本发明提供了一种数据查询方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域，该方法包括：接收针对目标数据的查询请求；根据该目标数据的数据属性和属性值要求，确定该目标数据所在的数据集；其中，该数据库的数据预先根据该数据属性集，以及该数据属性集中各个数据属性的属性值，划分为多个数据集；根据确定出的数据集，得到查询结果。本发明实施例通过预先根据数据属性和其属性值将数据库中的数据划分成多个数据集，当需要查询目标数据时，可以根据目标数据的数据属性和属性值快速定位该目标数据所在的数据集，进而将查询范围缩小在某一个或多个数据集中，大大减少了查询数据量，提高了检索效率。
本发明涉及汽车技术领域，公开了一种整车数据配置系统及方法。本发明通过所述数据获取模块获取整车的配置数据及车型版本信息，并将所述配置数据及所述车型版本信息发送到所述数据规划模块，所述数据规划模块基于预设整车需求信息通过所述配置数据及所述车型版本信息确定生产订单信息和车辆识别码信息，所述数据规划模块根据所述生产订单信息、所述车辆识别码信息和所述配置数据确定单车配置数据，并将所述生产订单信息、所述车辆识别码信息和所述单车配置数据发送给数据配置模块，所述数据配置模块根据所述生产订单信息、所述车辆识别码信息和所述单车配置数据对所述整车进行数据配置，使配置数据与车辆实际功能配置一致，避免实车关联错误。
本说明书实施例提供了一种隐私数据的保护方法和装置。根据该实施例的方法，首先，获取目标用户在目标平台上传过的历史数据；然后，从历史数据中提取身份数据和身份关联性数据，身份数据为唯一对应用户身份的数据，身份关联性数据为可推测用户身份的数据；接着，对所提取的身份数据和身份关联性数据进行分析，并根据分析结果确定目标用户在目标平台的隐私泄露风险等级；最后，根据隐私泄露风险等级，对目标用户在目标平台上传的数据进行数据脱敏处理。
针对火电环保领域海量的环保数据无法高度利用问题，本文采用大数据、人工智能和机器学习等信息技术， 构建国家能源集团的基于大数据的火电厂智慧环保平台，结合龙源环保公司脱硫、脱硝系统方面的专业技术和优化 运行模型，将海量的脱硫脱硝等环保数据全部纳入管理，对电厂开展了深层挖掘数据使用价值的研究。建设覆盖公 司全管理领域和业务领域的智慧环保大数据平台，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、优化运行、深度 分析于一体的大数据中心。实现火电厂环保岛系统的智能控制和智慧管控，提升公司脱硫脱硝系统专业化服务能 力和智慧化服务水平。本文以北京国电龙源环保工程有限公司为例，进行了环保数据平台建设，实现设备的全生命 周期管理．帮助运维负责人员实现对企业环保资产的有效管理。
在调研国内外数据科学与大数据技术专业建设情况的基础上,提出培养具有行业特色和可持续竞争力的大数据卓越人才的建设目标,阐述如何构建贯通式能力培养的课程体系,构建校企融合协同育人体系,构建多层次一体化的实验环境,培养师资队伍以及构建教学质量持续改进体系,从而形成多层次、多类型、健全的卓越人才培养体系。
由于大量依赖机器学习，以色列军方将其近日在巴以冲突中的行动，称为 “第一场人工智能战争” 以色列如何在战场上应用 AI 技术
智能制造产业链涵盖智能装备（机器人、数控机床、服务机器人、其他自动化装备），工业互联网（机器视觉、传感器、RFID、工业以太网）、工业软件（ERP/MES/DCS等）、3D打印以及将上述环节有机结合的自动化系统集成及生产线集成等。
智能建筑，或称建筑智能化，是近年来建筑业面临的一个新课题。虽然来自各方面的关于智能建筑的资料很多，国内冠以智能建筑称号的建筑也不少，但究竟什么样的建筑才称得上智能建筑?智能建筑应该具备的条件是什么?系统与集成的关系是什么?智能建筑的标准与衡量工程质量好坏的尺度是什么?——这些问题的答案尚有待澄清，本文即试图对此给出答案。
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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。
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
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