在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中，在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象，在感知系统中，将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤。在这篇文章中就提出了一种十分高效的分割方法。首先是将扫描到的点云移除平面处理，然后移除平面后一定范围内的点云数据分割成不

万能码不可能中创造可能（安全扫码专业委员会）一个二维码可以带来收益吗？答案是明显的，现如今二维码已经被应用于各个领域，并且它的功能被无限扩大，不仅仅是单纯的支付、点餐等功能，事实证明我们的生活已经离不开二维码了，事实上也的确如此。要知道一个人一天至少会扫一次二维码，因此利用二维码来进行创业是非常好的一个选择。那为什么说万能码能在不可能中创造可能呢？其中的关键

5月30日，2023数字政府高质量发展论坛在北京举办，大会聚焦业界关注的政策、技术、应用、标准、发展等议题，邀请政产学研各界共议政府数字化转型之路。现场重磅发布了由中国电信联合中国信息通信研究院云计算与大数据研究所共同撰写的《安全可信政务云一体化建设白皮书》（以下简称“白皮书”），中国信息通信研究院云计算与大数据研究所政企数字化转型部主任徐恩庆、中国电信天翼云科技有限公司政务行业中心总经理张星出席发布仪式。

流程测试用例是为验证特定业务流程而设计和编写的测试案例，专注于检查系统或应用程序在执行某一业务流程时的正确性、稳定性和可靠性。一个业务流程可能涉及多个步骤、多个用户交互和多个系统组件的协作，流程测试用例有助于确保整个流程在各种情况下都能正常运行。在API自动化测试中，所有的测试用例都是以项目维度来进行管理，一个自动化测试项目可以从多个API文档项目中引用API信息来创建API测试用例。

12月8日，由北京赛昇科技有限公司主办，计世资讯研究院（CCWResearch）、软件融合应用与测试验证工信部重点实验室、中国电力发展促进会、央企投资研究院支持的2023第22届中国IT用户满意度大会暨新一代信息技术助力新型工业化高质量发展论坛在北京成功举办。大会以“技术驱动智造未来”为主题，来自国家级智库、IT厂商、行业协会、用户企业、投融资机构、科研院所的重要嘉宾齐聚，共同探讨新一代信息技术助力新型工业化高质量发展之路。

中医凝聚着中华民族几千年的健康养生理念和实践经验，是中华民族的瑰宝，随着新一代信息技术发展应用，数字化、智能化成为中医高质量发展新方向。《“十四五”中医药发展规划》提出，加强中医医院智慧化建设，推动中医药健康服务与互联网深度融合，为中医院可持续发展阐明了道路。在此背景下，重庆市江北区中医院（以下简称“江北区中医院”）紧紧把握发展新机遇，携手天翼云构建起了高效统一、安全可靠的医疗信息化系统，让中医诊疗及健康管理搭上数字化发展的“快车”。

5月25日，第七届数字中国建设峰会期间，以“国云注智 聚力向新”为主题的2024智算云生态大会·智算云论坛在福州召开。天翼云全面升级产品及生态矩阵，打造“算力·平台·数据·模型·应用”五位一体的智算云能力体系。会上举行“开源大模型社区发布暨生态繁荣计划启动”、“息壤区域算力互联互通及调度管理服务计划暨息壤城市算力互联网点亮行动”等仪式，通过产业各方伙伴共创、共建、共推智算产业发展再上新台阶。作为云服务国家队，天翼云正以全新智算云布局，加快构建以科技创新为驱动的新质生产力，为数字经济发展与数字中国建设注入澎湃动能。

7月5日，2024世界人工智能大会期间，中国电信星辰人工智能生态论坛在上海世博中心启幕。论坛以“星辰注智，焕新领航”为主题，围绕人工智能技术发展趋势，分享中国电信与产业各界在人工智能领域的创新与实践。天翼云科技有限公司董事长、总经理胡志强出席，并发表演讲《云智一体国云焕新》。他表示，人工智能已成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力量。天翼云坚持科技创新驱动高质量发展，以丰富的智算资源供给、强大的智算服务能力和开放的模型应用生态，为数字经济发展注入新动能。

作为一名从业已达六年的老码农，我的工作主要是开发后端Java业务系统，包括各种管理后台和小程序等。在这些项目中，我设计过单/多租户体系系统，对接过许多开放平台，也搞过消息中心这类较为复杂的应用，但幸运的是，我至今还没有遇到过线上系统由于代码崩溃导致资损的情况。这其中的原因有三点：一是业务系统本身并不复杂；二是我一直遵循某大厂代码规约，在开发过程中尽可能按规约编写代码；三是经过多年的开发经验积累，我成为了一名熟练工，掌握了一些实用的技巧。

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。