滴滴基于 Apache F 做了大量的优化，也增加了更多的功能，比如扩展 DDL、内置消息格式解析、扩展 UDX 等，使得 F 能够在滴滴的业务场景中发挥更大的作用。本文中，滴滴出行实时计算负责人、高级技术专家梁李印分享了 Apache F 在滴滴的应用与实践。
软件生产同其他行业，例如建筑行业一样需要工程化、规模化、自动化、标准化。软件生产过程中也有中间环节（设计物理模型、逻.辑模型、界面、数据、过程等等），也可以随时进行质量检查。软件生产中也需要有高效的工具。软件生产人员也可以细分为:分析员、设计员、程序员、测试员、操作员、维护人员等等。
移动端APP的渗透在渗透测试这个领域早已是常态，在大部分白帽子的视角下，APP的安全审 计工作，主要还是趋于网络接口层面的 OWASP TOP10。本次议题旨在从白帽子的视角下展开描述当涉及到APP的审计项目时，如何在除了常规web渗 透的其他层面发现安全风险。
智能化集成系统的工程内容有设备安装、软件安装、接口及系统调试、试运 行。建筑智能化集成系统般以建筑设 备监控系统为基础， 采用接口和协议的方 式，把火灾报警系统、安全技术防范系统等集成在建筑设备监控系统中进行管理。 建筑设备监控系统还可以与信息网络系统进行系统集成。通过对建筑物和建 筑设备的检测与优化控制，实现信息资源的优化管理和对使用者提供最佳的信息 服务，提供安全环保、节能和舒适的环境
融合各种信息技术，突破互联网的限制，将物体接入信息网络，实现物联网在网络泛在的基础上,将信息技术应用到各个领域,从而影响到国民经济和社会生活的方方面面。未来信息产业的发展在由信息网络向全面感知和智能应用两个方向拓展、延伸和突破。
？ 可视化交互式数据分析 用户通过可视化界面，交互式地输入指令、代码提交给Zeppelin编译执行。 ？ Notebook管理 用户通过Web页面轻松地实现Notebook应用的增加、修改、运行和删除，支持应用的快速导入导出。 ？ 数据可视化 指令、代码提交后Zeppelin返回结果给用户，如果是结构化的数据，Zeppelin提供可视化机制，通过各类图表展示数据，十分方便。
产业互联网:以生产者为用户，以生产活动为应用场景的互联网应用。在万物互联时代,任何环节的信息交流均会被加速。互联网和物联网改变了信息传输的效能，极大丰富信息连接，重塑整个产业经济。产业特色：高科技、对外贸易，以硅谷为中心，聚集大量高科技企业，其中有30多家财富500强企业。
情报的力量是非常巨大的，1942年6月的中途之战，美国海军密码学家正确地预测了日本舰队的动向，从而帮助潜水轰炸机找到并摧毁了其中三艘航母。五分钟的战斗可以说改变了第二次世界大战的进程。他们是如何实现这一目标的呢？军事人员根据具体情况收集、转换和分析了各种数据点，并将这些发现付诸行动。不断涌现的持续智能学科力图通过使大部分工作自动化来在当今的商业世界中实现相似的效果。尽管企业还有很长的路要走，但是机器学习、弹性云计算和数据海洋使这个古老的想法比以往更容易实现。
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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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