] 恶性肿瘤的发病率一直呈现上升趋势，并且有低龄化趋势，而正电子发射断层成像（Positron Emission Tomography，PET）检查在恶性肿瘤的早期筛查、分期和防治方面有极为重要的作用。本文将着重介绍一款新型PET/CT设备探测器，阐述数字化硅光二极管探测器的设计结构、原理和性能参数，解析此新型的数字化硅光二极管探测器的应用对PET成像的空间分辨率、时间分辨率和灵敏度的影响。最终基于上述内容讨论数字化探测器相对于传统光电倍增管的巨大优势，以及大规模推广面临的一些问题。
目的 评价应用颌间牵引改善数字化技术联合自体骨移植修复下颌骨缺损后仍然存在的上、下颌咬合关系不良的临床效果。方法 回顾分析中山大学附属口腔医院口腔颌面外科和桂林市第二人民医院口腔科2016年1月至2018年2月进行的18例利用数字化技术联合自体骨移植修复口腔下颌骨缺损的手术，术前均采用数字化辅助外科技术制作个体化树脂头模、设计腓骨或髂骨修复的位置及高度，其中17例为血管化游离腓骨肌皮瓣修复手术、1例游离髂骨修复下颌骨缺损手术。9例术中植入Ormco颌间牵引钉并术后早期颌间牵引，维持咬合关系稳定，另外9例术中未同期植入牵引钉，术后无颌间牵引。记录颌间牵引钉使用数目、位置、咬合关系情况。 采用Fisher确切概 率法（SPSS 25.0统计软件），分析采用早期颌间牵引与未采用早期颌间牵引这两种方法对数字化技术辅助修复下颌骨缺损后咬合关系的恢复效果。结果 手术同期植入牵引钉并早期颌间牵引的9例患者中，2例（22.22%）出院时（术后12 ~ 14 d）咬合关系正常、7例（77.78%）出院时存在不同程度后牙早接触；9例未同期植入牵引钉患者中，3例（33.33%）出院时咬合关系正常、6例（66.67%）存在不同程度咬合早接触，两组患者出院时咬合关系不佳的比例无明显差异（P = 1.00）。术后1、6和12个月复诊，手术同期植入牵引钉并早期颌间牵引的 9 例患者，咬合关系均正常且稳定；未同期植入牵引钉行颌间牵引患者，术后 1 个月仅 2例（22.22%）咬合关系正常、7例（77.78%）患者均不同程度咬合关系不良，未同期植入颌间牵引钉组患者咬合关系不佳发生率明显高于同期植入颌间牵引钉并早期颌间牵引组的患者（P = 0.002）。结论 应用牵引钉早期颌间牵引明显有利于数字化技术修复下颌骨缺损后的咬合关系稳定。
实现人机和谐发展,一个重要的任务是为人工智能系统嵌入与人类一致的价值观,以实现价值 对齐,这是后人类时代人工智能技术发展的必然趋势.基于后人类时代人们对技术的依赖性,人工智能体的 价值观构建应秉持人本性、平等性和差异性等基本的人类价值标准,在确保可解释的前提下寻求逻辑的形式 表达与刻画方法,在此基础上弥合由伦理逻辑和技术架构的整体性所造就的人类与技术物的属性边界,最终 实现人机和谐发展。
风电机组大规模接入导致电网的稳定形态更加复杂，迫切需要通过在线安全分析提高电网的新能源消纳能力和运行效率。针对在线安全分析难以准确模拟风电场动态特性的问题，提出了一种含大规模风电集群电网的在线计算数据生成技术。首先，融合状态估计、SCADA 和安控系统等多源实时数据辨识低电压网络的运行状态，形成包含风电集群的电网运行方式数据。其中，根据量测数据的时空关联校正模型，识别和校正未经过状态估计量测中的不良数据。然后，依次依据风电机组的静态特征信息和运行状态进行分群，采用基于层次分析的聚类方法确定风电场的动态等值模型。最后，通过实际电网的算例分析验证了所提出方法的有效性。
人工智能时代刑事责任的前世今生，如果一个人工智能不受控制，该给予它什么样的法律制裁？
针对传统家居家电设备很难直接与市场上的语音助手结合，同时高技术产品价格很难惠民，智能家居控制系统因 设计成本过高很难实现普及的现象，本文提出将树莓派和 ＮｏｄｅＭＣＵ 开发板联合开发一款性价比极高的智能语音交互家居 系统。设计使用树莓派 ４Ｂ＋在 Ｌｉｎｕｘ 系统下运行百度云平台提供的 ＳＤＫ 加上麦克风阵列和 ＣＳＩ 摄像头实现语音识别、语音 合成和人脸识别等功能。利用 Ｐｙｔｈｏｎ ｓｅｒｉａｌ 库实现与 Ａｒｄｕｉｎｏ 串口通信，树莓派将语音识别到的指令下发至 Ａｒｄｕｉｎｏ，从而 实现人与硬件设备语音交互。ＮｏｄｅＭＣＵ 通过内置 ＥＳＰ８２６６ 芯片使用 Ａｒｄｕｉｎｏ ＩＤＥ 编译将传感器采集到的数据通过 ＴＣＰ 协 议与物联网云平台连接，实现数据的远程存储，家庭环境信息的远程观测和远程控制。运行结果显示，实现家居环境数据 无线传输与语音交互的功能要求，设计成本低廉，功能强大且扩展方便。本系统实现了多平台交互，提高了多任务并行处 理能力。
近年来物联网获得广泛应用，智能家居作为物联网应用之一，在提高生活便利性的同时，其安全问题也日趋严峻．物联网具有三层结构，最底层为感知层．以物联网感知层安全为核心，以智能家居为载体。从硬件设备、用户信息、系统平台、网络传输四个方面入手，总结智能家居物联网的安全问题，在此基础上分析基于智能家居的物联网感知层安全威胁，并详细描述了基于智能家居的物联网感知层安全关键技术．
该文使用 ESP32 单片机和工控机设计了一个完整的智能家居系统。 该系统可以采集多 个节点的温湿度、3 路输入信息,并控制每个节点的 4 路输出状态,使用手机或者电脑的浏览器即 可操作。 其包括了典型物联网架构中的传感层、网络层、应用层所有环节,比较全面的构建了整个 系统并实现了节点信息采集、数据可视化、物联网控制等功能。 该系统在物联网和智能家居系统领 域可以方便研究物联网内部通信协议、通信数据加密等,快速搭建模型进行研究并分析数据结果, 具有很高的研究价值。
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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。
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
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