InfoQ 中文站曾经翻译并分享过《谷歌的深度学习在 AI 芯片中找到了一条关键路径》，该文介绍了 ZDNet 与谷歌大脑总监 Jeff Dean 谈到谷歌如何使用人工智能来推进定制芯片的内部开发，从而加快软件开发。使用人工智能设计芯片来运行人工智能，这本身是一件非常有意思的事。本文作者探讨了他对谷歌使用人工智能为人工智能设计芯片的思考。
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。从高的角度来看，统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。象柱状图这种基本的可视化形式，会给你更加全面的信息。但是，通过统计学我们可以以更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。所涉及的数学理论帮助我们形成数据的具体结论，而不仅仅是猜测。
当前，新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，数字化正以不可逆转之势深刻改变人类生产生活方式。 随着城市基础设施不断完善，智慧城市的应用场景日益丰富，已深入至智慧安防、智慧交通、智慧社区、智慧医疗、智慧教育、智慧物流、智慧能源等应用场景。在推动智慧城市系列平台建设的同时，各地方政府拥有数据资源所有权；互联网企业则往往掌握着先进的数据技术以及拥有互联网思维的专业队伍；本地企业对当地的人才资源、市场环境、产业发展等因素有更清晰、更准确的认识。因此需要充分盘活政府、互联网企业、本地企业等各方资源，共同参与城市数据运营。然而，目前城市运营平台模式不清晰问题也很突出，主要集中在城市大数据平台数据治理复杂、运营体系庞大、城市数据运营模式与路径没有固定模式。因此这些原因的叠加使得地方职能单位难以充分发挥各方的主观能动性，不能挖掘地方优势，突出地方特色。
德鲁克认为，企业最基本的功能就是营销和创新。 营销和创新都是为了一个目的——创造顾客。营销是为了发现顾客对产品有什么需求，他们愿意以什么价格来购买产品，他们何时何地需要这些产品，也就是把产品的价值诉求传递给顾客；创新是为了以更好的能力或更低的成本来满足顾客的需求、实现顾客的需求。由此可以看出，企业存在的唯一理由就是创造顾客价值，而这个理由的逻辑起点，就是顾客，也就是消费者。
通过对对流层误差源进行探讨分析,并针对对流层误差的削弱分析了含有测站点高差算子的内插计算双差对流层延迟的参数模型,并从误差模型和分离的角度对虚拟参考站技术的测量精度和可靠性进行讨论。实验计算了各个参考站间基线的双差对流层延迟、带有观测站高程算子的双差对流层延迟并综合考虑误差内插值,将其与真实值进行比较,算得的结果比较好,从而证明了误差的分离以及参数化模型的改正生成数的有效性。
在无线工厂网络与无线仪表网络协同运行的情况下，工厂人员很快就意识到它们的诸多优势（图3）。例如，利用现场移动工作人员的应用程序，工厂人员可以访问控制系统数据，通过提高运行人员和工程工作流程的效率，回路调试时间最多可以缩短50％。诸如位置监控之类的其它应用，可以显著改善事故期间的整合，而且无线摄像机可以提供显著的安全性和运行收益。
智能家居把和家居生活相关的各个子系统，包括家电控制、安防报警、远程控制、环境监测、社区服务、网络通信等多个子系统有机的结合在一起，能为用户创造一个安全、舒适、便利、高效的居住环境。整个系统一般会融合安防控制系统、家庭自动控制系统、多媒体娱乐系统、远程控制系统。
本文来自Nginx官方博客，是微服务系列文章的第一篇，主要探讨了传统的单体式应用的不足，以及微服务架构的优势与挑战。正如作者所说，微服务架构更适合用于构建复杂的应用，尽管它也有自己的不足。
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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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