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。
随着中国大力发展智能电网项目，以智能电网为建设依托的智能园区也受到了社会广大的关注。新一代人工智能技术、互联网+和大数据一体化等新兴科技的崛起，新一代智能园区已成为未来智能园区的发展方向。新一代智能园区以高起点、高要求为建设起点，旨在打 造汇集人工智能、智能电子、大数据、智能制造和新能源五大产业的新型园区。其中新一代智能园区的电网的建设，有利于实现能源的优化整合，一方面能满足园区电能终端的用户对于用能多元化的需求，引导用户进行经济合理的用电活动，响应电网系统错峰用电号召，实 现电力负荷削峰平谷，提高电气设备利用率，让电网更稳定的运行；另一方面，能有效地推动社会能源共享，实现智能电网安全经济、节能、高效的建设目标，推动社会能源建设，更好的实现能源可持续发展政策。
随着智能制造 2025 计划的推进，各种精密设备仪器被大规模投入使用，此类设备对于电能质量的要求极为严格。而在影响电能质量的诸多因素中，电压暂降与中断问题尤为突出。目前解决电压暂降与中断问题的方法主要是有针对性地在敏感负荷侧安装动态电压恢复器（DVR），但随着母线上接入的敏感负荷增多，由于各 DVR 同时工作时输出的补偿电压存在幅值与相位差异，将会在母线上相互影响，导致电能质量的改善有限，并且总的投资和损耗也将大幅上升。因此针对上述问题，本文从电网侧集中进行电压治理着手，主要开展以下研究工作
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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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