随着经济收入与购买力的提高，女性正逐渐成为中国消费市场的主力军。围绕女性消费所形成的“她经济”快速崛起，以“她”为主力的消费成为助推经济增长的新热点。
在数字化浪潮推动下，云计算与人工智能成为各行业变革的核心动力。云计算以强大算力和灵活资源为人工智能发展提供坚实基础，人工智能则赋能云服务实现智能化,两者深度融合,引领智能云时代
近年来，党中央、国务院高度重视低空经济产业发展。2023年12月，中央经济工作会议强调“打造低空经济等若干战略性新兴产业”，随后的全国工业和信息化工作会议提出“打造低空经济新增长点”，2024年3月，低空经济首次写入政府工作报告，提出“积极打造低空经济等新增长引擎”。2024年7月，党的二十届三中全会提出“深化综合交通运输体系改革，发展通用航空和低空经济”。2025年3月，《政府工作报告》中明确提出“推动低空经济安全健康发展”，规模化低空飞行活动是低空经济产生价值的基础，但实现可监管下的安全运营已成为发展低空经济的重要保障。
在人工智能技术的引领下，随着超大规模 A1模型的规模化落地人类社会正迈入一个颠覆性变革与机遇并存的新纪元。AI已从科幻愿景转化为现实生产力工具，正以战略基石的角色驱动各领域创新升级，重构产业价值链。这场技术革命虽为各行业注入智能化转型动能却也对数字基础设施提出前所未有的更高要求--从海量数据实时处理到端到端快速响应，从超大规模模型训练到在线推理优化，无不呼唤着一个兼具弹性扩展能力、端到端感知能力、无损传输能力AI内生能力的下一代智能计算底座。
U-CAN 超高清无损实时传输系统是中国联合网络通信集团有限公司(以下简称:中国联通)，面向超高清 8K/3D/XR 等数字音视频传输需求，推出的自主可控、安全可靠、高度集成一体化、在线升级高扩展的大容量宽带接入原型。
随着 DeepSeek、Chat-GPT、Robotaxi、具身智能等 Al 工具的不断涌现，AI应用即将迎来全面爆发、全民普惠的时代。我国在2024年12月中央经济工作会议首次提出开展“人工智能+”行动并在 2025 年《政府工作报告》中的“深入推进数字经济创新发展部分明确要求“深化大数据、人工智能等研发应用，开展'人工智能
随着量子计算技术的快速发展，传统公钥密码体系面临前所未有的安全威胁。为应对这一挑战，后量子密码(Post QuantumCryptography,PQC)成为全球密码学研究与产业化的战略方向。本白皮书系统梳理了后量子密码的技术路线、标准化进程、产业化应用及通信系统的迁移路径，结合国内外研究进展与实践案例，提出了面向未来的密码体系重构策略。
在人工智能技术迅速迭代成熟的关键节点，“人工智能 + 信息通信网络”领域迎来了重大发展机遇。过去一年，DeepSeek 凭借其卓越的低成本、高性能特性与开源生态优势，为信息通信网络技术的创新突破与广泛应用注入强大动力。智能体技术发展势头迅猛，行业在标准统一进程中不断迈进，MCP、A2A 等理念已成为产业共识，AgenticAl 创新实践如火如荼展开。随着系统与数字人在生产经营场景中的自动化应用持续拓展，网络运营正经历从机器辅助向人机深度协同的重大变革。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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