人工智能进行时：人类的未来与未来的人类

人工智能正在塑造着人类的未来，也在塑造着未来的人类。人工智能不遥远，也不可怕，它改变着我们生活中的点点滴滴，为我们带来便利，它也会和人类共同进步。它是人类的孩子，也是人类的朋友，或许还会成为未来人类的一部分，让人类变得更强大。

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数据分析报告

数据分析报告支持不同终端用户快捷上网,手机浏览器自主研发的X5内核在速度、流量节省.稳定性上业内领先，功能全面。数据分析报告支持不同终端用户快捷上网，手机浏览器自主研发的X5内核在速度、流量节省.稳定性上业内领先，功能全面。

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AI 编程语言图鉴

人工智能是一个非常广阔的领域，不同的领域的应用场景对编程语言的特性要求也不尽相同，因此选择合适的编程语言非常重要，不仅能够为开发人员节省时间及精力，也能增加系统的稳定性。对于开发人员来说更是要站在全局的视角去审视编程语言的选择。

2021-04-25
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中国信科&大唐移动-工业园区5G专网部署白皮书

工业互联网园区是以高质量发展为目标，按照工业互联网内涵要求，规划、建设、运营、提升的新型园区。根据《工业互联网园区网络白皮书》定义，工业互联网园区网络是指在工业互联网园区内部署的以实现园区企业设备互联和信息互通为目的的网络基础设施，主要由工业生产网、企业信息网、园区公共服务网以及云基础设施组成。其中：工业生产网是指部署在工厂内部的网络，实现生产现场各类生产设备、传感器、执行器、工控机等互联，以及工业数据采集、工业操控与维护；企业信息网是指部署在各企业内部的办公区域内的网络，实现部门互通；园区公共服务网是实现园区内工业企业间互联互通并向园区内各企业提供基础公共服务的网络；云基础设施为工业互联网园区内部信息汇聚的重要基础设施

2021-04-25
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AI数据服务，标注AI的未来

近年来，随着深度学习技术的不断进步，AI在加速落地。在这个过程中，作为人工智能技术的底层支撑，以数据采集与标注为主的AI数据服务行业也在进行着日新月异的变化。技术更硬核、准确率更高的专业化AI训练数据提供商开始成为行业主流。

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基于ANN贡献分析及GEP算法的地铁车站土建造价预测模型_王杰

科学地选取工程特征因素及预测方法对于构建一个好的造价预测模型十分关键。在选取的14个影响地铁车站土建造价特征因素中,利用神经网络贡献分析的变量选取方法,筛选出12个主要特征因素。并针对这选定的14个全部特征因素和12个主要特征因素分别组合BP神经网络和GEP 2种预测方法构建4个不同的造价预测模型,应用18组地铁车站土建造价和特征因素的历史数据进行实例探究,通过R2,MSE,RMSE和MaxRE 4个指标的评价,结果表明:用主要特征因素为模型输入变量能显著提高模型的预测精度,且和GEP算法组合建立的造价预测模型为最优。将主要特征因素选取和预测方法选取相结合构建求解的最优模型很好地解决了已有相关研究中选取特征因素主观性多科学性不足及未考虑特征因素选取对预测方法选取的影响问题。

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基于SSD和时序模型的微博好友推荐算法_马汉达

社交网络用户的指数型增长，用户在网络中难以找到适合自己的好友，提出了一种基于SSD和时序模型的微博好友推荐算法。首先利用多目标检测算法SSD对搜集到的用户图片进行信息提取，再利用时序模型在时间维度上对提取到的信息做进一步处理，然后利用JS散度公式计算用户间的相似度，最后与基于用户个人信息得出的相似度进行加权式融合，得出综合的用户相似度，使用TOP-K思想进行用户推荐。在新浪微博用户数据集上的实验表明，参考因素的权重取值会影响推荐结果，文中所述的算法与只考虑用户属性或用户图片的算法相比，该方法精准度更高。

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基于改进稳态遗传算法的桥梁有限元模型修正_秦世强

由于测试误差和结构参数的不确定性,有限元模型修正的局部最优解和全局最优解均有可能是真实解。为了同时获取模型修正的局部最优解和全局最优解,文章提出一种改进的稳态遗传算法（ISSGA）。该算法通过一种双角度算子来判定目标函数的可行解,并通过定义可行解的伴侣解不断优化解的位置,实现目标函数局部最优和全局最优解的寻找。通过两个测试函数和一座混凝土箱梁桥模型修正案例,验证了ISSGA算法的精度、稳定性和计算效率,并明确了算法中各个参数的取值依据。结果表明:ISSGA可同时获得目标函数的局部和全局最优解；双角度算子可有效避免局部最优解的遗漏；ISSGA算法为获得模型修正合理解提供了可能。

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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

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

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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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。