该文提出智慧新能源城乡建设的新理念。通过对盘锦大洼区城乡村地区的取暖现状、生物质资源现状、 红村矿区多能互补取暖项目等进行实地调研,给出了大洼区适宜在既有清洁能源取暖的基础上增加户用光伏取 暖、小型生物质发电,形成以电网为基础,综合多种清洁能源输入的区域分布式综合能源系统的新能源建设方案, 并针对方案提出了相应技术模式和商业模式。在此基础上,对未来盘锦地区分布式综合能源微网建设进行展望。
中国城市规划教育萌芽于 20 世纪初城市快速发展的迫切需求，源引自西方学理与经验，生根于特定的社会政治经济变迁背景，在城市发展与建设的实践中不断进行着自我探索和演进，最终架构了具有中华智慧的城市规划学科教育框架。通过探究城市规划由零散知识转为课程，再形成专业教育体系的过程，分析早期城市规划教育受到的多元文化影响及本土化发展特点，以期较为完整地展现中国城市规划教育早期发展的典型历程。
智慧供水是智慧水务的核心组成部分，也是智慧城市建设的基础和必然延伸，构建高效、智慧的供水运管体系是推动智慧城市和智慧水务快速发展的必然趋势。本文针对当前供水行业信息化和智慧化发展阶段研究的重点，利用数字孪生技术打造基于模型服务的辅助决策体系，研究供水全流程的数字化、虚拟化应用，构建供水全流程管理“可视、可知、可控、可预测”的运行管理体系。
大数据分析平台总体架构，详细的分析了大数据平台的功能、体系结构、分析算法等
随着我国人口老龄化程度的加深，老龄人口数量逐年递增，老年人口的养老需求也越来越多样化。目前我国养老服务供给覆盖面和层次有限，导致养老资源无法精准对接具有多样性养老服务需求的老年群体。互联网的兴起为养老服务提供了有力的技术支持。促进社区智慧发展，既是破解养老需求供给不足的重要举措，也是为老年人提供更加便利、高效、精准服务的重要探索。以哈尔滨市为例深入探讨目前哈尔滨市养老服务发展现状与不足，提出通过加强智慧社区建设提升养老服务精准化对接的有效途径。
软件企业的SaaS业务转型，完全是因追求收入增长而起。既然订阅服务有可能提升收入水平，那么把软件按照订阅模式收费不就OK了，为什么还要向SaaS转型
提高城市灾害韧性对于城市可持续发展意义重大。 在确定城市灾害韧性影响因素的基础上， 将 DEMA- TEL（决策试验与评价实验法）与 ISM（解释结构模型法）相结合， 识别关键影响因素， 明晰影响因素之间的作用 路径与层次结构， 绘制原因结果图， 构建多级递阶结构模型， 从而直观的呈现关键影响因素及作用路径。 结果 表明， 城市灾害韧性影响因素可划分为 7 级 3 阶的多级递阶结构， 其中， 城市管治能力是最关键的根本影响因 素， 应急信息完善度是最重要的中间影响因素， 经济调节能力是最有效的直接影响因素。
情报的力量是非常巨大的，1942年6月的中途之战，美国海军密码学家正确地预测了日本舰队的动向，从而帮助潜水轰炸机找到并摧毁了其中三艘航母。五分钟的战斗可以说改变了第二次世界大战的进程。他们是如何实现这一目标的呢？军事人员根据具体情况收集、转换和分析了各种数据点，并将这些发现付诸行动。不断涌现的持续智能学科力图通过使大部分工作自动化来在当今的商业世界中实现相似的效果。尽管企业还有很长的路要走，但是机器学习、弹性云计算和数据海洋使这个古老的想法比以往更容易实现。
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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。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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