数据中心选址与建设

数据的规划设计是一个谨慎和严谨的过程，需要所有参与机房建设的相关方共同完成，才能确保规划和设计的有效性、实用性等要求。其中，基础设施运维团队应提出运维要求，从运维经验、实际运维难度、提高运维可易性等方面对规划和设计过程进行配合。

2021-04-20
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软件测试中的AI技术

根据2019-2020年世界质量报告，基于人工智能的测试正在兴起，为了让测试变得更“聪明”、更高效，企业在软件测试中采用基于AI的工具和过程。通常情况下，软件测试中应用AI会使整个测试过程更快、更清晰、更容易，以及更省钱。测试自动化用于支持 “持续测试” 过程已经很多年了，但目前需要更有效的工具和技术，比如在软件应用和测试中嵌入AI，这是交付高质量和确保卓越用户体验的需要。

2021-04-17
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智能配用电大数据需求分析与应用研究

智能电网是大数据的重要技术应用领域之一。随着智能电网的发展，高级量测体系、各种监控系统的大规模部署产生和积累了大量数据，充分挖掘这些数据的价值具有重要意义。针对智能配用电业务，首先分析智能配用电大数据的特征；然后分析数据融合后的智能配用电大数据整体业务需求和应用场景，其中重点研究大数据环境下的用户用电行为和负荷预测两个典型应用场景，提出大数据环境下的研究思路和方法；接着分析业务应用中的大数据关键技术；最后给出了智能配用电大数据应用技术架构。

2021-04-17
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大数据如何塑造材料科学家的新世界？

在材料科学领域，数据作为记录材料信息的一种方式，已经变得越来越普遍。过去，材料科学是实验室中的不断进步的。为了制造出稳定、明亮的电灯，爱迪生做过几千次试验，才发现了合适的灯丝材料钨。而现在，人们发现材料中原子及排列可以决定材料的内在性能，更多理论模拟的方法可供利用，很多材料性质可直接预测。材料科学家们便像“钢铁侠”一般，随心所欲地创造新型材料。

2021-04-23
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基于量子逻辑门的代码虚拟（vmp）保护方案

目前市面上最流行的要数俄罗斯的VMProtect与西班牙的Themida系列保护工具了。这两款工具虽然都号称有代码虚拟保护功能但是原理还是有很大区别（甚至可以说是走了两个极端）的。 Themida VM的原理也是一个大循环读取opcode然后跳转到对应的handler上进行执行，再跳转继续读取指令，再跳转，执行的一个过程。即使后面的RISC VM（CISC VM）也是如此的结构，不过改成堆机+x86解释器模式。到了新版本诞生了大家熟知的“动物园”VM模式，但是本质并没有什么大变化。

2021-05-07
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分布式数据中心网络互联技术实现

通过虚拟机动态迁移技术（如VMware的vMotion）可实现数据中心间的计算资源动态调配，通过服务器高可用集群技术可实现数据中心间应用级容灾，这两种应用场景统称为“分布式数据中心（Distributed Data Center）部署方式”，其特点是一个应用系统在IP地址不变的情况下可以在不同数据中心对外提供服务，但同一时段此应用只出现在一个数据中心，数据中心的访问用户不感知这种变化。本文针对这一特点，阐述分布式数据中心的三种互联方案——数据中心间存储网络互联方案、数据中心服务器接入层二层网络互联方案、数据中心间三层网络互联方案各自的技术实现要求。

2021-05-16
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数字化智能工厂设计规划及应用

2021-05-08
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一种智能楼宇监控系统

本发明涉及监控设备相关领域，更具体的说是一种智能楼宇监控系统，包括固定机构、移动机构、调节机构、转动机构、防雨机构和连接机构，其特征在于：所述固定机构上连接有移动机构，移动机构的另一端连接有调节机构，转动机构转动连接在调节机构的下端，防雨机构转动连接在调节机构的上端，连接机构的一端转动连接在防雨机构上，连接机构的另一端滑动连接在转动机构上，可以通过转动机构、防雨机构和连接机构之间的配合，防雨机构可根据风向的变化进行转动，同时在风力的作用下减少装置的受力面积，减少风阻增加装置的稳定性。

2021-04-27
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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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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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。

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智能体治理研究报告（2026年）

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。

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信创云国产政务云解决方案

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。

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2026综合算力全景分析

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