语音合成技术及其在金融场景下的应用

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，智能语音交互技术在生活中得到广泛应用，如智能外呼、智能客服、智能家居、智能车载、智能医疗、智能教育、智能手机助手等。金融场景涉及的主要应用包括营销外呼、催收外呼、客户关怀外呼，电话信道下的智能客服、5G虚拟人智能客服、智能导航、网点机器人、网点语音播报，员工培训（客户模拟）等。

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基于小波分解与LSTM的城市轨道短时客流预测

城市轨道交通快捷方便，已成为许多城市实现交通现代化的首选。因此，高精度的短期入境客流预测对于城市轨道交通的日常管理至关重要，因为运营方可以根据预测的客流来控制客流或重新安排列车。随着自动收费器（AFC）的广泛应用，可以方便地获取和记录大量的历史行程数据。在已有的研究中，长短期记忆网络（LSTM）特别适合于学习具有长期相关性的时间序列数据，并被广泛应用于交通流预测中。由于LSTM总是将时间序列数据作为输入，因此它的输出将与之前的输入和输出相关。大多数车站入境客流呈周期性波动，是一个具有多时间尺度的非平稳序列。利用小波分析（wavelet）对时间序列进行处理，可以清晰地反映出不同时间尺度下的多重变化趋势。因此，小波分析可以有效地处理入境客流数据因时间/时段短而产生的波动性。

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云网一体化数据中心网络关键技术

中共中央政治局常务委员会在2020 年3 月4 日召开会议，明确指出，加快5G 网络、数据中心（datacenter，DC）等新型基础设施建设进度（以下简称“新基建”）。“新基建”作为发力于科技端的基础设施建设，将成为新一轮数字化经济发展的催化剂，也将是未来科技创新竞争力的核心所在。数据中心首次被国家列入加快建设的条目，作为“新基建”七大领域中的一大亮点，将协同5G 网络、工业互联网等基础设施加速新一代信息技术发展。

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“双千兆”网络建设助力产业数字化转型

当前，新一轮科技革命和产业变革在全球深入发展，特别是新冠肺炎疫情发生后，在线教育、远程医疗、远程办公等应用快速发展，各领域对网络的依赖不断增强，夯实网络基础设施成为各国共识。以5G、千兆光网为代表的“双千兆”网络是制造强国和网络强国建设不可或缺的“两翼”和“双轮”，“双千兆”网络能向单个用户提供固定和移动网络千兆接入能力，具有超大带宽、超低时延、先进可靠等特征，二者互补互促，是新型基础设施的重要组成和承载底座，在拉动有效投资、促进信息消费和助力制造业数字化转型等方面发挥着重要的作用。

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面向云网融合的新一代运营支撑系统的探索

根据电信集团公司提出的网络重构和构建“新一代运营支撑系统”的要求，文章分析了现有IT运营模式现状及面临的挑战，提出了中国电信面向云网融合的新一代运营支撑系统的设计理念与逻辑架构，分析了系统整体架构和实现方案，并通过探索新一代运营支撑系统中远期演进方案指引未来云网融合的发展方向。

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基于5G的新一代广电网络架构研究

当前电信运营商5G网建设正在如火如荼的进行，5G网络主要满足爆发式增长的网络数据流量、大规模设备的连接需求、持续增长的新设备和新应用场景[1]和连续广域覆盖、热点高容量、低功耗大连接和低时延高可靠四个5G主要技术场景[2]。基于以上需求及技术场景，5G推进组给出5G架构“5G网络逻辑视图由3个功能平面构成：接入平面，控制平面和转发平面, 在整体逻辑架构基础上，5G网络采用模块化功能设计模式，并通过‘功能组件’的组合，构建满足不同应用场景需求的专用逻辑网络。5G网络以控制功能为核心，以网络接入和转发功能为基础资源，向上提供管理编排和网络开放的服务，形成三层网络功能视图。”[3]本文将结合5G推进组给出的网络架构和3GPP（V15 版） TS23.501[4]，提出适应广电的新一代基于ABCOS 5朵云的网络架构，在将来广电与电信运营商的竞争中，未雨绸缪，打好网络基础。

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面向通信云的存储容灾方案及部署策略研究

通信云作为承载网络云化、业务平台以及5G网络部署的基础设施，能够助力电信运营商网络快速升级转型。但其虚拟化、服务化的云架构，给网络的容灾和可靠性带来了新的挑战。分析了通信云不同网元对存储的容灾需求，根据网元自身特点及需求提出了不同的容灾部署方式，在实际的业务部署中，运营商需要平衡网络投资与业务可靠性的关系，找出合适的存储容灾部署策略。

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工业互联网的顶层设计与参考架构的探索和实践

现代工业发展已历经“机械化电气化-自动化”三次工业革命，以数控机床、PLC等为代表的控制系统实现了工业自动化，以CAD、ERP等为代表的工业软件加速了工业信息化的普及，当前正进入以数字化、网络化、智能化为核心，数据与知识共同驱动的第四次工业革命，需要在自动化、信息化基础上实现更高级的智能化。

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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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GitHub热门Harness项目解析架构拆解、机制对比与选型指南

AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。