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联邦学习及其在电信行业的应用

联邦学习是一种分布式训练框架,可以构建去中心化数据的集合并联合多方数据,进而利用加密后的中间参数,完成多数据源对于联合模型的共同训练。基于华为NAIE联邦学习平台的实践,论述了联邦学习平台落地的关键技术和典型应用,并根据其在电信领域里的具体实践,指明了联邦学习未来的发展方向。

  • 2022-03-31
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深度学习推理侧模型优化架构探索

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是模拟、延伸和扩展人的智能,是在机器上实现的理论、方法、技术及应用,也是当前一门新兴的学科。人工智能发源于20世纪中叶,在1956年的达特茅斯学院会议上“人工智能”这个词正式出现在世界面前,科学家从这时开始真正踏上智能研究的道路。近年来,随着数据的爆发式增长、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的发展和成熟,人工智能已经迎来其发展的第三个浪潮。这次浪潮的基本特征在于基于大数据和强大计算能力的机器学习算法已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域中取得了突破性的进展,基于人工智能技术的应用也开始成熟。人工智能发展迅速,其在图像识别、目标检测、机器翻译、语音识别等多个领域,表现均已超过人类,尤其是在AlphaGo战胜了李世石之后,人们对人工智能可能达到的成就有了新的认识。

  • 2022-03-31
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面向飞行器结构健康管理的数字孪生及应用研究综述

数字孪生一词起源于美国国防部对飞行器机体数字孪生的研究,目前已经成为全球制造业的前沿热点领域。解析了数字孪生的概念及其中的结构健康管理元素,提出了包含生命周期维、仿真精度维、智能程度维的数字孪生成熟度模型;梳理了面向结构健康管理的数字孪生关键技术,特别是4项关键的数字工程技术能力,包括多尺度建模、多物理特性建模、模型与实验的集成和概率性/不确定性分析;分析了数字孪生支撑的结构完整性预测的功能流程,总结了美国空军研究实验室和国家航空航天局支持的研究,探索了基于数字孪生的生命周期管理范式。随着更高价值飞行器的不断研发和使用,以及实验的深入、机理的突破、数据的积累和算力的提升,集成了数字孪生功能的自知晓飞行器将会成为一个趋势。

  • 2022-03-28
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数字孪生在制造中的应用进展综述

为解决制造业向智能制造发展的关键技术问题,例如通讯、计算、数据采集与分析等问题,学术界围绕物联网(Internetofthings,IoT)、大数据(Bigdata)和信息物理系统(Cyber physical systems,CPS)等相关技术领域开展了大量的研究工作。数字孪生也越来越多的被学者和工业企业所研究与运用[3-5],数字孪生是物理实体的数字化描述,它的出现使得企业可以对物理实体进行全方位实时监测与控制。近年来数字孪生的概念和应用已经逐渐在智能设备和智能工厂中得到体现,同时Gartner公司也201年起连续三年将数字孪生技术列为十大战略技术趋势。本文中将围绕数字孪生概念、研究进展进行详细综述,随后将数字孪生与其紧密相关的物联网、大数据、CPS技术进行对比分析,最后指出数字孪生技术在制造领域的研究与应用趋势。

  • 2022-03-28
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边缘云计算安全相关技术研究进展

边缘云计算主要适用于移动互联网、物联网和工业互联网等应用场景,具有海量接入、复杂异构和资源受限等特征。但是,在边缘云计算备受关注和快速发展的同时,它也面临了放置地点人员复杂、安全机制薄弱、硬件安全能力不足等新的安全问题。为此,本文从边缘云计算的概念提出,相关产业联盟、社区和标准组织的形成出发,重点围绕边缘云计算环境下的认证、容器安全隔离、可信硬件支持等技术研究进展进行综述,并讨论未来发展方向。

  • 2022-03-25
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人工智能在医疗健康领域的发展背景与应用范围

近年来,随着人工智能技术的逐渐成熟,人工智能正走出实验室从理论技术研究向产业落地方向发展。人工智能的迅猛崛起快速渗透到了社会生活的方方面面,其在医疗健康领域的作用愈发重要。得益于与物联网、大数据与云计算等现代科技的齐头并进、协作发展,医疗健康领域也在开启创建智能新时代。新一轮的人工智能浪潮促进了医疗健康事业的新发展,“人工智能+医疗健康”的现代模式已悄然运用到医疗健康领域的各个场景,然而依然面临着众多障碍。本文将从医学数据大爆发的时代背景出发,解读人工智能在医疗健康领域的前沿应用范围,为促进现代化医疗卫生产业的进一步发展打下坚实基础。

  • 2022-03-23
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俄罗斯人工智能技术在核威慑领域应用情况

俄罗斯《独立报》于2021年11月发表名为《教会“波塞冬”思考 俄罗斯明确军备发展战略方向》的文章,其中表明,人工智能正在成为军备计划的一个主要优先方向。为落实该计划,俄罗斯打算投入22万亿卢布(约合1.88万亿人民币)。在“科学”国家项目框架内,俄罗斯将在2023年前成立9家世界级科研中心,用于研究先进数字技术、机器人技术设备、网络安全和人工智能问题。虽然俄罗斯没有明确“科学”项目框架具体的研究项目,但是目前已知的应用中已经有纯粹的军事应用,如“波塞冬”核动力无人潜航器。

  • 2022-03-23
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5G候选波形的设计和评测

虽然第四代(4G)蜂窝系统 LTE/LTE-Advanced 还处在部署进程中,第五代(5G)系统的研发已经开始,5G 技术愿 景是“随时随地万物接入”。5G 相比 4G 的一个显著优势是,5G 能够提供超快(接近 10 Gbps)、连贯和优异的连通性,时延很低(不超过几毫秒),可以支持新的用例和构成物联网(IoT) 的数十亿个传感器。同样重要的是,5G 网络预计将会明显提高频谱效率和改善覆盖。

  • 2022-03-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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中服云能碳管理平台V5.0

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《2026全球个人机器人行业研究报告:进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开,希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事,回到一个更重要的判断标准:机器人能否进入真实生活,并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值

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智能体治理研究报告(2026年)

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。

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