海洋科学作为一门以观测为主要研究手段的战略科学，其发展在很大程度上依赖海洋观测仪器设备的技术水平。纵观海洋科学史，所有重大突破无一不是技术设备创新的结果。现有的各种海洋观测平台各有优势，但均存在一定的局限性。以无人机（UAV）、无人艇（USV）和自主式水下潜器（AUV）为代表的无人自治平台具备智能、灵活、快速、机动的特点，是海洋观测技术的前沿发展方向。但目前这些平台搭载传感器的类型和数量有限，单一平台难以满足海洋任务多样性的需求。虽然已有不少针对同类型无人自治平台的组网观测研究，但在跨平台、跨域组网并形成机动集成系统方面的应用实践仍处于起步阶段。在这方面抢得先机，对于我国的海洋科技发展和海洋强国建设具有重要意义。
潜艇是水下重要作战平台，其信息保障相当重要。然而潜艇入水后，获取外界信息困难，如何解决水下通信难题是世界各国共同关心的课题，特别是未来海战场通信指挥、协同作战对潜艇通信提出了实时、双向、高速、大深度等更高要求。从无线电、水声、激光等水下通信技术特点入手，根据潜艇通信对象及需求，对各通信手段的应用场景、使用方式、运用发展趋势进行了分析研究。
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全球6G科研竞赛拉开帷幕，美国组建Next G联盟；欧盟启动Hexa-X项目；日本政府提出Beyond 5G以及6G发展路线图；韩国计划2028年在全球范围内率先实现6G商用；中国成立国家6G技术研发推进工作组IMT-2030（6G）和总体专家组。5G商用以来，5G应用赋能千行百业的态势显著，但5G网络仍然不能满足2030年之后的未来网络需求，面向未来，仍然有巨大驱动力推动移动通信网络不断演进。一方面由于新兴技术的驱动，如人工智能、区块链、云计算等ICT技术以及新型材料、天线等工艺；另一方面由于需求的不断演进，随着多样化终端的发展及各行业数字化水平的提高，全息类、沉浸式XR、触觉互联网、智慧工厂等业务被提出，不仅要求速率、时延、连接数、覆盖范围等传统性能指标要求提升，还将带来对感知、定位、安全等全新维度的需求。
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区块链理念下图书馆技术应用前景探析等问题
基于区块链的数据治理协同方法等相关方面的问题
室内导航与定位系统是指在各种室内空间中采用不同技术来实现人员室内导航以及对人员、物体的定位与跟踪。随着物联网技术的发展，人员、物体在经济行为、个人活动、军事等应用领域的定位需求越来越多。在室外有全球卫星导航系统（global navigation satellite system，GNSS），是一种普适且成熟的方案可以让人们在室外实现导航与定位；但是在室内空间越来越庞大的今天，各个工厂车间、大型购物商城、办公楼、地铁站的不断建设，基于室内的导航与定位对人员、物体的安全与监测是必不可少的，人们在室内环境中的位置服务需求已经日趋显著，国内外学者进行了大量探索与研究。目前室内导航定位系统大都基于临近探测、三角、多边定位、指纹定位法来实现，或者为了提高精度采取组合定位的方法。但是由于多路径效应影响，室内环境易变、复杂，尚未有一种普适的解决方案；所以如何提升精度、实时性、安全性，提高可扩展能力，降低成本仍然是研究的热点，使得人们无论在生活还是工作环境中可以随时随地获取位置信息，享受基于位置服务带来的便捷。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
自2005年以来，德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年，共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业，不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。 中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹，更折射出新质生产力的发展逻辑，2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰，近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题，既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地，又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下 引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡，构筑内在韧性，实现高质量发展。
词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认 识“字”，只认识词元。 要理解词元，可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的，看到“人工智能”四个字，我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解，而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程，只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法，把输入的文字切分成若干个片段，每个片段就 是一个词元。
WAIC 2026创下多项历史新高:三地四馆展览总面积首破10万平方米，1117家企业参展，展出4486项展品，351款全球首发;线下观展超40万人次，全球线上流量超30亿;预计达成意向采购203.6亿元，32个重点项目签约投资超409亿元;102个国家及国际组织参与，29国签署成立 世界人工智能合作组织(WAICO)。
人工智能正从单点工具应用走向基础设施化和服务化阶段。大模型能力的持续提升，使模型调用、推理优化、智能体应用和开发者工具逐步成为云服务平台的重要组成部分。随着企业和开发者使用AI的规模扩大，平台能力的竞争重点也从“是否能够调用模型”转向“能否稳定、低成本、安全、便捷地组织和使用模型服务”。
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