决策树（Decision Tree）是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,通俗说就是决策树。
什么是超参数？ 学习器模型中一般有两类参数，一类是可以从数据中学习估计得到，我们称为参数（Parameter）。还有一类参数时无法从数据中估计，只能靠人的经验进行设计指定，我们称为超参数（Hyper parameter）。超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。相反，其他参数的值通过训练得出。
油井流量测量是海上油气工业最重要的测量手段之一。它不仅提供了流量分配的方法，还有助于预测整个油层的总体损耗和油藏寿命。在任何情况下，测井最可靠的方式依然是将单井流量引导到测试分离器，并在平台测量各相流量。然而，这个过程成本高昂，因为需要推迟其他井的生产。对于更老的油田来说，有时并不能单独引导某个单井到达测试分离器，因为会引发流动保障问题，例如流量过低，含水过高，段塞流等。
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。
从工业化体系到人工智能，从传统制造到万物互联，这个国家一步一步的产业升级，筚路蓝缕，终于走向了世界的前列。纵使各国围追堵截，纵使克服千难万险，也不能阻挡这个国家走向未来的决心。 中国的工业互联网，一场如诗如画的鸿篇巨制正在上演。 真诚的，坚定的，沉静的，喧闹的，刀光剑影的，金戈铁马的，万物升腾的，尘埃落定的，这是一个属于国家和民族的奋起直追工业重塑的故事，沧海横流。
在工业含盐废水的处理过程中，工业含盐废水进入低温多效浓缩结晶装置，经过3—6效蒸发冷凝的浓缩结晶过程，分离为淡化水(淡化水可能含有微量低沸点有机物)和浓缩晶浆废液；无机盐和部分有机物可结晶分离出来，焚烧处理为无机盐废渣；不能结晶的有机物浓缩废液可采用滚筒蒸发器，形成固态废渣，焚烧处理；淡化水可返回生产系统替代软化水加以利用。
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。
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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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