对于 transformer 来说，由于 self-attention 操作是 permutation-invariant 的，所以需要一个 positional encodings（PE）来显示地编码 sequence 中 tokens 的位置信息。ViT 模型是采用学习的固定大小的 positional embedding，但是当图像输入大小变化时，就需要对positional embedding 来插值来适应输入 tokens 数量带来的变化，这一过程会造成性能损失。这里介绍的 CPVT，就主要来解决这个问题，CPVT 的解决方案是引入一个带有 zero-padding 的卷积来隐式地编码位置信息jPEG），从而省去了显式的 positional embedding，最重要的是 CPVT 模型在输入图像大小变化时性能是稳定的。PVT 这种特性是很多图像任务所需要的，比如分割和检测往往需要大小变化的输入图像。
什么是网络性能指标？网络性能指标有哪些？这些一定要考虑的！
工业互联网为何在全球范围内受到重视？如何通过工业互联网提升国内制造业的生产效率？如何建设安全可靠、高效便捷的未来网络？近日，中国工程院院士、中国联通科技委主任刘韵洁接受专访，就上述问题发表了自己的看法，并提出了相关建议。
太阳能并离网储能系统广泛应用于工厂、商业等峰谷价差较大、或者经常停电的场所。系统由太阳电池组件组成的光伏方阵、汇流箱，太阳能并离网一体机、蓄电池组、风力发电机、负载、电网等构成。光伏方阵在有光照的情况下将太阳能转换为电能，通过太阳能控制逆变一体机给负载供电，同时给蓄电池组充电，多余的电还可以送入电网；在无光照时，由电网给负载供电；当电网停电时，由蓄电池通过逆变一体机给负载供电。
含有钙、镁离子等杂质的水叫做硬水，硬水软化的目的就是根据需要采用适当的方法降低水中的钙、镁等离子的含量，使硬水软化为软水，这种处理过程叫做水的软化。 目前，水的软化主要采用化学方法进行，经常使用的有软水剂法和离子交换法。
“新型冠状病毒肺炎”（NCP）疫情爆发以来，一场声势浩大的健康防疫保卫反击战迅速在全国打响。为有效控制新冠病毒的传播，新建及既有的传染病医院都大量运用“负压隔离病房”方案，为有效阻止病毒传播起到关键作用。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本问对经典卷积神经网络进行讲解。
随着智慧校园建设的推进,学校组织人员的信息化领导力逐渐成为信息化建设中不可忽视的重要问题之一.本文首先提出了信息化领导力在教育信息化建设工作中的重要意义,着重阐述了信息化领导力的内涵和组成框架.在此基础上,从校长领导集体、中层管理团队和教职员工基层群体三个层面论述信息化领导力的建设,并给出相关培养路径,以期为学校信息化领导力建设提供参考.
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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。
在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下，制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新，同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变，机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹，还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。
功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
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