前言：近年来由于受到疫情及国际外部环境影响，线上消费占比逐年攀升，根据国家统计局数据，2021年全国电子商务交易额达42.3万亿元，同比增长19.6%。而其中网上零售额达13.1万亿元，同比增长14.1%；实物商品网上零售额10.8万亿元，占社会消费品零售总额比重达24.5%。这也意味着疫情以来的这几年，国民消费习惯已经在逐渐向线上迁移，而对于运营商来说存量市场流量红利已然见顶，存量消费提升缓慢，

回顾一下，在整个通讯行业刚开始发展的那几年，运营商的日子过得相当滋润，普通老百姓家里要是装部电话那可是大喜事，非常有面子的事情，运营商完全不用考虑市场。随着技术业务的飞速发展，电信业务支撑能力有了长足的进步，再加上运营商分拆所形成的三足鼎立，市场竞争加剧，这使得如何发展客户、服务客户和维系客户成为摆在大家面前的重要课题。...

在当今数字化浪潮的迅猛推进下，企业和组织正遭遇前所未有的数据安全治理挑战。随着海量数据的不断产生、传输、存储和应用，它们面临着来自黑客攻击、内部人员恶意泄露以及数据误操作等多重安全威胁的侵袭。因此，构建一个健全的数据安全治理体系，确保数据的安全性和合规性，已成为各行各业刻不容缓的重要任务。数据安全分类分级是数据安全的基础。我们必须认识到，并非所有数据都拥有相同的敏感度和重要性。从财务数据到个人隐私

如上图所示， “视频截帧成图像帧——图像帧筛选——筛选好的图像帧进行预测和识别”构成视频识别与理解的“通常链路”，无论是识别、测量、检测还是定位，基本上都是基于该链路实现。滤帧的价值在于，通过滤帧技术的预处理和筛选，可以从视频流中提取出最有用的图像帧，以满足对应的需求，同时提高效率、节省计算资源、节省存储空间。技术分析：典型的视频分析类型应用，滤帧的诉求是最优帧筛，即剔除重复的截帧图像和冗余的截帧

针对仪表自动读数问题，新型数字式仪表的读数比较方便，现阶段已经有非常多成熟的方案落地，而针对传统指针式仪表自动读数的现有方案还不够成熟，存在识别不精确、易受环境干扰等问题，是亟待研究和攻克的难题。我们针对指针式仪表的读取设计了一种基于Im-YOLOv4-Tiny的表计识别算法。

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算力网络这个词对大家应该都不陌生，特别是在近两年，以“东数西算”国家战略为指导，三大运营商以及互联网云商都争相发布算力网络相关白皮书或行业规范。运营商在算力数据中心的布局规划和建设上也在稳步推进，一时间算力网络成为风靡通信行业的热点名词和竞相追捧的香饽饽。一方面，算力网络的愿景是美好的，但从另一方面来看，算力网络从愿景到现实还有一段距离。算力网络如何创新行业应用，需解决哪些关键难题及具备哪些核心能

本文将探讨生成类应用的机遇与挑战，以及在实际落地过程中的探索和实践经验。

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通过AI大模型在业务受理智能化方向的探索和实践，结合混合大小模型+RAG技术，逐步化解了大模型“确定性不足”“实时性较差”的问题，有很好的融入了大模型的意图理解、多模态识别、LUI的交付模式，基本实现了受理模式“更快更智能”，受理体验“更灵活更友好”的目标。通过应用大模型和传统深度学习的模型的能力，包括OCR、语音识别、自然语言识别、意图分析、内容比对纠错等大小模型技术与业务的深度结合，识别受理内