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。
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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