搜索一直是电商行业流量来源的核心入口之一，基于传统数据库或开源引擎虽然能 够搭建基础搜索服务，但随着商品数据的增多和业务流量的增长，难免会遇到性能瓶颈 和效果瓶颈。另一方面，随着电商、直播、云计算等技术的不断发展，越来越多的传统 零售企业正在进行互联网云上转型，特别是受近两年疫情等因素的影响，APP、小程序 已经成为零售企业重要的业务增长来源。在此背景下，如何快速搭建高效搜索服务成为 零售行业上云及转型的难题。
近年来，各产煤省区、煤炭企业认真贯彻落实党中央、国务院加快新一代信息技术与传统产业融合发展的决策部署，创造性推进煤矿智能化建设，涌现出了一大批技术先进、管理科学、运行可靠的煤矿，为推动煤炭行业技术进步、装备提升、管理创新、效益改善做出了重要贡献。
中国税务数字化转型之道156页中国税务数字化转型之道。应对数字化税收挑战的最新全球动态——包容性框架发布《中期报告》之后应对经济数字化带来的税收挑战的最新进展——制定未来国际税收规则
XXXX 产业城，以政府为领导、运营商为主导、从业企业为主体、从业人员为核心，同时以智慧城市产业园项目为载体，充分利用已有的“数字XXXX 产业城”的建设成果，通过基础设施的整合、标准化与提升，使得不同时期、不同主体建设的基础设施技术功能趋于一致，实现网络互联互通、资源共享，通过各部门的信息共享与业务协同，提升政府服务与管理能力。通过重点工程及示范工程的建设，以点带面逐步创建 XXXX 产业城的综合体系。
VUCA（不稳定 Volatile、不确定性 Uncertain、复杂性 Complex 和模糊性 Ambiguous）时代来临，全球经济发展面临的不确定性进一步增强。面对不确定性导致的经济持续低迷，全球数字经济的规模及体量却逐年增加，成为了低迷经济形势下的一抹亮色。2020年，面对突如其来的新冠肺炎疫情，数字经济更是展现出强大的发展韧性，实现逆势增长，为世界经济复苏与增长注入了重要动力。
第1章 智能制造总论；第2章 智能制造系统；第3 章 智能制造装备与服务；第4章 智能制造核心技术；第5章 智能制造的产业模式；第6章 智能制造的应用和展望
智能制造是指将物联网、 大数据、 云计算等新一代信息技术与设计、 生产、 管理、 服务等制造活动的各个环节融合，具有信息深度自感知、 智慧优化自决策、 精准控制自执行等功能的先进制造过程、 系统与模式的总称， 具 备以智能工厂为载体， 以关键制造环节智能化为核心， 以端到端数据流为 基础、 以网络互连为支撑的四大特征， 可有效缩短产品研制周期、提高生 产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗，对推动制造业转型升级具有重 要意义。
1. 灰色预测 基于灰色建模理论的灰色预测法，按照其预测问题的特征，可分为五种基本类型，即数列预测、灾变预测、季节灾变预测、拓扑预测和系统综合预测。这五种类型的预测方法，都是区域开发研究中重要而且常用的预测方法。 2. 灰色关联分析方法 在实际问题中，*许多因素之间的关系是灰色的，......
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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。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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