人工智能时代是在以物理世界为主的世界上新增了一个数字世界，人们的生活、生产和学习方式发生了重大改变，生产力的巨大变革必然带来生产关系和上层建筑的变革。为应对这一变革，教育必然从知识技能的培养转向学生核心素养的养成，教育评价也必然转向以促进学生核心素养的发展为核心。本文首先从诊断为核心的评价现实困境出发，提出了学评融合的评价新理念，其次从理论层面介绍了人工智能时代学评融合的重要价值和意义，详细阐述了学评融合的概念、内涵与核心特征，最后从实践层面建构了人工智能时代学评融合的评价框架，提出生成与展示、参与评价活动、反思与改进三个学评融合理念下评价作为高阶思维学习活动的核心阶段，并尝试构建各阶段的核心要素，为数字世界学生评价能力的发展与测量、评价系统的研究与研发以及教学实践活动提供具体、可操作的依据。
离散智能车间扰动预测与高效运行管控方法研究
基于柔性基底的聚合物稳定向列相液晶智能玻璃及其特性研究
新型磁敏智能软材料（磁流变塑性体）的制备，表征及机理研究
智能网联环境下异质交通流特性分析方法研究
青少年情绪调节的ERP和fMRI研究成果介绍。
压电层合薄板作为工程常用元件，在航空航天、智能制造等领域有广泛的应用。实际环境的温度变化对精密仪器操作和控制有着非常大的影响，因此压电层合薄板建模过程中需要考虑热-电-弹的耦合作用。环境中多物理场耦合引发压电层合薄板的振动，关乎着结构的使用寿命，所以针对压电层合板的热-电-弹耦合问题进行非线性振动分析具有非常重要的实际工程意义。
科学数据是科研观测、科学研究活动的成果,是科技创新和国家发展的重要资源,科学数据安全不仅关乎个人信息安全,还关乎国家安全。因此,5G科创专网建设势在必行。在此背景下,浪潮为深圳市人工智能与机器人研究院打造了首张5G科创专网,
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
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教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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