建设巩固国防和强大军队是中国现代化建设的战略任务，是国家和平发展的安全保障。 近十年来，我国国防工业建设开始进入补偿式发展阶段。特别是自 2015年军民融合上升为 国家战略以来，伴随着军队改革逐步深化，许多民营企业加入军工配套体系，打破了军工 的封闭环境，将国防科技工业根植于国民经济体系之中，全面推进经济、科技、教育、人 才等各个领域的军民融合。为推动国防科技工业体系开放，引入更具活力的竞争机制，国 务院、中央军委以及地方各级政府或部门相继出台了一系列政策法规，涵盖了军转民、民 参军两大方向。
针对无人驾驶车辆环境感知问题,通过编码器提取共享图像特征,再通过解码器来实现语义分割、分类和目标检测模块,并应用在车道识别和车辆检测上.在无人驾驶中,任务的实时性非常关键,这种共享编码器模型能一定程度上提高任务实时性.实验结果表明,该模型的语义分割在KITTI数据集上的平均精度达到93.89%,比最优性能提升0.53%,联合检测速度达到25.43 Hz.
准确的风速预测对风电场实现平稳出力具有重要意义。为提高短期风速预测精度,提出一种基于集合经验模态分解（）、套索算法、遗传算法、广义回归神经网络和长短期记忆模型的短期风速变权组合预测模型。首先运用集合经验模态分解技术,将原始风速时间序列分解成多个不同的子序列。然后运用套索算法对各个子序列的数据变量进行筛选,提取代表性变量作为预测输入。最后利用GA的全局优化能力,对由GRNN和LSTM构成的组合预测模型的权重系数进行移动样本自适应变权求解,并加权得到最终预测结果。仿真结果表明,所提的变权组合模型比单一模型以及传统组合模型具有更高的预测精度,
通常采用图像特征智能识别以提高对图像高频成分的识别度。基于大数据集域自适应快速算法构建图像特征智能识别模型。在图像特征智能识别模型构建过程中,对于图像特征智能识别过程中容易产生伪图像特征识别、细节性模糊与图像特征智能识别的不间断性问题,使用大数据集域自适应快速算法可以提高图像特征智能识别的效率。经过实验表明,基于大数据集域自适应快速算法的识别特征模型能够有效提升微小图像特征平均识别率,且鲁棒性较好。
PPT分享|李德仁院士：论时空智能与数字孪生智慧城市
三安光电-全球LED龙头，加速扩张化合物半导体业务版图-220727（30页）三安光电-全球LED龙头，加速扩张化合物半导体业务版图-220727（30页）
随着容器云覆盖的业务越来越多，日常人工的容器云维护方式和管理已经无法满足技术上的需要，因此拥有自动化运维解决方案至关重要。容器云自动化运维需要覆盖多种类型的IT环境，并具备可扩展的能力，便于获得对全局基础架构的完全可见性和性能控制。
在讨论悬置支架性能时，除了对一阶模态有要求外，还会对动刚度进行约束，而在阅读一些相关论文时，还经常提到支架的导纳和支架的迁移率这些概念，让人有点傻傻分不清。这篇文章我就试图来对这几个概念进行一些解释。 以下先来了解一下机械阻抗的相关概念。机械阻抗与导纳
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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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