深度学习可以学习视觉输入的模式，以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络（CNN），或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元（GPU）上训练和执行，以减少计算时间。
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届历次全会精神，深入贯彻习近平生态文明思想和习近平总书记对黑龙江的重要讲话重要指示批示精神，坚持稳中求进工作总基调，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，服务和融入构建新发展格局，处理好发展和减排、整体和局部、长期目标和短期目标、政府和市场的关系，坚持降碳、减污、扩绿、增长协同推进，落实能源消费强度和总量双控（以下简称能耗双控）、主要污染物排放总量控制制度，组织实施节能减排重点工程，进一步健全节能减排政策机制，推动能源利用效率大幅提高、主要污染物排放总量持续减少，确保完成“十四五”节能减排目标，让绿色成为高质量发展最靓丽的底色，让低碳成为黑龙江最鲜明的特质。
实现碳达峰、碳中和，是贯彻新发展理念、构建新发展格局、推动高质量发展的内在要求，是党中央统筹国内国际两个大局作出的重大战略决策。工业制造业是我国国民经济的主导产业，也是我国能源消耗及温室气体排放的重要领域。园区作为工业企业集聚发展的核心单元，既是区域经济发展、产业调整升级的空间承载形式，也是我国构建工业绿色低碳转型产业格局、贯彻落实“双碳”战略的关键落脚点。
船舶智能航行是智能化的装备和系统替代人工进行驾驶和操作的重大转变，基于船岸协同的理念，构建先进可靠的信息物理系统是确保机器驾驶和机器操作安全、高效、环保的重要手段，也是开展常态化船舶智能航行商业运营的前提条件。智能航行船舶大量应用了人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术，使得智能航行船舶不仅航行在物理空间和规则空间，还同时航行在赛博空间，因此船舶智能航行的信息物理系统需要同时满足物理空间、规则空间和赛博空间的相关要求。
从海量数据中迅速、准确地获取与炼油催化剂相关的知识信息有利于节约新型炼油催化剂开发的时间成本。科研档案作为记录过程数据和经验知识的载体，是炼油催化剂生产技术再发展的重要基础。本文通过对炼油催化剂科研档案利用现状的分析，发现档案资源并未与研发生产过程进行有效的契合，造成了资源的严重浪费。为提升档案资源在产品开发过程中的使用价值，本文提出以炼油催化剂为核心的档案专题数据库建设思路，介绍了数据库的系统体系架构、技术总体架构和部署运行架构，阐述了如何利用炼油催化剂档案专题数据库实现企业研发过程中不同用户对档案知识多样化利用的需求，使档案专题数据库在科研创新中发挥出应有的支撑作用，期望为我国石油化工领域中科研档案的数据管理和知识挖掘提供借鉴。
随着电力企业的不断发展，企业对发电机组检修全过程管控要求越来越高，因此大板发电公司基于机组精益检修建设了“精益检修智能化管控系统”，构建了基于互联网、信息化、数字化技术的文件包检修管理模式，实现检修从检修准备、检修实施、检修总结和检修评价的全过程管理，同时实现检修全过程标准化、数字化和精益化管控。大大提高了检修管理水平和智能化水平，达到提质增效的目标，实现机组检修精益化管控。
以新建西安至十堰高速铁路项目为研究对象,探究BIM技术在铁路声屏障工程设计中的应用。借助BIM 协同设计,解决铁路工程设计在各专业间信息沟通不及时、不流畅,设计人员图纸表达或理解不正确等问题,并在设计阶段及时发现各专业设计中存在的差、错、漏、碰等问题,减少施工阶段频繁返工和设计变更的现象,直观准确地表达出工程项目的信息,极大地促进铁路建设项目的工程质量和建设效率。
结合数字化的技术，未来大部分的电力场景将搭建在能源互联网之上，能量像信息一样在网络中随时随地产生和共享，其发展呈现出新的趋势和特征：发电清洁友好，融合多种清洁分布式电源，融合储能和电动汽车，融合分散可靠负荷，具备清洁低碳、网源协同、灵活高效的特征；输变电安全高效，具备态势感知、柔性可靠、协调优化的特征；配电灵活可靠，具备可观可控、开放兼容、经济适用的特征；用电多样互动，具备多元友好、双向互动、灵活多样、节约高效的特征。
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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。
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
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
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