信息时代，企业之间的竞争归根结底是技术实力的竞争，核心资料的保护就成了企业知识产权保护的重要工作。由于业务的原因，企业会碰到需要将一些重要的图文档解密后发给协同厂商，企业就对这些机密数据失去了控制。因此，如何确保机密数据在企业外发后依然可以处于安全控制状态，是企业所必需解决的安全管理问题。
本文提出了一款背对背双开口环型宽带反射单元，并结合口径场叠加方法，设计了一款宽带双波束-双模态轨道角动量（OAM）反射阵天线。反射阵单元包含背对背双开口环型金属结构、FR-4介质基板、空气层和金属地板四部分。背对背双开口环型金属结构的多谐振特性有效地展宽了单元带宽。通过改变单元的空间旋向（0-180度），该单元获得了连续360度的反射相移范围。测试结果表明，该天线在5-8 GHz的频率范围内成功地产生了分别携带l=+1和l=-1模态OAM的两个涡旋波束，OAM带宽为50%，1-dB增益带宽为33.3%。
在2014年3月5日提请十二届全国人大二次会议审议的政府工作报告中,首次提出“促进互联网金融健康发展”,传递出政府对这种“市场性创新行为”的支持态度:在鼓励和促进的前提下,通过相关的措施和规范引导其健康发展。这也标志着互联网金融将正式进入中国经济金融发展序列，并有望得到名正言顺的市场定位和决策层重视。
这个系统的目标就是对军中一切资产进行识别和跟踪，包含从向供应商订货开始，直至运输、仓储及送达用户手中的全过程。利用这套系统使后勤部门的官员和战地指挥官都可以对后勤物资的流动“清晰可见”，而这在以前是不可能做到的。这套系统首先在欧洲战区开发和应用，并逐渐推广到全球的美军供应系统。
随着云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新技术的发展，网络边界被不断打破，数字双生、敏捷创新、安全合规驱动快速转型，社会和企业都在面临数字化的转型带来的数据安全风险。 近年来数据泄露的安全事件频发，国家和机构对数据安全的重视程度不断提高，数据安全已经与关键信息基础设施一并成为影响国家稳定、民生安全及社会安全的关键因素。
ChatGPT 指明了 NLP 生成领域的技术方向，从技术本源上加速 AIGC发展。我们认为，ChatGPT 对 AIGC 发展的意义在于：一方面，GPT 作为 NLP 生成领域模型的突破，将迅速解决 AI 文本生成、AI 代码生成等领域的痛点；另一方面，AI 文本生成、AI 代码生成作为 AI 音视频、游戏等其他领域的技术基础，其突破发展也将加速 AIGC 在音视频、游戏等场景中的渗透（比如生成 AI 绘画提示词，或生成调用计算引擎等）。全球巨头争相追赶，与 ChatGPT 水平尚存一定差距。国外公司中，谷歌 发布的聊天机器人 Bard 具有与 ChatGPT 接近的技术水平，大约相差半年左右。国内公司中，百度、华为、字节跳动、阿里、腾讯等巨头均在大模型方向布局，整体发展水平与 ChatGPT 相差大概一到两年左右，约接近 GPT-3 的水平。
离心泵已在许多服务和应用中普遍使用。一种常见的离心泵配置是卧式单级泵。最常见的泵类型是卧式、端吸、顶部排出离心泵。其它类型的离心泵，例如多级泵、立式泵和轴承两端支撑（BB）泵，也已根据具体要求用于不同的应用和服务中。本文简要介绍了离心泵的配置、安装和调试，以实现平稳无故障运行。
互联网服务行业包括面向用户的互联网内容服务行业、云服务行业、管理服务行业、多租户数据中心行业、互联网接入服务行业、互联网交换服务行业等子行业。当前，全球互联网服务行业处在快速发展阶段，新型业态不断出现，各子行业的技术产业不断创新发展，相互促进、相互融合。互联网服务行业已经成为数字经济中数字产业化的重要组成部分，也是驱动产业数字化的重要动力之一。
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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。
中服云工业物联网平台入选工信部工业互联网优秀产品、制造业与互联网融合发展试点示范项目，并获评工业互联网平台20强之一。未来，中服云将继续深耕工业物联网领域，以自主可控的平台技术赋能更多行业的数字化、智能化转型。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
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