介绍了新的调度系统，包括资源调度、应用编排、配置标签中心、云网络和云存储服务等子系统。系统通过数 据拓扑感知能力保证了计算和数据的局部性，节约网络I/O开销；通过优化点对点大数据量读取的资源调度， 解决网络风暴造成的影响；通过网络和磁盘隔离技术以及可抢占的方式来保证服务等级协议。
专业教学标准对明确人才培养定位、建立课程体系、开发教学资源和实施教学具有指导性和规范性作用。结合 深圳区域经济特点，以国家专业教学标准框架为出发点，参考职业技能等级证书标准，深入分析专业教学标准开发需重 点关注的矛盾问题，设计专业教学实施标准，探讨标准技术层面的开发思路。通过岗位需求分析，建设课程体系，开发教 学资源并实施教学，反馈并修正专业教学标准，实现人才动态培养，提高人才培养质量。
数据持有性证明（provable data possession，简称PDP）和数据可恢复性证明（proofs of retrievability,简称 POR）是客户端用来验证存储在云端服务器上数据完整性的主要技术．近几年，它在学术界和工业界的应用广泛，很 多PDP和POR方案相继出现．但是由于不同群组的特殊性和独特要求，使得群组PDP／POR方案多样化，并且群组应 用中的许多重要功能（例如数据去重）没有被实现．如何构造高效及满足群组特定功能和安全需求的PDP／POR方案， 已经引起了人们的广泛关注．给出了一种支持数据去重的群组PDP方案（GPDP），基于矩阵计算和伪随机函数， GPDP可以在支持数据去重的基础上，高效地完成数据持有性证明，并且可以在群组中抵抗恶意方选择成员攻击．在 标准模型下证明了GPDP的安全性，并且在百度云平台上实现了GPDP的原型系统．为了评估方案的性能，使用了 10GB的数据量进行实验和分析，结果表明：GPDP方案在达到群组中数据去重的目标的基础上，可以高效地保证抵 抗选择攻击和数据持有性，即：预处理效率高于私有验证方案，而验证效率高于公开验证方案（与私有验证效率几乎 相同）．另外与其他群组PDP／POR方案相比，GPDP方案将额外存储代价和通信代价都降到了最低．
为解决流程控制领域的实时/时序数据处理问题,从上世纪八十年代起,出现-批实时数据库，以美国的OSIsoft PI为代表,具有较高的数据处理能力，很好的解决了传统工业生产问题。
文章以关联数据思想为基础,提出了一个基于关联数据的递进式政府数据开放模式,将政府数 据开放分为数据开放、关联开放和深度开放三个阶段,给出了一个四层结构的松耦合和开放性的技术框架, 对框架所涉及和需要解决的关键性问题进行了探讨,包括数据描述与发布、数据管理与服务、语义互操作支 持以及社会化参与等,为相关研究和实践提供一个系统性的路径指导和实现参考。
物联网是在互联网基础上利用传感器、射频识别技术、全球定位 系统等技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在链接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理，从而构造一个覆盖世界.上万事万物的“Internet of Things“即M2M网络。
文中利用逆 P-集合生成∨型大数据结构,给出∨型大数据的新概念,如大数据区块、区块矩阵、区块元、区块元矩阵与 数据元概念；利用这些概念给出区块属性推理结构、区块矩阵推理结构、区块元智能分离定理、区块元智能检索定理、区块与区 块元等价类定理；给出区块元智能分离准则、区块智能检索准则；给出区块元智能分离-区块智能检索算法与算法过程；给出大
消防大数据分析平台是实现智慧消防所必需的基础设施。本文基于无锡消防大数据应用平台建设的实践 成果与经验．结合消防工作的业务特性与应用需求，从消防工作的大数据属性、消防大数据应用平台建设目标与任 务、消防大数据应用平台设计与实现、消防大数据典型应用、消防治理模式创新等方面进行介绍。最后对消防大数据 建设工作进行了实践反思与未来展望。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
当人工智能从虚拟算法的数字世界，迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代，人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体，正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。
随着全球气候变化挑战日益严峻，减少温室气体排放、积极应对气候变化已成为国际共识。2018年12月，在《联合国气候变化框架公约》第24次缔约方大会(COP24)上，全球时尚产业主要参与者共同签署了《时尚业气候行动宪章》 (Fashion Industry Charter for Climate Action, FICCA)，承诺采取一致行动，力求到2030年实现价值链温室气体排放量减少50%，显著降低时尚行业对气候的整体影响。据世界资源研究所援引国际能源署数据，2019年全球纺织和皮革行业碳排放量约2.99亿吨，占全球总排放的0.6%，其中能源消耗贡献了该行业83%的温室气体排放。
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