实时音视频通话作为高效便捷的沟通手段在许多场景下得到应用。随着5G商用元年的真正到来，实时音视频通话将会得到更加蓬勃的发展。本次LiveVideoStackCon 2020线上峰会我们邀请到了网易云信资深音视频服务端开发工程师鲁林俊，他将结合网易云信流媒体服务搭建的实战经验，进行一些深入的分享。
智能网联汽车对高精地图有精确性、实时性与安全性需求，同时主管部门为保障国家地理信息安全，对高精地图有安全监管需求，亟需标准化的公共服务平台支撑行业发展与地理信息安全监管。因此，高精动态地图基础平台成为智能网联汽车行业发展的必要基础。本报告围绕高精动态地图基础平台的内涵、参考架构、技术路线等展开阐述，并提出了未来发展的建议。
智能时序监控系统的基础能力：？ 准确并全面的发现异常？ 系统具有一定的适应能力？ 算法将异常程度进行量化？ 系统能感知外部的反馈
近年来，由于3D的传感器的不断迭代和发展，使得获取的点云数据精度不断提高，同时硬件成本不断下降，以及虚拟网络应用趋向转为物理世界应用的原因，使得3D数据的应用逐渐从专业领域向消费级产品进行过度，以2010年Kinect和2017年iPhoneX的发布为标志，使用3D数据驱动的方法用于对现实世界的理解以及交互显然变得越来越重要。
针对国土空间规划实施监测的需求，从人的活动出发提出了一种监测建设用地上活动强度、识别低活动强度建设用地的方法及其实现技术途径。以杭州、武汉、西安、南宁4个城市为研究案例，应用手机信令数据测度城市活动强度。首先，从手机信令数据获取全目的出行OD点位置，以到达点位置密度识别出市域内人的活动强度，进而使用TIN/HT方法界定城市活动地域范围。随后，以建设用地上城市活动地域范围面积占比作为监测指标，反映城市活动与建设用地之间的匹配性。最后，以街道（乡镇）为空间单元，综合匹配性指标的数值和位序，识别出低活动强度建设用地。杭州、武汉、西安、南宁4个城市的应用案例表明，本方法能有效监测、识别出低活动强度建设用地。其中低活动强度产业园区、低活动强度城市新区必须在国土空间规划实施监测中加以关注。本方法使用大数据监测活动强度，基于活动强度评估建设用地，从“人—地关系”角度为国土空间规划实施监测提供新的技术手段。
地表信息提取是地理国情监测和环境保护的重要环节，本文选用Landsat-8 OLI遥感影像为主要数据源，针对分类样本数据少这一问题，在对2015年和2017年全球地表覆盖数据优化处理的基础上，将其作为分类的先验知识，以最大似然法、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和随机森林（Random Forest，RF）机器学习方法，以及基于VggNet-16和ResNet-18模型的深度学习方法，对黄河三角洲区域进行地表信息提取方法的应用研究。结果表明，在利用粒子群优化遗传算法进行特征优化的基础上，RF和SVM模型分类总体精度较高，其中RF和SVM模型分类总体精度最高可达87.3%、86%；VggNet-16和ResNet-18两种模型的分类精度较机器学习方法有较大提升，其中以ResNet-18分类精度最佳，最高总体精度可达94.1%，Kappa系数为0.91。本文的研究方法在中分辨率遥感地物分类时具有较好的适用性和推广价值。
PCB作为电子零组件安装与插接的主要支持体，对整个科技界有着举足轻重的作用。iPhone X引入双电芯、3D-sensing等新功能，可是主板大小仅为iPhone 8的70%，这个更小的主板就由PCB板的技术升级来实现。小到手机、电脑,大到汽车、火箭,我们身边很多令人惊艳的产品革新，都离不开PCB技术的提升。
阿里巴巴电商认知图谱：Alibaba Cognitive Concept Net一套数据体系连接用户与商品？ 定义拆解用户需求？ 多粒度的商品理解提升搜推匹配效率与体验
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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