浙江移动区块链技术研究和落地实践初探

浙江移动坚持践行IT自主可控能力建设，持续走在集团乃至行业创新的前列。目前，浙江移动容器云已承载CRM、BOSS等300余套系统，具备双引擎、多平面等多项技术能力；数据库已完成多型国产数据库选型和技术验证工作，去“O”初见成效；SDN生产落地，网络资源部署和开通效率明显提升。多领域持续创新为IT发展奠定了良好的基础，与此同时，2019年浙江移动率先在运营商体系内开展区块链技术研究与落地。

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国内数据中心制冷系统设计与发展

与传统建筑空间相比，数据中心散热密度大，单位面积散热量可达传统办公区域的40倍以上，且越来越呈现集中化、大型化的趋势；同时，设备的安全性需求提高了对内部空调温湿度和洁净度的要求，数据中心热环境特点需要数据中心设计成全封闭结构，依靠制冷系统的全年运行来达到控温控湿的目的，这使得制冷系统能耗成为数据中心能耗比例不合理的一个重要因素。

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浅析招商银行数据中心基础设施建设

招商银行新一代数据中心参照国内数据中心建设规范中A级以及国外Uptime组织所提出的Tier IV等级进行规划设计。在设计方案中，招商银行对弹性扩容、模块化、标准化、绿色节能、智能管理等进行了初步探索，通过采用高可用的基础设施架构、智能化的基础设施管理系统、多种新技术以及多层次的防护系统，构建了新一代数据中心。

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基于电气外特性的光伏发电系统模型等效方法

基于电气外特性的光伏发电系统模型等效方法.pdf

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数据治理：数据战略从制定到落实的8个要素

在一些传统企业，IT一直被认为是支撑性职能，从来没有将数据作为一个重要生产要素去看待。在以往的信息化建设过程中，都是“以流程为驱动，以线上化、自动化为目标”，数据思维和数据意识淡薄，没有将精力放在数据的收集、整理和处理上，导致“无数据可用”。

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SMT组件的焊膏印刷指南

现在，人们普遍将焊膏印刷作为控制涂饰焊点质量的关键工艺。若想获得优质的焊膏印刷并不是一件很容易办得到的事，焊膏印刷工艺涉及到模板设计、模板制造、模板组装、模板清洗和模板寿命，这几个环节相互作用，相互影响。本

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隐私计算才是数据价值安全释放的技术最优解

2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次将数据纳入生产要素，定义数据的国家战略地位，并提出加快培育数据要素市场。作为释放数据要素价值的关键环节，数据资源的开放、共享、交换等流通需求日益增加，成为企业数字化转型乃至数字经济发展的重要部分。

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联邦学习中基于隐私集合求交（PSI）的样本对齐

横向联邦学习（Horizontal Federated Learning）[1][2]也称按样本划分的联邦学习，可以应用于联邦学习各参与方的数据集有重叠的特征空间和不同的数据样本的场景。举例来说，两个地区的通信运营商在各地有自己的用户群体，他们之间的用户交集非常小，因此他们的数据集中有不同的样本ID，但他们的业务非常相似，因此他们之间的特征空间是相同的。联合进行横向联邦学习可以更好的构建套餐推荐等模型。

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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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进