在我国，蔬菜是除粮食作物外栽培面积最广、经济地位最重要的作物，已成为我国农业和农村经济发展的 重要支柱型产业。其中，大白菜全年播种面积约4000万亩，约占全国蔬菜总播种面积的15%，是我国栽培 面积最大的蔬菜作物。考虑到大白菜产量巨大、产地集中、规模化程度高、数据获取相对容易，本文以大 白菜产业为研究对象，在分析产业链发展中市场信息不对称、规模化种植程度低、流通成本高、产业碎片 化等系列现象和问题的基础上，规划了依托上下游数据资源，综合运用大数据、物联网、卫星遥感、人工 智能等信息技术的蔬菜全产业链大数据平台总体架构，设计了基于生产、加工、消费、流通、监管和贸易 等全产业链数据资源体系和大数据挖掘分析技术的监测预警、分析决策、公共服务和移动应用等功能和服 务。其中，监测预警功能提供对面积、产量、价格、消费等关键指标信息的预警服务；分析决策功能提供 品质评价和主题分析等决策服务；公共服务功能提供查询统计、监测报告、预警信息等数据增值服务；移 动应用功能提供数据填报、信息查询、专家知识等基础服务。平台建设将打造蔬菜全产业链的数据、技术、 应用和服务协同发展体系，全面提升蔬菜产业的数据资源掌控能力、技术应用支撑能力、产业价值发掘能 力和宏观政策决策能力，推动蔬菜产业的科学、健康发展
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 。
随着能源互联网 、 数字电网和泛在物联网的建设和推进 ，传统电网正在发生深刻的变化 ，智能测量设备 所产生的海量数据使得电网不仅能对设备进行实时监测 ，集成各类分布式能源 ，还能为用户提供最优的能源解 决方案 。 鉴于此 ，对智能电网大数据技术的发展现状进行综述 ，讨论智能电网的特点和能源数据的多源性 ，总 结大数据在智能电网中的应用 ，分析机器学习 、 数据挖掘等技术在电网大数据分析中的应用及特点 ，归纳提升 大数据分析能力的主流平台与知识提取方法 ，并对智能电网大数据中存在的挑战和机遇进行展望 。
人类社会已经迈入大数据时代。本文就大数据如何影响审计取证提出一个理论框架。大数据改变了审计载体，而审计载体的变化进而带来审计取证方式、模式和方法的变化。大数据时代，审计取证方式以非现场审计为主，当具备一定的条件时，按持续审计的方式来开展；审计取证的基本模式是数据式审计，“数据采集”、“数据分析”和“疑点核实”是其基本流程，各类以提高审计效率的抽样审计的价值大为降低甚至消失；经典审计取证方法的技术内涵及地位会发生重大变化，许多的大数据技术将成为新的审计取证方法。
本文介绍大数据技术在支撑重庆市自然资源统计分析的落地应用，包括大数据平台的定位选型、分布式计算环境搭建、空间大数据能力建设、模型扩展，以及在耕地集中连片度统计分析中的应用等方面，就存在的问题进行简要阐述，并提出改进建议
为了在海量、多源、异构的网络威胁入侵日志中快速、准确地甄别真实的攻击事件及发现攻击者，并构建其特征画像，提出一种基于大数据流式解析技术和L0uvain社群发现算法（big data s慨锄aIlalysis蚰d buvain，BDsAL）的构建攻击者画像的方法。根据攻击模式枚举与分类（co眦non attack paltem en咖neration蚰d cl鹅sifica．tion，cAPEC）标准定义了安全事件的范式模型，并结合大数据流式消息队列实现将多源异构日志快速范化成为范式化安全事件。通过提取和扩展安全事件的特征生成事件特征图，并按照时空和攻击模式特征，使用社群发现算法对特征图进行聚类，以发现攻击者。最后，结合实验室真实的攻防数据，验证了该方法的可行性和有效性。
数字化、智能化、大数据等技术的广泛应用正从各方面推动着铸造业的发展和变革，它不仅可以提高生产效率和降低生产成本，同时又能促使新技术和新工艺的不断出现，使铸造生产正在从主要依靠经验走向科学理论指导生产的阶段。目前，数字化、智能化、大数据等技术所形成的工业软件指导铸造生产主要是在铸造工艺设计系统（CAD/CAE）、产品信息及生产管理系统（PDM/ ERP）、车间执行系统（MES）以及铸造设备采集与监控系统（SCADA）等四个方面对铸造企业信息化的支持。然而，由于缺乏全局规划和统一的集成化系统架构，各工业软件系统间难以集成通信，存在诸多数据重复、数据孤岛、不一致，经长时间积累造成系统维护困难、使用效率低下等问题和挑战，严重制约着企业的发展。工业软件集成化已成为当前铸造信息化发展的迫切需求和必然趋势。为此，笔者提出构建熔模铸造数字化智能化大数据工业软件平台的思路，该平台从业务价值层、技术设计层、制造执行层、设备数据传感采集层四个层面进行CAD、CAE、ERP、PDM、MES、SCADA等工业软件 系统的无缝集成方法，定义了ERP对PDM进行设计驱动、PDM对MES进行工艺指导、SCADA结合MES对PDM进行生产过程工艺参数监控与预警的方法，以及各层之间信息通讯与作用机制。与此同时，该架构基于高度柔性化技术，具有系统柔性集成，系统模块按需搭建、按需增配特性。最后给出了该技术在熔模铸造企业的应用实例，效果表明：该工业软件平台，一方面满足了企业信息化第一阶段的需求，构建了ERP、MES、PDM集成化系统，消除了信息孤岛、重复和不一致，实现了全局信息共享，大幅提高了企业协同运作效率；另一方面促进了企业信息化第二阶段的发展，集成构建SCADA系统，对铸造设备运行中各关键参数进行数据采集、监控及预警。数字化智能化大数据工业软件平台将有助于促进精密铸造企业生成与管理的科学转变，极大提升软实力并促进智能转
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。
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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。
本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位，涨跌幅为3.40%，走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%，创业板指涨跌幅为-3.42%，申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点，跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面，受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动，当前全球粮食库存处于低位，粮价具备向上弹性，复盘历史，粮食价格与化肥价格呈正相关，粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面，国内秋季备肥、农化冬储陆续开启，叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放，农用化学品行业景气度有望抬升。成本端，前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本，随着地缘局势边际缓和，成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位，伴随磷肥出口限制解除，出口预期修复， 共同推动板块走强。
医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来，BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放，板块经历小幅上行，整体仍处震荡。年涨幅来看，医药板块估值有所回调，处于相对低位。截至2026/8/28，中万医药PE(TTM)为29.09X，达到29%分位(自2010/2/5始，下同)，而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%，达到历史11%分位，低于历史平均溢价率187.7%，处于2010年以来的相对低位，具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元，26Q2环比减少211亿元至1894亿元，环比.1.0%，整体规模仍维持高位，CRO和创新药系主要重仓，对比26Q1，CRO系主要调仓方向。我们队为，我国基本医保基金收支稳健增长，在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极，CXO半年报整体超预期，目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显，有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归，建议重视:
在电气场所工作时，相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施，履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作，无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作
完全没用过WorkBuddy，但想系统上手的人。 会用AI聊天工具，但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。
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