针对大数据背景下地理信息基础设施面临的各种问题和挑战，本文提出一种基于私有云的基础设施建设方 法。首先通过云管理平台，将各种物理资源虚拟化，形成跨虚拟化技术的统一资源池；然后在其上建设时空大数据 基础框架，采用分布式技术架构，通过集群并行的工作模式去解决存储和计算两个最为核心的技术需求；最后以山 东省地理信息时空大数据中心基础设施建设为例，进行数据入库和图斑计算。通过对比验证，本文的方法能够切 实提高数据存储和计算效率，满足数据资源的有效组织管理和应用服务要求，实现对地理信息时空大数据中心的 有效支撑。
无人车大数据与云控制技术综述，无人车技术实现的可能性
信息化和智慧化背景下，为满足快速高效挖掘城市社区环境问题的要求，文中基于丰富的 通信设施基础、多源的网络数据来源，利用遥感影像、街景图片、环境空气质量指数（AQI）、POI等 多源大数据，就自然环境、道路环境、小区环境3个维度设计11个指标作为社区环境评价因子，构 建评价体系，并以深圳市为例，对各社区环境进行综合评价。研究结果表明，深圳市社区环境具有 较大差异。大鹏新区的社区环境较好；光明区的社区环境相对较差，但小区环境较好；福田老城区 社区环境一般，但部分社区全维度表现亮眼。采用多源大数据探讨城市社区环境品质，对智慧社区 的规划和建设具有指导意义。
准确的电力负荷 边际电价联合预测有助于电力系统调度 ，同时也是电力系统运行和维护中最重要的任务 之一 。 现有的独立预测方法割裂了负荷与边际电价之间的关系 ，影响预测精度 ，为此提出一种基于大数据的负 荷 边际电价联合预测方法 。 首先以门限循环单元（gated recurrent unit ， GRU）为基础 ，建立人工智能模型分别 对负荷 边际电价进行预测 ；然后分别以历史温度与实时温度间的差值 Δ T 、 历史负荷与实时负荷间的差值 Δ P 为基础 ，通过建立以多层感知器（multilayer perceptron ，MLP）为基础的预测误差补偿模型 ，分别对负荷 边际电 价的预测结果进行修正 ；最后将 GRU 的输出与 MLP 的输出叠加计算得到负荷 边际电价联合预测结果 。 算例验 证表明 ：与传统方法相比 ，所提方法减少了 13.4％ 的负荷预测误差 ，减少了 71％ 的边际电价预测误差 。
数字社会、数字政府建设是提升我国国家治理现代化水平的重要抓手，而数据质量则是数字社会、数字政府建设的基础工程。作为国家治理体系和治理能力现代化重要组成部分的预算绩效管理，则饱受绩效数据质量的困扰。在小数据模式的主导下，绩效数据在真实性、共享性、多元性和智能化方面存在缺陷，削弱了财政支出绩效评价结果的公信力。海量大数据的多元性、客观性、实时性和连续性特征及其算法技术，有助于提升财政绩效数据的公信力和解释力，并为提高数据质量提供新的思路。大数据可以循整合跨部门数据和社会数据的密度路径，集聚与挖掘历史数据的长度路径，关联与对比技术数据、管理数据、主体数据的宽度路径，以及拓展全生命周期数据与随机数据的深度路径来提升绩效数据质量。为发挥数字化治理在提高国家治理现代化水平中的作用，应该加强数据质量建设与管理的顶层设计，依托大数据思维与技术，在制度规范、组织架构、管理机制和技术方法上着力提升数据质量。
随着“Homekit”等家居电子设备链接平台的普及，以及大数据和人工智能等新兴技术的引入，智能家庭已经逐步实现了全家居的数字在线和自动化管控， 如何进一步激发 令人身心愉悦的体验功效便成为大家日益关注的话题。近年来，随着 AR/VR/MR 等新兴交互和数字内容呈现技术的不断完善和快速发展，在居家环境中，人们结合 5G 等新型网络技术和边缘计算系统（边缘侧分布式实时渲染），以相对经济的方式构建一种“超现实体验”已开始崭露头角。同时，结合机器学习、深度生成模型和计算机图形学的深度网络渲染技术的快速崛起，为家居智能体验升级提供了更广阔的空间。
技术多元线性回归，在 Tall 数组框架的基础上，建立了优化后的压力井产能预测模型；将该模型运用于 压裂井产能预测，并开展了预测模型的准确度分析，通过预测模型的准确性分析后证明模型具有较强的准确性，预测结果与实际结果的相对误差小于 5%。同时研究表明，利用 matlab 大数据技术能准确预测油田 压裂井产能，且实现过程较简单，实用，突破了预测模型的传统模式，易于现场应用，该建模方法也可推 广应用于其他油田进行产能分析。
文章以关联数据思想为基础,提出了一个基于关联数据的递进式政府数据开放模式,将政府数 据开放分为数据开放、关联开放和深度开放三个阶段,给出了一个四层结构的松耦合和开放性的技术框架, 对框架所涉及和需要解决的关键性问题进行了探讨,包括数据描述与发布、数据管理与服务、语义互操作支 持以及社会化参与等,为相关研究和实践提供一个系统性的路径指导和实现参考。
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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。
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。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
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
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