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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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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。
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