一、引言 1.1 複雜文檔的感知瓶頸 當前，以大語言模型（LLM）為核心的智能體（Agent）技術，正快速融入法律文書問答、合同條款比對、技術標準解讀等企業核心業務流程中。基於自主任務理解、步驟規劃與工具調用能力，智能體能夠可靠執行教育科研輔助、法律信息提取、合同自動比對、標準結構化解析等一系列複雜業務操作，有效提升效率與準確性。 然而，當Agent真正
一、引言 近年來，人工智能（AI）技術的飛速發展為智能家居和安全防護領域帶來了前所未有的機遇。隨着人們對居住環境安全性和智能化水平需求的不斷提升，如何利用AI的強大能力，豐富家居攝像頭、智能門鎖、智能安防監控等產品的核心功能，並顯著提升其智能化和自動化水平，已成為業界關注的焦點和創新的前沿。 基於這一背景，本方案主要由兩大場景構成：家庭環境智能監控和人臉檢測及校驗。
一、測評背景與目標 在當今快速迭代的軟件開發環境中，編譯構建性能直接影響開發效率和產品質量。作為面向數字基礎設施的開源操作系統，openEuler在開發工具鏈優化方面進行了深度技術投入，旨在為開發者提供高效的編譯構建環境。本次測評聚焦openEuler在GCC編譯工具鏈的性能表現，通過系統化的基準測試驗證其編譯效率、並行構建能力和資源利用效率。
背景和適用場景 Nginx作為高性能Web服務器和反向代理服務器，在互聯網架構中扮演着核心角色。無論是搭建靜態資源服務、API網關，還是作為負載均衡器，Nginx都是首選方案之一。 這次實戰部署的環境是openEuler 22.03 LTS系統，主要驗證openEuler在軟件生態方面的完善程度。通過這次部署可以看到，從軟件安裝、依賴解決到服務配置，整個流程是否順暢，
一、測評背景與目標 在現代分佈式計算環境中，網絡協議棧性能是衡量操作系統網絡處理能力的關鍵指標。面對多樣化的網絡應用場景，高效的TCP/IP協議棧能夠顯著提升數據傳輸效率和系統整體性能。openEuler作為面向數字基礎設施的開源操作系統，在網絡協議棧優化方面進行了深度技術投入。本次測評旨在全面評估openEuler在網絡協議棧性能方面的表現，驗證其在多樣性算力支持環境下的
在當前人工智能的浪潮中，大語言模型（LLM）已展現出強大的認知與邏輯推理能力。然而，其交互界面卻長期受限於一個簡單的文本或語音輸入框。這種抽象且割裂的單維表達，本質上缺乏一個能與人類進行自然、生動交互的視覺或物理載體，尤其在需要傳遞情感、適應情境、展現意圖的場合中，顯得疏離而單薄。 面對這一日益顯著的人機交互鴻溝，具身智能（Embodied AI）正成為彌合認知與體驗的關鍵
一、需求背景 在當今快節奏的工作環境中，移動辦公已成為企業提升運營效率和響應能力的重要方式。傳統OA系統雖然能夠滿足基本的辦公需求，但其PC端導向的設計難以適應移動場景下即時性、便捷性的操作要求。員工需要隨時隨地處理考勤、審批、報銷等事務，管理者也期望能夠實時掌握工作流狀態並快速決策。然而，原生移動應用開發又面臨週期長、成本高、更新迭代慢的普遍難題，無法高效響應企業移動辦公
一、需求背景 隨着港口運營規模的不斷擴大與信息化水平的提升，傳統的數據報表與分散監控方式已難以滿足實時感知、智能分析與高效決策的管理需求。港口管理部門亟需一種能夠集中展示作業動態、實時監測異常情況、直觀反映運營效率的數據可視化大屏解決方案。港口作業數據量大、指標多樣、關聯複雜，因此需要通過可視化手段，構建一個集數據整合、智能預警與交互分析於一體的運營指揮大屏。 二、大
