与传统监察手段相比，大数据让民生监察主体、方法、时间、空间、工具等方面都发生了巨大的变化， 让民生监察的透明度、参与度、针对性和动态性更好。本文以 T 县民生监察大数据平台为例，系统 剖析大数据驱动民生监察的独特价值、运行逻辑、现实困境及未来图景。分析发现，民生监察平台 中的大数据对权力的监察更加精准，可以实现监察主体的多元化、监察过程的透明化。究其原因， 民生监察大数据平台的运行有其独特的数据逻辑、“权力 + 权利”逻辑和技术逻辑，但也面临数据崇 拜、数据伦理、数据壁垒等困境，会带来数字监察的形式主义、个人信息的二次使用和部门监管的纵 强横弱，建议从实现人机契合、明确职责范围、建立基于区块链技术的大数据监察平台等角度出发， 解决监察中的数据崇拜、隐私保护、数据壁垒等问题。
随着大数据时代来临，隐私和安全问题越来越突出。大数据的主要来源是社交网络、 电商为主的网络和移动智能终端机，在大学生群体日渐成为网络及移动智能终端机主力军 的今天，他们的个人信息、隐私就成为大数据的重要原材料，再加上智慧城市、数据国家、 数据高校的建设，在现有法律同大数据技术发展不完全同步的情况下，大数据时代大学生 隐私保护问题就成了当前亟待解决的现实问题。 首先，通过查阅和梳理国内外相关文献，厘清了隐私、隐私权的概念，明确了数据隐 私与网络隐私的界限，界定了大数据时代大学生隐私的概念，并提出大数据时代大学生隐 私保护的主要内容是数据化身份隐私与数据化活动隐私，大数据时代大学生隐私保护的实 质是保护“核心数据隐私”。 其次，针对当前大学生隐私保护基本现状，以部分在杭高校大学生为调查样本，从隐 私认知、隐私担忧、隐私观念、隐私保护行为四个方面，结合大学生对大数据技术的了解、 掌握概况，整体上把握大数据时代大学生的隐私保护现状。调查结果显示：大学生存在一 定的隐私担忧，但隐私认知模糊，隐私观念存在偏差，隐私保护行为不充分。进一步分析 得出：造成大数据时代大学生隐私保护问题的根源在于大学生隐私意识淡薄，高校对学生 隐私保护重视不够，法律发展与技术更迭不同步。 大数据时代大学生隐私保护的强化途径是：通过重审隐私和发挥思政课的人格教育功 能来回归隐私的人格本质和价值；通过界定核心数据隐私并制定大数据时代大学生隐私保 护的标准来厘清数据隐私的法律保护边界；通过监察溯源与构建以遗忘为中心的大学生数 据管理体系来规制多源侵犯：通过了解大数据隐私保护技术，提升数据隐私素养来强化大 学生的自我保护能力。
开展高端技术技能人才贯通培养改革实验项目,是现代职业教育体系建设的重要探索,而课程体系构建则是贯通培养的核心环节。以北京劳动保障职业学院"智慧城市设施安全管理专业"为实例,在分析人才培养目标定位和探讨课程体系构建原则的基础上,按照"总体贯通,分段实施"的贯通培养项目课程设置思路,提出"高中、高职与本科"三阶段课程设置与衔接体系。
城市的形成和发展历程出发,探讨了物理城市建设和发展过程中面临的问题和挑战。数字城市作为城市信息化过程中建立起来的一个cyber space,只能实现see everything on Web；而智慧城市是一个cyber physical space,通过数字城市与物联网、云计算和人工智能的融合,可以实现do everything on Web和城市智能化,这是对未来智慧城市的美好愿景。
深度挖掘我国智慧城市研究热点和发展趋势,为今后的智慧城市研究和实践决策提供借鉴。以中国知网收录的发表于2010-2017年的期刊文献为样本,运用文献计量和可视化分析方法挖掘我国智慧城市领域的研究热点、热点战略地位和研究前沿。研究发现:智慧城市研究自2010年以来一直保持较高的研究热度；智慧城市内涵特征、评价体系、治理和发展策略、顶层设计是具有较高战略地位和未来进一步拓展空间的研究主题。
随着新一轮产业革命和技术革命的到来，制造业格局面临着重大调整，深 度融合信息技术、计算能力和网络技术的智能制造将成为“中国制造 2025”的 主角。车间制造是未来智能化制造的基本单位和核心生产场景，如何利用车间 制造大数据实现制造资源虚拟化服务和动态知识的集成化管理显得尤为重要。 建立车间制造资源服务化的统一模型和实现车间制造大数据的智能采集、可靠 集成与安全管控对制造业的智能化发展具有深远的意义。本文针对车间制造环 境，研究了车间制造大数据的统一动态建模方法，构建了车间异构本体集成系 统；提出了一种面向关系型数据库和非关系型数据库的混合存储方法；开发了 应用于实际生产的车间制造大数据集成化管理系统。本文主要研究内容如下： （1）基于本体建立了车间制造大数据的动态统一模型。归纳和总结车间制 造大数据的特征，研究车间制造数据的合理有效地分类方法，提出了车间制造 大数据的四维分类结构。创建车间制造数据的元元模型，解决其统一数据描述 问题，并给出了车间制造生产过程工业数据统一模型。利用 OWL 语言对车间制 造大数据进行本体结构描述，分为基本信息本体、静态数据本体和动态数据本 体。最后，为有效解决异构本体知识共享和重用问题，提出了车间制造数据异 构本体集成框架。 （2）研究了车间制造大数据的集成化管理方法。主要从数据采集、预处理 和分布式存储三个方面对车间制造大数据集成化管理进行研究。在车间制造大 数据采集方面，设计了基于 PLC 和智能电表的车间装备运行状态信息采集方式、 基于 RFID 技术的车间物流信息采集方式、基于温湿度传感器和颗粒物传感器的 车间环境信息采集方式。在车间制造大数据预处理方面，提出了数据的填补、 去噪和去冗余方法。在车间制造大数据分布式存储方面，设计了一种面向关系 型数据库和非关系型数据库的混合存储方法。 （3）设计与实现了基于 B/S 架构的车间制造大数据集成化管理系统。通过 设备的管理、信息的感知和大数据的预处理来进行有效地集成和管理车间制造 数据。实现了有效地监测车间生产状态、管控数据资源。系统结合某公司车间 实际生产过程完成了对制造数据的集成化管理。
大数据助推教育变革，前景广阔，但并非万能，而是具有一定的边界和限度。对大数据教育 应用的限度进行必要的反省，有利于大数据在教育领域的合理运用和发展。本体限度、认识限度、价值 限度和伦理限度构成了大数据教育应用中的几个最基本的限度。本体限度是指教育大数据从本体意义 上讲并不能等同于真实完整的教育世界；认识限度是指大数据作为认识教育的新视角存在一定的缺陷； 价值限度是指教育大数据的工具性价值并不能涵盖教育自身的育人价值；伦理限度是指大数据应用于教 育除了受制于技术自身的逻辑外，还必然受到伦理的规限。
随着工业 4.0 以及中国智能制造 2025 的快速推进，视觉测量方法的应用越来越广泛，而摄像机的标定精度决定了测量的精度。传统的标定方法比较繁琐，需拍摄多幅图像才能实现测量精度要求。针对上述问题，本文提出一种基于消隐点的立体视觉标定方法，拍摄两幅图像即可完成同等精度摄像机标定，大大提高了摄像机标定速度。
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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。
构网型装备自身面临“暂态稳定”与“虚拟功角振荡”两个稳定问题(自稳性)2)构网型装备由于具有“二维电压源”特性，可以致稳/镇定跟网型装备(致稳性)从系统解耦的视角看，构网型装备的致稳作用体现在提升电网强度(采用广义短路比量化)从“增益-相位”的视角看，构网型装备的致稳作用体现在提升网络增益
高渗透率分布式能源场景下的新型电力系统，电网职能由单一“保供”拓展为“保供+促消纳”共存，多层级电网之间的耦合性深度加剧。
新型电力系统构建与新能源并网的关键技术与标准工作阻抗分析不需要知道系统内部配置，小信号阻抗可以通过测量手段获得，能够较为方便
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