目前，我国城市建筑消防安全基础薄弱、消防信息化支撑能力滞后于职能任务，使我国面临着经济发展协同城市安全、应急管理等多重压力。因此，全面推进消防信息化建设、促进城市安全发展，是在发展经济的同时降低灾害事故、改善民生的重要手段。消防信息化作为应急管理信息化的重要组成部分，有助于城市安全创新管理，对建强新时代国家应急救援体系意义重大。文章通过对消防信息化建设的背景及意义、“智慧消防”无大系统和再大重点项目的研究，得出消防信息化系统建设是城市运行安全重要技术保障的结论，对地方城市消防安全信息化发展具有指导意义。
阿里云数据库ClickHouse二级索引功能近日已正式发布上线，主要弥补了ClickHouse在海量数据分析场景下，多维度点查能力不足的短板。在以往服务用户的过程中，作者发现绝大部分用户对ClickHouse单表查询性能优化问题感到无从下手，借此机会，本文会先为大家展开介绍ClickHouse在单表分析查询性能优化上的几个方法，基本涵盖了OLAP领域存储层扫描加速的所有常用手段。在解决过各种各样业务场景下的性能优化问题后，作者发现目前ClickHouse在解决多维搜索问题上确实能力不足，一条点查常常浪费巨大的IO、CPU资源，于是云数据库ClickHouse自研了二级索引功能来彻底解决问题，本文会详细介绍二级索引的DDL语法、几个典型适用场景和特色功能。希望可以通过本文让大家对ClickHouse在OLAP场景下的能力有更深的理解，同时阐述清楚二级索引适用的搜索场景。
计算机信息系统可信计算基对外部主体能够直接或间接访问的所有资源（例如: .主体、存储客体和输入输出资源）实施强制访问控制。为这些主体及客体指定敏感标记，这些标记是等级分类和非等级类别的组合，它们是实施强制访问控制的依据。计算机信息系统可信计算基支持两种或两种以上成分组成的安全级。计算机信息系统可信计算基外部的所有主体对客体的直接或间接的访问应满足:仅当主体安全级中的等级分类高于或等于客体安全级中的等级分类，且主体安全级中的非等级类别包含了客体安全级中的全部非等级类别，主体才能读客体。
TPP（阿里个性化平台）是阿里巴巴集团的大规模 Serverless 平台和搜索推荐业务大中台，核心价值是支持业务快速迭代，让用户只关注自己的业务逻辑，除服务搜索推荐外同时涵盖优酷 / 菜鸟 / 盒马 / 饿了吗 / 阿里健康等 62+BU，2018 年双 11 峰值达到 270w+QPS。TPP 以 Serverless 架构为基础构建搜索推荐业务大中台，提供 Faas（函数计算），SpringBoot，全图化等多种开发方式，24 小时自动弹性和流量调度让千级别推荐场景自动伸缩，实现资源利用率更大化，让开发同学从运维中解放。图化算子化方案让用户更快构建标准流程和扩展，让用户进一步专注于业务逻辑，性能和效率得到大幅提升
AI大生产时代来临，AI已经成为世界创新新动能、增长新驱动和竞争新焦点，百度将继续发挥领头雁角色，助力我国AI产业崛起，给世界AI产业贡献中国力量。
越来越多的时空数据使得对复杂的城市系统进行细致深入的调查研究成为可能。尽管已有对城市环境中人居活动的时空特征的充分调查研究，但城市景观的时空复杂性仍未得到充分探索。介绍了纽约市行道树普查项目的起因、经过和其产生的影响。包括数据收集、整合和分析的方法，以及公众科学将城市管理与社区参与联系起来的多种途径。针对当前技术存在的局限，提出一种人工主导、计算机执行的，可应用于城市林业数据收集和信息管理的集成方法。并借鉴美国纽约及其他城市的相关经验，对当前中国城市林业的发展状况进行了研究。这种人机结合的数据采集方法，对实现城市中自然、科技和人的紧密联系具有重要意义和价值。
通过数据平台和BI应用建设,金融集团将搭建统-的大数据共享和分析平台,对各类业务进行前瞻性预测及分析,为集团各层次用户提供统一-的决策分析支持 ,提升数据共享与流转能力。
数据中台的概念如今在国内风靡一时，而人们渐渐开始有这样的疑问：中国的数据中台市场如此火热，而国外的数据中台却没有什么声音。事实并不是这样，硅谷的公司其实已经早于中国建设了所谓的”数据中台“。只不过，在国外，并没有数据中台这个称谓，而是统一以数据平台的名称命名，但是这个数据平台已经具备我们所说的数据中台的全部功能。那么，作为全球技术风向标的硅谷企业的“数据中台“到底什么样，他们的“数据中台”是如何建设的？想必很多人对此多充满着好奇和疑问
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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。
基本定义:5G远程驾驶指依托5G通信系统，由没有坐在驾驶位但仍能操控车辆的远程驾驶员，实时执行部分/全部动态驾驶任务和/或动态驾驶任务回退的过程。
愈运行、设备运检等方面有着体系化的保供电能力提升措施 城市配电系统:依靠网架连通度高、建设投资力度大等优势，在高可靠供电网架规划、配电自动化自 乡村配电系统:网架连通性弱、配电自动化覆盖率有限、投资回报率低，乡村供电提升难以复刻城市
本研究是IBM 商业价值研究院(IBMIBV)开展的第15期CEO调研。在2026年CEO调研中，IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作，对全球33个国家/地区的21个行业的2,000多名CEO开展了调研式访谈，其中大中华区有170名CEO接受了访谈。除量化调研数据外，研究团队还通过2025年10月至2026年4月期间开展的系列CEO访谈等深度对话，获取了丰富的洞察。这些交流聚焦领导者如何带领组织为未来蓬勃发展做好准备，话题涵盖战略与领导力、商业模式、技术、人才与文化、治理、监管、行业颠覆、合作伙伴与生态系统，以及CEO的独特角色定位。
当头条新闻聚焦于遥远的通用人工智能(AGI)时，制造业的决定性变革正在当下发生:智能体Al。它不再局限于回答问题，而是能领会目标、规划路径，并在人类的全面指导与监督下，跨越各类应用执行操作，最终实现目标。
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