近十年来，软测量深度模型在工业过程中的应用越来越广泛。然而，现有的大多数软测量模型都是为了从欧几里德空间中的规则数据中学习而开发的，忽略了过程变量之间的复杂耦合关系。另一方面，图网络在处理工业数据中的非欧几里德关系方面越来越受欢迎。然而，现有的软测量模型上的图网络仍然存在两个主要问题：1）如何从动态和强耦合的工业数据中捕捉变量间的结构关系和变量内的时间依赖关系；2）如何从对软测量任务具有独特重要性的节点中学习。为了解决这些问题，我们提出了一种用于工业软测量的自学习进化和节点感知图网络（SENGraph）。我们首先开发了一个自学习图生成（SLG）模块，将粗粒度图和细粒度图结合起来，从过程数据中捕获全局趋势和局部动态。然后，我们构建了一个自进化图模块（EGM），使用变异和交叉策略从整个图中获取多样化的节点特征。最后，我们设计了一个节点感知模块（NAM）来突出信息节点并抑制不太重要的节点，以进一步提高下游软测量的判别能力。对四个真实世界工业数据集的广泛实验结果和分析表明，我们提出的SENGraph模型优于现有的最先进（SOTA）软测量方法。
据网经社“电数宝”电商大数据库显示，2022年中国数字零售共发生97起融资，同比下降45.82%。 此外，2018年-2021年融资事件数依次为267起、282起、194起、179 起，增速分别为3.48%、5.61、-31。12%、-7.74%。数据显示，2018年-2019年融资事件数较平稳，2020年骤降三成，同时，2021年相比2020年融资事件数有所回升，而2022年下滑明显，降超四成。
日前，《中国汽车基础软件发展白皮书3.0》在2022世界智能网联汽车大会上正式发布。《白皮书3.0》是继2021年《白皮书1.0》发布之后，在工业信息化部装备一司和装备中心的指导下第三次发布中国汽车基础软件白皮书。
中国机械制造之路，唯有通过脚踏实地，小步快跑的方式才能取得制造水平的提升，机械不像人类，它们没有感情，没有通融的余地，只有恪守工匠精神，创新才能得到真正的应用。
在贷后管理实务中，除了风控场景常用的各种结构化数据特征（用户个人属性，用户行为，外部资信等），还有大量的以语音和文本等非结构化形式存在的信息，如人工或AI催收记录，如何在贷后模型和策略中灵活运营语音和文本数据，将会是贷后管理能力的一个重要体现。
作为互联网的预言大神级人物，20年前凯文·凯利《失控》一书，便已提前预见了移动互联网的今天与商业应用：物联网、云计算、虚拟现实、网络社区、大众智慧、迭代。在此次苏宁举办的预言聆听会上，KK带来了未来10到25年都将具有长期影响的12个趋势。
为改善Staple目标跟踪算法的运行速度,在学习位置滤波器的过程中,对提取的图像特征进行PCA降维；在学习尺度滤波器的过程中,将提取的不同尺度样本个数由33减少至17,并且通过QR分解对尺度信息进行压缩。为保证尺度估计的准确性,在计算尺度响应时,使用插值法将尺度响应个数插值到33。实验结果显示,在准确率几乎不变的情况下,所提算法可将跟踪速度提升50%左右。
在线气体分析监测系统在本钢能源输送环节中的应用在线气体分析监测系统在本钢能源输送环节中的应用
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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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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