针对移动网小区KPI数据的特点，提出一种基于变分自编码器（Variational auto-encoder, VAE）的异常小区检测方法。该方法利用异常小区KPI数据在通过变分自编码器编码与解码过程中所产生的较大波动来实现异常检测。实验结果表明，该方法在样本不平衡的情况下，通过合理设置重构误差阈值，能准确地检测出异常小区，实现异常小区的机器判读。
以家庭安防业务的上云实践来展开。智慧家庭运营中心承担中国移动家庭安防业务（“移动看家”）的研发和运营工作，家庭安防业务提供典型的“硬件+权益+服务”型产品，为用户提供场景化的视频监控、智能告警、亲情对讲等服务，致力于成为最大的数字家庭安全看护方案提供者。
当前，互联网平台正在从商业领域向制造业领域拓展，成为工业互联网战略布局的核心。国际工业巨头GE和西门子分别推出Predix和MindSphere工业互联网平台。近期，国务院副总理马凯强调，要搭建多层次的工业互联网平台。工信部部长苗圩指出，要积极推进工业互联网平台发展。在第21届软博会制造业与互联网融合深度行（北京站）活动上，工业和信息化部信软司副司长安筱鹏就工业互联网平台发展“为什么、是什么、怎么干”三大问题阐述了观点。
网络安全态势感知技术在采集多维度、多层次数据的基础上，通过对安全信息分类、归并、建立数据模型、分析等手段进行融合、分析，得到网络的整体安全状况及其应对措施，并对网络安全状况的发展趋势进行预测，从而为工业控制系统网络安全提供可靠的数据参考和决策支持。本文在分析工业互联网安全态势感知平台建设必要性的基础上，进一步阐释了态势感知平台的技术架构及主要功能模块，并探讨了工控系统的态势感知平台的建设思路。
为初期快速开通5G站点，接入PTN核心汇聚层网络成为一种PTN承载网向SPN承载网演技过程中的一种过渡性技术方案，通过对SPN接入网系统接入PTN和SPN组网架构和数据配置进行优化，提升了5G站点向SPN承载网割接开通效率并加速PTN承载网向5G SPN承载网平滑演进。
作为深化“放管服”改革的关键，政务APP对于推进服务型政府建设和国家治理能力现代化具有重要意义。 智慧城市依托城市操作系统为城市居民提供覆盖电子政务、智慧交通、智慧社区等多个场景的城市级APP服务，通过APP将整个城市运营和公共服务进行在线化、数字化。
随着信息技术与城市发展的逐步融合，智慧城市应运而生。十九大报告提出建设“智慧社会”和“数字中国”，为新型智慧城市建设指明了方向。作为一项革命性技术，5G能够与其他信息技术实现融合创新，目前5G新基建时代已经来临，将全面赋能新型智慧城市建设。本文深入分析了5G对新型智慧城市建设的影响，并从政府、企业的角度对未来在5G背景下如何推动新型智慧城市建设提出了建议。
我国实现碳达峰、碳中和目标时间紧、任务重，还面临政策监管、产业、市场和交易体系等方面的问题和挑战。区块链去中心化、不可篡改、公开透明、交易可追溯等特点，可以赋能传统产业数字化转型，优化业务流程、降低运营成本、提升协同效率，为碳达峰、碳中和提供监管环境，构建可信、高效碳交易平台和市场，对助力碳中和、碳达峰目标实现和我国经济社会绿色高质量发展具有重要意义。
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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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