运用文献研究方法对高校图书馆开展智慧服务现状进行梳理,在分析研究特点的基础上,提出了普通高校图书馆从文献资源环境向知识资源环境转变,建立书书相联、人书相联、馆院系相联的互联互通的服务体系,需要实施新的工作策略:做好信息服务发展战略规划和业务布局,构建融合式多种资源知识发现与服务系统,开启学科化个性化用户知识服务模式,提高馆员队伍学科专业化素质。
：为满足复杂数据共享需求、减轻数据提供者负担，分析自标准与数据港口架构理论机器实现技术．将数据模 式的概念引入自标准数据模型，根据NIEM原理，构建由公共数据模型、业务领域数据模型及编码表构成的自标准数据 模型库；基于MFI一13表单注册标准，根据自标准数据模型对数据集进行注册，为实现软件之间的互操作对应生成元数 据，并描述元数据遵循的语法及语义；为实现自标准数据的共享，提出基于数据港口架构的数据共享模型。并构建原型系 统，证明其有效性和技术可行性．
为构建安全和谐、可持续的政府数据开放生态系统，提出了政府数据开放的基本指导原则：数据安全 依托于所有利益相关方的良性互动。并且，政府在保障数据安全的同时开放更多数量、更高质量的政府数据； 数据开发者在创新利用的同时承担数据安全利用的责任；公众在积极分享数据开放创新成果的同时保持对个人 数据的绝对掌控权。最后，提出了建立数据管理专门机构，负责数据开放安全审查；对政府数据进行分层分级 分类管理；制定个人数据保护法；加强政府、数据利用者与公众之间的互动与反馈等建议。
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。
为了最大化基站的可节能空间，解决全网绿色基站的智能发现问题，通过改进Amn姆Propagation聚类算法对基站日负荷曲线进行自适应聚类，并进一步挖掘分析周效应下的日潮汐现象和汐节能时段，智能化识别基站的个性化节能场景，从而周期性地采取差异化节能策略。实验分析验证了该算法的高效性和准确性，预计节能空间可达20％以上，可应用于5G基站能耗的智能化管理，提高5G网络能效。
为了解决大型城市地质三维模型可视化面临的数据容量巨大 、模型处理时间长 、三维渲染慢 、客 户端对硬件依赖过高等问题 ，本文提出了一种基于 Spark 大数据技术搭建的云端城市地质三维可视化平 台 ，包括数据存储层 、数据调度层 、云端渲染层 、终端可视化层 。 对城市地质使用的地学大数据采用“纵向 分层 、横向分块”策略进行自动划分 ，在三维模型计算及三维可视化过程中 ，采用 Spark Streaming ＋ GPU 的快速并行计算和任务调度 ，可高效地自动完成三维模型的分布式渲染 、集中融合和可视化展示 。 在“地 质云”中使用 ５ 台高性能云主机构建了城市地质三维可视化平台原型 ，采用雄安新区的地质 、钻孔 、高精度 网格 、倾斜摄影等约 ４１０ GB 的数据进行实验 。 经在线验证 ，无三维引擎的客户端访问云端的城市地质三 维可视化计算平台 ，每秒可渲染并返回 ３０ 帧三维图像 ，人机实时交互流畅 ，形成的这种新型“终端发请求 、 云端三维算”模式将对虚拟化城市地质走向实际应用起到重要的推动作用 。
加强大学生数据素养教育是大数据环境下科技创新、教育及应用等的发展需求。在分 析大学生数据素养的内涵及目前国内外高校图书馆开展数据素养教育的现状的基础上,探讨 了高校图书馆针对大学生开展数据素养教育的模式及路径。
文章针对大数据环境下数据安全和系统安全监测、预警和控制处置能力不足等问题，围 绕“如何保护大数据安全”和“提升大数据系统安全防护能力”两个核心问题，研究突破大数 据安全和软件系统安全的核心保护技术及评估技术，挖掘大数据在采集、汇聚、交换、交易、 存储、传输、分析、应用等过程中的安全隐患，提升数据安全能力和系统安全能力，实现大数 据产业的保驾护航
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后，全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟，共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型，转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达，依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态，市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后，各环节数据互通困难，难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化，缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升，以及用户行为日益复杂，这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。
艾艾媒咨询iiMedia Research 全球领先的新经济产业第三方数据挖掘与分析机构 用数据说活 2024-2025年中国新消费趋势洞察报告 Insights into new consumption trends in China from 2024 to 2025 (演讲版 艾媒咨询集团CE0兼首席分析师 张毅博士
2025年，全球再度经历深刻变革。科技飞速迭代、气候挑战日益严峻，地缘政治格局风云变幻，正在重构全球商业生态。在中国，高质量发展与创新并重，为经济增长和转型升级创造了独特的机遇。 面对这一系列变革，我们以“重塑”为内核引领增长，通过优化业务架构、提升运营效率、聚焦关键战略领域，构建面向未来的组织能力。在推进可持续发展的进程中，我们正以务实的行动赋能人才成长、加强环境管理、促进社会和谐，并驱动数字化创新。
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