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2025 年，某医疗科技公司开发的 AI 辅助诊断系统在欧盟申请上市，却因**无法证明其公平性与可解释性**被拒；同一时间，一家中国智能招聘平台因算法歧视女性求职者，被监管部门处以**年度营收 5% 的罚款**，并强制下架模型。
2025 年，全球 AI 算力需求较 2020 年增长 **30 倍**，中国 AI 算力规模跃居世界第一。然而，繁荣背后隐藏着严峻的环境代价：
摘要：渗漏检测软件通过IoT和AI技术保障建筑防水安全，其精度测试直接影响结构安全与经济效益。测试从业者需采用结构化方法（单元/集成/精度验证测试），应对数据噪声、算法泛化等挑战。典型案例显示优化算法可使检出率从90%提升至97%。建议测试前移协作、自动化流程并持续学习新技术。随着AIoT发展，精度测试将持续为建筑安全提供关键保障。（149字）
环形导轨系统凭借其卓越的灵活性、可靠性和智能化特性，已经成为模块化生产线不可或缺的核心组件。随着技术的不断进步和应用场景的持续扩展，环形导轨系统必将在智能制造转型中发挥更加重要的作用。而作为连接各功能模块、实现物料精密流转的核心载体，环形导轨系统正在发挥着越来越关键的作用。：重载型环形导轨 + 机器人装配模块 + 视觉检测模块。：高速精密型环形导轨 + 多工艺模块 + 柔性缓冲模块。：生产效率提升
跨境支付系统的多币种结算面临时区差异、汇率波动等复杂挑战，延迟问题直接影响资金流转和用户体验。本文提出结构化测试方法论，涵盖功能、性能及混沌测试，强调自动化监控与真实用户模拟。随着实时支付发展，建议采用AI预测和区块链技术构建未来就绪的测试体系，确保系统在全球金融生态中的稳定性和合规性。
2025 年，一个千亿参数大模型的一次完整推理（如生成 512 个 token）在 A100 上耗时约 1.2 秒，成本高达 **0.02 美元**。若日均请求量达 1000 万次，仅推理成本就超 **20 万美元/天**。
BTFM 2026将汇聚来自全球的专家学者、工程技术人员与产业界代表，围绕区块链赋能的AI可信计算、大模型驱动的智能合约优化、分布式AI训练架构、数据资产化与安全共享等前沿议题展开深度研讨，涵盖理论研究、技术攻坚、产业落地及伦理治理等多维度视角。所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿，经过严格的审稿之后，最终所有录用的论文将由IEEE出版（ISBN: 979-8-3195-4182-6），收录
截至2026年初，数字孪生（Digital Twin）与人工智能（AI）的融合已进入深度协同、智能闭环的新阶段，不再局限于“可视化+数据展示”，而是朝着可交互、可决策、可执行、可进化的“社会化虚拟生命体”方向演进。基于DiT（Diffusion Transformer） 和多模态大模型（如文心4.5T、OmniHuman-1），数字人实现“神、形、音、容、话”高度统一。数字孪生平台（如 EZV、C
HarmonyOS 5细胞工厂通过多组学数据融合与COBRA代谢模型集成，将传统细胞工厂的“经验试错”模式升级为“数据驱动的精准设计”。这一技术不仅缩短了生物合成研发周期、降低了成本，更推动了合成生物学向“高效、绿色、可预测”方向发展。未来，随着HarmonyOS在物联网与边缘计算领域的持续深化，细胞工厂或将扩展至碳中和、医药生产等全球性挑战场景，为“生物经济”提供核心技术支撑。
制造业面临自动化孤岛、刚性系统与柔性需求矛盾等核心挑战。JC智能混合调度平台通过任务级异构协同理念，依托开放架构、软件定义和AI增强决策三大技术，实现四重成本重构：空间成本从静态规划到动态优化；人力成本从重复劳动转向高级运维；运营成本从经验驱动转为数据驱动；资本成本从刚性投资变为柔性资产。通过汽车零部件智能仓配中心和消费电子柔性组装岛两个成功案例，展示了显著效益：订单处理准确率达99.99%，设备
摘要：随着人形机器人自由度（DoF）激增至40+个伺服轴，传统控制方案面临抖动大、同步性差的挑战。本文提出基于EtherCAT总线技术的解决方案：通过分布式时钟（DC）机制消除传输延迟，实现亚毫秒级确定性控制；采用软件运动控制（SoftMotion）架构替代硬件板卡，在嵌入式平台运行轨迹生成与平滑算法。该"实时系统+EtherCAT主站+软件运控"方案不仅简化电气架构，更实现了
其催生的“智力革命”，不但会给经济社会带来巨大变迁，基于人工智能的创新能力、应用能力，基于数据、算力和算法等新地缘政治战略资源的掌握能力的差异，也会打破国家间的力量平衡，形成国际政治经济新格局。目前，智能互联网发展方兴未艾，比较突出的应用主要体现在十个方面，即AIGC、智慧医疗、自动驾驶、智慧农业、智能制造、智慧教育、智慧政务、智能办公、智慧金融、智能科研。制造企业存在信息孤岛、自动化孤岛、IT/
作为云计算领域的创新先锋，云飞云共享云桌面以其高效、安全、灵活的特性，为企业和个人用户带来了前所未有的便捷与高效。之后，企业所有IT资源，可以集中存放到机房服务器集群上，实现集中管控和智能化共享，员工利用服务器资源，进行各种电脑设计办公业务。在传统模式中，1人1台电脑，算力、软件和数据分散使用，资源集中管控和共享非常困难，利用率难以提升，设计人员无法获取足够资源，电脑容易卡顿，工作效率难以提升，3
文章摘要：产品研发工程师分享许可证分配优化经验，指出不当分配会导致开发测试冲突、资源浪费等问题。团队通过分阶段调配、数据分析系统、复用机制和预分配制度等科学方法，在2025年实现开发效率提升28%、测试冲突减少42%、交付周期缩短16%等显著成效。同时强调许可证管理对技术安全的重要性，通过独立ID和日志审计降低18%安全风险。未来计划引入AI智能分配系统，实现效率与安全的双重提升。实践证明，优化许
随着汽车智能化、网联化技术快速发展，研制满足高级别自动驾驶的高算力、高能效比以及具备高功能安全等级要求的自动驾驶域控制器成为行业争相攻克的前沿核心技术之一。为进一步探究技术路径与开发思路，电动汽车产业技术创新战略联盟汽车电子电气架构工作组和中国智能网联汽车产业创新联盟共同发起《高级别自动驾驶域控制器硬件通用设计规范》研究工作，在国家智能网联汽车创新中心、中国第一汽车股份有限公司、德赛西威汽车电子股
采用先进的智能化云共享管理技术，把服务器集群算力、软件和数据等资源，通过企业内网或外网，智能共享给终端所有用户。作为云计算领域的创新先锋，云飞云共享云桌面以其高效、安全、灵活的特性，为企业和个人用户带来了前所未有的便捷与高效。某东莞精密机械制造工厂：采用云飞云共享云桌面方案后，10名设计师共用一台高性能服务器资源，硬件采购成本减少60%，维护成本降低40%，SolidWorks启动速度提升3倍，大
采用先进的智能化云共享管理技术，把服务器集群算力、软件和数据等资源，通过企业内网或外网，智能共享给终端所有用户。这种模式，企业所有IT资源，可以集中存放到机房服务器集群上，实现集中管控和智能化共享，员工利用服务器资源，进行各种电脑设计办公业务。这台配备了Intel Core I9 14900K（24核，32线程，主频3.2GHz，睿频6.0GHZ）、NVIDIA RTX A5000 24GB 4D
云飞云智能共享云桌面，采用先进的智能化云共享管理技术，把服务器集群算力、软件和数据等资源，通过企业内网或外网，智能共享给终端所有用户。此外，云中台管理员可远程统一更新软件版本，确保所有用户使用同一版本，避免兼容性问题，软件升级周期从1个月缩短至1天，设计效率提升30%。云飞云共享云桌面采用“软件集中管理+多用户并发授权”模式，将SolidWorks等设计软件统一部署在云主机上，终端用户通过云桌面一
公有云核心价值：低成本算力、AI服务快速迭代、全球协作平台，适用于非实时场景（研发、供应链、模型训练）。混合云核心价值：平衡实时性需求与数据合规，适用于质量实时控制、跨工厂协同、渐进式转型场景。关键设计原则：数据敏感度决定部署位置（核心工艺数据留边缘/私有云）。延迟敏感型任务（如控制指令）必须边缘处理。采用云原生技术（Kubernetes、微服务）保障跨云一致性。企业应根据
大家好，今天接着介绍数字化转型的概念性名词系列。一、AS2协议AS2协议（Applicability Statement 2）是基于HTTP/HTTPS的安全电子数据交换协议，由EDIINT开发，用于企业间传输EDI、XML等格式的商业文档。该协议通过数字签名和加密保障数据安全，并采用MDN（消息传递通知）实现传输确认，支持同步或异步回执。与AS1（SMTP传输）、AS3（FTP传输）相比，AS
大家好，今天接着介绍数字化转型的概念性名词系列。（1）微服务架构微服务架构是一种将单体应用拆分为独立部署的小型服务单元的软件架构风格，由Martin Fowler于2012年推广。其核心特征包括围绕业务领域构建服务、轻量级HTTP/REST通信机制、独立数据库及自动化部署能力，通常结合Docker容器与Kubernetes编排技术实现云环境部署 。该架构通过服务拆分实现技术异构性与故障隔离，支持
本文系统介绍了数字化转型中刀具应用的核心概念——中心钻。从国家标准GB/T6078-2016出发，详细解析了A型（无护锥）和B型（带120°保护锥）中心钻的结构特点、适用场景及加工规范，包括转速控制（500-1000r/min）、切削液使用等关键技术要点。同时阐述了中心孔在轴类零件加工中的定位功能，强调加工前工件端面处理、同轴度校正等质量控制要求，并提供了刀具选型、硬度匹配（170-200HB）、
本文介绍了人工智能领域的两种关键技术：知识蒸馏和可解释性模型。知识蒸馏通过教师-学生模型架构，将复杂教师模型的知识迁移至简化学生模型，采用温度参数调节软目标训练，实现模型压缩与效率提升。可解释性模型则聚焦算法透明度，包含原生透明算法和后验解释技术两类，致力于在医疗、金融等关键领域建立可信AI系统。当前研究重点在于平衡模型性能与可解释性，并构建量化评估框架。这两种技术分别从模型优化和可信度提升角度推
大家好，今天接着介绍数字化转型的概念性名词系列。（1）强化学习强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习方法，强化学习的基础框架是马尔可夫决策过程，它允许智能体（Agent）能够在与环境（Environment）的交互中通过试错来学习最优策略。智能体在环境中执行行动（Action），并根据行动的结果接收反馈，即奖励（Reward）。这些奖励信号指导智能体调整其策
摘要：本文介绍了Transformer和循环神经网络(RNN)两大深度学习架构。Transformer通过自注意力机制实现并行计算，采用编码器-解码器结构处理序列数据，已拓展至计算机视觉领域。RNN则擅长处理时序数据，具有记忆能力，可应用于序列分类、同步/异步序列转换等场景。两种架构各有优势，Transformer在并行计算方面表现突出，而RNN在处理时序依赖关系上更具优势，共同推动了自然语言处理
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面对国际技术竞争，中钧科技选择了一条“硬核”道路：与海光、鲲鹏等国产芯片完成适配认证，研发自主可控的量子加密技术，更在西安建立2.5万平研发基地，专注元宇宙、语言大模型等前沿领域。从智慧工地实现施工全程可视化，到“企管帮”平台让财务流程自动化率超90%——中钧科技用实践证明：数智化转型不是“选择题”，而是企业与时代共振的“必答题”。在“十四五”规划强调数字经济的今天，这家扎根西北、辐射全国的企业，
在齿轮咬合的精密交响中，一场静默的工业革命正在发生。硅基风暴(SiliconStorm)与华为昇腾云的深度协同，正在为制造业注入生成式AI的新动能。当算法代码开始重构生产线DNA，我们见证着中国智造的范式跃迁
1. **智能制造示范工厂**：工信部发布的智能制造示范工厂名单中，多个工厂通过深度融合AI技术，如视觉监控检测、质量缺陷检测、智能安防、智能物流等，实现工业设计与研发、机理仿真及数字孪生的高效运作。2. **工业AI质检**：华为推出的工业AI质检平台，基于AI、大数据、云计算等技术，为汽车、烟草、电子等行业提供视觉质检解决方案，实现生产质量管控的自动化和智能化。6. **昇腾AI芯片**：华为
站在技术演进的角度来看，低代码并非制造数字化的“终点”，而是降低数字化门槛、构建自主创新能力的“起点”。它解决的核心问题，是让制造企业从“依赖外部技术供应商”转向“自主掌控数字化进程”，让业务需求直接驱动技术实现，让一线员工成为数字化创新的主体。未来，随着AI、工业互联网、大数据等技术与低代码的深度融合，低代码平台将具备更强的智能决策和自主优化能力——能够自动分析生产数据优化流程、自动适配柔性生产
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鼎捷PLM以强大的数据管理能力、灵活的流程控制和卓越的用户体验，帮助企业实现产品设计、制造、服务的全生命周期管理，助力500强企业及行业龙头企业实现国产化替代与研发数字化转型。中科方德建立了覆盖全国的产品研发、应用推广适配服务与技术支持协同网络，与上下游软硬件产品厂商紧密合作，提供基础软硬件国产化、正版化解决方案，支持IT系统创新升级和应用迁移。在成功与华为鲲鹏、云和恩墨、人大金仓等业界龙头企业完
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