技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
5G 静态广播波束采用窄波束轮询扫描覆盖整个小区的机制，选择合适的时频资源发送窄波束，可以根据不同场景配置不同的广播波束，以匹配多种多样的覆盖场景，这里就涉及到如何根据不同的场景规划合适波束的问题；业务波束采用动态波束赋形不支持波束定制。
研究了 Massive MIMO 中的预编码算法，对 ZF、MMSE 和 SVD 3种线性预编码算法进行了公式推导和仿真对比，并对 5G 中的上下行参考信号及其功能进行了简要介绍。随后对 5G 中的波束赋形方案进行了研究，包括 5G 下行参考信号工作原理及流程，并对单流、双流和多流 3 种波束赋形方案的性能进行了仿真分析。
随着移动宽带网络的发展，站点网络数据容量要求快速增长。面对数据容量的增长，从网络角度需求更多的站点、更多的通信频谱和进一步提升频谱效率新通信技术。而随着2G、3G、4G网络的发展，站点获取越来越困难、站点空间利用也越来越受限，这使得现网扩容及新增频段变得愈加难度，同时也使得网络部署变得更加复杂，对新技术的兼容也变得困难。
Massive MIMO技术是5G系统提升覆盖和频谱效率的关键，与LTE多天线技术存在较大的差异。同时由于5G系统采用Massive MIMO站型组网，因而需要分析5G Massive MIMO技术对5G网络规划、组网和优化的潜在影响。本文介绍了5G Massive MIMO技术相较LTE系统的变化，进一步分析了5G Massive MIMO技术对5G网络规划、组网和优化的影响，并给出了对应的解决方案或解决方案发展方向的建议。
到目前为止，在LTE版本中，波束赋形技术已经广泛应用于专用（UE特定）信道/信号，包括PDSCH波束赋形和CSI-RS波束赋形。通过波束赋形获得的覆盖扩展与其阵列增益直接相关。对于小区特定信道/信号的传输，例如PBCH、SIB、CRS、PSS、SSS和PDCCH，波束赋形是克服NR中高传播损耗的另一种方法。
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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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