随着园区智慧化建设逐步深入，简单的智能化已经不能满足园区整体“智商”提升的要求，可集成、可互通、可联动、可视化成为智慧园区发展重要方向。目前，智慧园区应用垂直化建设现象愈发突出，存在“数据烟囱” “信息孤岛” “场景不联动”等诸多问题，如何破局成为园区面临的重要课题。在分析园区智慧化现状及趋势的基础上，提出以“智能运营管理平台”为切入点，打破园区原有系统分散割裂困境，详细解读平台架构，阐述功能体系与建设价值。
给出了一种高精度、综合性位置服务平台设计方案，该方案将北斗高精度定位技术、惯性导航技术及融合室分UWB等技术相结合，采用微服务架构集成多种定位产品，集位置解算、电子围栏、路径导航、多源数据融合分析等多种服务为一体，可为用户提供服务弹性扩展、功能模块敏捷开发和快速发布，同时采用“边云融合”方式部署满足大容量并发处理承载能力，并在智慧港口领域进行了试点应用，验证了平台性能。积极探索5G与北斗技术的融合共建，助力产业互联网发展。
随着城市信息化水平的不断提升，智慧城市建设应运而生。为解决智慧城市领域数据孤立、利用率低、分析指标零散的问题，设计了数据中台系统。通过设计数据抽取、数据加工、数据共享的服务架构，实现了数据中台的数据共享与交换。结合智慧楼宇的具体业务，设计数据分层架构和数据分析模型，验证了数据中台的可行性。数据中台系统可以深入地挖掘数据价值，提升业务数据服务水平，引领智慧城市业务向深层次发展。
2020年伊始，新型冠状病毒感染的肺炎疫情肆虐全国，政府各部门积极研究部署大数据支撑疫情防控的相关工作。在此背景下，中国联通充分发挥运营商大数据特有的多源、海量、融合的优势，从人群来源地识别、高频活动群体分析、自我隔离度监控、栅格化危险指数评估、公众关注度及情绪指数5个方面，助力疫情科学防控、精准防控，为政府相关部门提供决策支撑，为公众提供民生服务。
为提升LTE网络中手机视频业务的用户体验，首先从研究视频业务KQI指标入手，然后将视频业务KQI与无线质量进行关联分析，寻找视频业务KQI与无线指标的关系，最后根据无线指标筛选视频业务质差小区进行整治，实施效果较好，为今后视频业务感知优化提供参考和指导。
城域网采用的传统汇聚层V字型上联方式的组网架构，汇聚层发生单点故障时容易出现大面积全业务中断。从提升用户业务可靠性的角度出发，以降低单点风险为目的来评估优化现有网络。通过对城域网全业务端到端热备保护策略的研究和试点，探索出BAS/SR/大二层的网络架构优化和自动热备策略，最大程度保障故障发生时的用户业务的连续性，最终有效提升用户感知度。
冷热电联供:综合能源系统的规划研究-唐沂媛.pdf新能源
基于零知识证明的UTXO模型区块链隐私保护方法研究
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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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