以往管道企业数据分析侧重于因果关系，而在大数据时代，管道系统一系列的信息集成、管理 程序、检测记录以及日常运维记录等都将通过物联网、云计算等数据网络串联起来，其数据分析方向 逐渐由因果关系向非因果（关联性）关系转变。通过对大数据分析模型进行研究，得出大数据分析 将是管道企业未来发展的重要趋势之一，建立了适合于未来发展的管道系统大数据管理架构模型， 提出了基于大数据的管道数据算法模型，进一步完善了内检测数据管理模型，并在管道泄漏和预警、 管道地质灾害、管道腐蚀管理、管道内检测数据分析等方面实践应用，获得了能耗控制、灾害管理、风 险控制等综合性、全局性的分析结论，对于管道大数据领域在管道行业的发展和应用具有重要意义。
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。
大数据时代为高校学生思想进行“数据肖像”的精准 描绘，具有丰富的内涵与重要意义。行为与思想具有高度相 关性，这是绘制“数据肖像”的逻辑前提；将思想与行为通过 大数据科学联结，在调研并建立高校学生思想的“七观”刻 画标准、搭建学生“六维”行为大数据平台的基础上，构建高 校学生数据肖像层次结构模型，可以实现为学生思想特征的 “画像”。为高校学生思想进行数据肖像精准描绘是一个系 统工程，需要教育行政主管部门的保障与规范、高校管理层 面的支持与引导、思想政治教育队伍的改变与适应以及高校 学生的配合与参与。
科学数据的安全性和可信赖性对于面向用户的公共存储至关重要。我国国家层面的科学数据政策体系还不 完备，科学数据仓储建设还较薄弱，在数据仓储评估认证方面还存在空白，迫切需要了解国际的前沿动态。本文选取 荷兰的数据认可印章（DSA）为调查对象，详细阐述DSA的组织架构、标准架构、评估认证流程，介绍DSA与国际科联 世界数据系统（ICSU-WDS）联合提出的可信数字仓储的核心认证机制。结合DSA数据认证机构的经验，提出对我国科 学数据仓储认证和相关标准制定的思考与启示。
互联电网在线暂态安全分析与控制的重要性,强调指出其在线预决策系统（OPS）不仅要考虑功角稳定性,而且要计及电压和频率的安全性,预防控制和紧急控制也应该在协调的框架下研究.文章探讨了一体化OPS与调度中心其它系统的联系,处理多个EMS和多个安全稳定控制系统发来的电网运行数据的方法,提出了相应的框架,并利用分布式并行计算技术提高该系统的快速性和可靠性.
：随着物联网设备和分布式资源在配电网中的不断渗透，区域配电网的能量管理问题面临新的挑战，为 此提出云一雾分层能量管理架构，并利用智能算法实现含多个利益主体的配电系统的能量管理和优化决策。 所提方法在雾层计算中借助机器学习完成对智能电表、各种物联网设备产生的数据进行计算和处理，在云端 计算中通过云一雾间的数据交互及外部信息的收集，利用智能优化算法对配电网制定的决策目标进行整体优 化计算，以达到智能决策的目的。通过建立配电网内普通用户、微电网、配电网运营商3个利益主体的效用 和收益模型，在雾层捕捉用户用电行为和对新能源出力数据进行回归预测，根据用户用电负荷对电价的反 应，在云端以社会福利最大为目标，对配电网的总购电负荷及零售电价进行优化决策，实现整个配电网的优 化管理。通过IEEE 33节点系统算例对所提方法进行仿真，结果验证了所提方法的有效性。
华为水利水务场景化方案，以黑臭水体监管、河湖长制、中小水库管理等水利水务场景聚焦行业业务。在国家新基建的战略方向上，通过5G/人工智能/大数据的行业诉求，聚焦水利水务行业快速补齐网信短板，支撑水利水务行业强监管，从而带入水利水务行业ICT转型概念
数字化时代与教育变革：研究背景、进展与局限
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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