传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。 迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。 人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点： 非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”； 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
探索如何在暖通空调系统中通过综合解决方案优化能效，以及获得更好的系统控制。
华为“全联接医疗”旨在构建一个医疗资源联接聚集、健康数据融合互动的信息环境,助力医疗信息化事业高速发展,促进医疗卫生的服务向着以人为本的方向发展。
施耐德电气新开发的Lexium28S Sercos III总线型伺服产品正式面市，基于这款总线型伺服所组成的全新运动控制解决方案，将进一步激发机器制造领域的创新能量。
面对复杂多变的数字化业务场景，由于缺乏顶层指标体系和指标管理规范，普遍存在IT数据和业务数据规范性较差、无法有效关联、场景覆盖不全等状况。云智慧根据银行业务需求特点，面向关键业务和IT管理的顶层规划，打造了集中、统一、规范、高效的指标管理体系，充分挖掘IT数据和业务数据中潜藏的商业价值，为数字化转型赋能。
半导体生产行业特点为多品种、小批量，工序规程组合复杂，涉及频繁的工艺设计变更和订单变更等；因此单纯计划层的管理信息化已不能满足企业管理精细化的要求，如何将管理延伸到作业现场，提升产品质量以及可追溯性，进而提高其核心竞争力，是客户关注的焦点。
三段式农网台区智慧综合治理系统基于开放的边缘计算架构，上下行通讯功能模块化，支持直接更换和升级；同时交采、电源、上下行通讯接口标准化，预留扩展可能,从而可灵活接入三相不平衡治理装置、无功补偿装置、智能调压装置、各类保护器等各类低压智能设备的运行数据,实现设备间的即插即用、互联互通。
当硬盘出现黄灯提示预警时，应先查看硬盘数据是否丢失，如数据存在应先做好数据备份，将此服务器各应用迅速转移，然后排查报警具体原因，如由于错误操作或硬盘连接不好引起的报警，可尝试重启服务器，重新插拔硬盘等操作即可解决问题。如硬盘损坏，应及时将备用硬盘替换下故障硬盘，使服务器恢复正常工作。排查过程中，如不能正确判断问题原因，不能随便操作，可向IBM售后服务咨询处理。
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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。
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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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