2020年7月3日，住房和城乡建设部联合国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、人力资源和社会保障部、交通运输部、水利部等十三个部门联合印发《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》，指导意见提出：大力推进先进制造设备、智能设备及智慧工地相关装备的研发、制造和推广应用，提升各类施工机具的性能和效率，提高机械化施工程度。加快传感器、高速移动通讯、无线射频、近场通讯及二维码识别等建筑物联网技术应用，提升数据资源利用水平和信息服务能力。
采用卡、证、指纹等方式解决的问题均是利用物体特征指代人，改善效率和便捷性，均属于模式识别技术。近年来，人工智能、云计算、大数据等新兴技术被广泛应用在各行各业，采用的卡、证、指纹等方式已经落后。人脸识别技术属于生物识别类别，也是人工智能范畴中的一块基石，其技术本身的先进性及可靠性也已成熟。 将人脸识别技术应用在门禁系统中，再合理、优化部署在办公楼、厂区、居住等生产生活场景中，能够打造更加便捷、安全的生产生活环境。同时应用云计算技术，可以改变门禁系统单向、孤岛式的工作方式，接入OA、考勤等业务应用范畴，提供数据服务，成为新一代门禁系统新的价值体现。
攻击路径：云服务认证Key -＞ 云服务公开API/SDK -＞ 云服务 资源访问/控制 利用方式： ？ Github仓库配置不当 ？ 云架构中的密码重用 ？ 针对云租户账号密码的社工攻击（如AWS Credential Harvesting钓鱼攻击） ？ 云主机中Web应用的漏洞（SSRF，RCE，本地文件读取等漏洞） ？ 公共的存储桶 ？ 信任的关联第三方数据泄露 ？ 硬编码在网页或移动APP中的AK/SK。
从安全测试的角度看移动金融应用的安全现状 从几个安全测试用例看移动金融应用的安全现状，说明大多移动金融应用的客户端在技术层面存在能被攻击的漏洞和安全缺失，而这些将导致严重业务风险。 介绍业务安全风险部分 分析业务安全的的主要风险：用户信息完整保护，业务交易安全，移动端漏洞和代码缺陷暴露，钓鱼打包， 从移动端侵入系统的风险 移动客户端的主要攻击技术 以及 相应的风险缓解措施
景区的智慧建设旨在以融合的通信与信息技术为基础， 通过智能网络实现物理资源与虚拟信息的全面互联互通，提供无处不在、触手可 及的基础服务；以游客互动体验为中心，通过智能化方式感知游客状态、进行深 入分析，打造集需求采集、服务交互、效果反馈于一体的游客互动新模式；以激 励产业创新促进产业结构升级为特色，通过进行科技、业态、管理的整合与创新， 提升景区综合竞争力；以一体化的行业信息管理为保障，通过实现行业与管理信 息大贯通，形成敏感感知、准确判断、精准执行的智慧化信息系统来对旅游活动 进行检测、分析和控制。 将智慧服务和智慧管理把管理理念与信息化技术有机 结合，项目总体目标可以系统化的归纳为六块
声学多普勒流速剖面仪（ADCP）的出现得到了海洋学界的高度重视，它的应用揭示了海流的时空分布特征，能描述流体质点运动状态，被国际海委会定为4种先进的海洋观测仪器之一。本文较为全面系统地介绍了ADCP的原理、特点及其历史发展状况，以及ADCP的应用情况。随着科学技术的不断发展，以及人类对海洋认识的不断加深，ADCP将向轻便、小巧、精密、智能化且多功能、多用途方向发展，并在智慧海洋及信息化等方面的应用与研究将发挥更显著的作用。
智慧城市里“隐秘的角落” 当前，物理世界正在数字化，数据也成为了新的生产要素。 城市作为数字经济的重要载体，其智慧化升级进程在不断加快。 数字政府、智慧交通、智慧医疗、智慧教育、智慧电力、智慧水利等智能化应用也应运而生。而随着新型智慧城市建设的提出，单领域信息系统在物联网、云计算、人工智能等技术作用下正在实现多领域、多信息的共融、共享，为人们生活带来更多的便利。
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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。
自2005年以来，德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年，共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业，不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。 中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹，更折射出新质生产力的发展逻辑，2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰，近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题，既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地，又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下 引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡，构筑内在韧性，实现高质量发展。
词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认 识“字”，只认识词元。 要理解词元，可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的，看到“人工智能”四个字，我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解，而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程，只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法，把输入的文字切分成若干个片段，每个片段就 是一个词元。
WAIC 2026创下多项历史新高:三地四馆展览总面积首破10万平方米，1117家企业参展，展出4486项展品，351款全球首发;线下观展超40万人次，全球线上流量超30亿;预计达成意向采购203.6亿元，32个重点项目签约投资超409亿元;102个国家及国际组织参与，29国签署成立 世界人工智能合作组织(WAICO)。
人工智能正从单点工具应用走向基础设施化和服务化阶段。大模型能力的持续提升，使模型调用、推理优化、智能体应用和开发者工具逐步成为云服务平台的重要组成部分。随着企业和开发者使用AI的规模扩大，平台能力的竞争重点也从“是否能够调用模型”转向“能否稳定、低成本、安全、便捷地组织和使用模型服务”。
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