大数据时代,数字教育已成为教育改革与发展的新业态,高校思政课作为"立德树人"的关键课程,只有顺应时代发展,在明确大数据对思政课教育模式、课堂地位以及教师与学生带来挑战的基础上,坚持以"聚合"为基、"需求"为本、"精育"为核、"共享"为旨,才能发挥大数据对思政课改革与发展的新动能,促进大数据与思政课有效嵌入、耦合,进而发挥其"聚合效应",提高思政课的亲和力、针对性和实效性。
随着我国综合能源系统的迅速发展，用户侧出现越来越多的综合负荷尤其是电冷热耦合负荷，而针对冷热电负荷的耦合特性的研究极为重要，它决定了综合能源系统规划和运行是否科学合理。因此，将大数据分析法应用到冷热电综合负荷的耦合特性分析中，建立了基于改进K-means算法的冷热电负荷耦合特性分析模型，该模型利用国外某高校实测综合能源系统相关真实数据，对学校用能负荷按照春夏秋冬四季进行合理聚类分析，以获得不同季节时段以及同一季节时段的用能负荷耦合特性，在此基础上，对该综合能源系统中电、冷综合需求响应的潜力进行研究。最后，通过仿真分析，结果表明文中方法能较好的深入挖掘该综合能源系统的用能耦合特性和需求响应潜力，为制定合理的综合需求响应方案提供有力数据支撑。
数据失真防治是提高大数据的应用能力及决策的准确性一种有效手段。基于数据失真的理论基础，描述安全数据失真影响因素和流动过程，剖析安全数据失真的成因。其次，构建安全数据失真的机理模型，并提出安全数据失真的防治策略。结果表明：安全数据的采集、分析、认知和反馈不充分是导致安全大数据失真的原因，可从失真前、失真时和失真后3个时期减少安全数据失真。
介绍了智能制造和大数据挖掘的概念和关键技术,结合农机制造行业过程的特性,设计了农机数字化设计整体框架及基于大数据挖掘的农机零部件选型模块,实现了一套基于智能制造和大数据挖掘的农机数字化平台,可以实现农机零部件的协调和智能优化设计。实际应用表明:采用数据化设计平台可以提高设计人员之间的协同能力,大大缩短了农机开发周期。
容灾备份恢复已经上升到国家信息化发展的战略高度。业务连续性是容灾备份的一个应用延伸,是指在中断事件发生后,在预先确定的可接受水平上连续提供服务的能力。通过分析关键风险因素对业务连续性的影响,制作了云环境下业务连续性保护评价指标体系,然后利用贝叶斯网络构建风险评估模型并给出风险分析方法。基于大数据下的云日志解析来实现状态、阈值、趋势、评价等风险预警的云服务技术,构建风险预警系统,并配套实施相应的保障电网业务连续性的风险管理机制。
物联网指通过射频识别、标签、传感器、移动电话等设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络.它是在互联网基础上延伸和扩展的网络。
现有的信息技术培训模式无论是否以网络为载体都仍受传统培训思维影响，不能完全契合国家对教 育信息化发展的总规划，教师信息技术能力培训亟需新模式，“互联网+”战略的提出以及“大数据”的全面发 展，为教师信息技术能力培训带来了新的思路和发展方向。该文首先介绍了“互联网+”与“大数据”，并对现 存的几类教师信息技术能力培训模式进行分析，其次根据“互联网+”与“大数据”的特点以及现存模式的利 弊，提出使优势整合并最大程度解决原有模式弊端的全新模式，最后对新模式的实际应用并总结其优势，旨在全 面提升教师信息术能力培训的效果，使培训可以提供更加智能的个性化学习并惠及到各类教师群体。
当前，人工智能、互联网+、线上教学等已经全面进入中小学课堂，各学 科教学也积极探索、总结人工智能和互联网对学科教学的正向促进作用。通过有 目的有计划有督促地实施，培养学生合作、探究意识、创新能力，培养学生的良 好学习习惯和学习自律性，提高教学效率。本文以初一年级为例，初步探索了人 工智能技术和互联网对学生数学个性化学习的影响。
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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。
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力，能完整保留物料原始粒型与理化性能，避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
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