在现代社会中，身份验证可以说无处不在，并且与日俱增。而传统的身份认 证方法已不能满足人们的需要，生物特征是人的内在属性，因此成为身份验证的 最理想依据。人脸识别与指纹、声音等生物特征识别方法相比具有直接、友好、 方便的特点，易于被用户接受。 木文运用人脸识别技术在LabVIEW.上构建一个人脸检测与识别系统。该系 统分为四部分:图像获取、人脸检测、图像预处理、特征提取与识别。 人脸检测是人脸识别的第一步工作。 本文针对单纯采用肤色检测容易误检出 具有肤色特征的非人脸区域，提出了基于肤色模型和模板匹配相结合的人脸检测 算法。在YCbCr色彩空间中利用高斯概率肤色模型进行肤色分制，采用模板匹配 的方法进行人脸验证，最终确定图像中人脸的位置。实验结果表明，该算法能够 提高检测效率，为后续识别提供准确信息。
按联网设备的主导形态分为四个阶段：主机、大型机的联网,其体积庞大,运行条件苛刻,专业人员操作且人机界面友好性差；台式机、笔记本的联网,普通人经过培训即可操作；以手机为代表的各类移动设备的互联，无需培训即可操作，界面简单友好；嵌入式智能物件等与日常生活密切相关设备的互感、互联、互通。
ChatGPT日活跃用户数的增速远超Instagram，1月份平均每天有超过1300万名独立访问者使用ChatGPT，是去年12月份的两倍多；国内外科技巨头都非常重视ChatGPT引发的科技浪潮，积极布局生成式AI，国内厂商（百度、腾讯等）也高度关注ChatGPT，积极探索前沿技术，相关深度应用也即将推出。
中国庞大的汽车保有量，催生了巨大的维修保养、汽车美容、汽车用品等多元化服务需求。尤其对于汽车刚需的养护业务，市场潜力更为突出，汽后市场的发展孕育出全新的潜力空间。广义的汽车后市场包含汽车金融、汽车租赁、汽车用品、二手车、汽车养护与维修、报废汽车等几类。 本报告定义汽车后市场为狭义的后市场，主要集中在维修、保养和汽车用品三大服务领域
加强用能管理,采取技术上可行、经济上合理以及环境和社会可以承受的措施,从能源生产到消费的各个环节，降低消耗、减少损失和污染物排放、制止浪费，有效、合理地利用能源。
本白皮书将首先聚焦于“现代企业 — 业务平台化”的趋势。我们再提“业务平台化”，源于我们在不同的行业和企业当中，反复观察和接触到、并致力于帮助解决的一系列新问题，这些问题背后所体现的趋势和解决的思路与方法，将赋予现代企业新的内涵。
城市管理 4.0-城市运行管理服务平台，2021 年 12 月，住建部下发《城市运行管理服务平台技术标准》，提出要运用新一代信息技术建设城市运行管理服务平台，以城市管理“一网统管”为目标，建设具有城市统筹协调、指挥调度、监测预警、监督考核和综合评价等功能的信息化平台。自此，城管行业从建设城市综合管理平台进入了建设城市运行管理服务平台的新阶段
数据作为数字经济时代的核心生产要素，正在发挥越来越重要的基础性与战略性作用，数据要素的高效流通与利用，可以加速资源配置效率，优化生产方式变革，推动产业生态重构，促进经济社会高质量发展。工业数据直接服务于工业数字化转型，蕴含巨大价值，其作用发挥与价值实现将有力推动新型工业化进程
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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。
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。
汽车行业涵盖乘用车、商用车及特种车辆的设计、制造、销售与服务，核心产品包括传统燃油车、新能源汽车及其零部件，并延伸至整车交易、售后维修、金融租赁和共享出行等业务。主要商业模式为整车制造与销售结合供应链管理、经销商网络及增值服务。行业关键特征是高资本密集、技术驱动、产业链长且受政策与环保标准深度影响。
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