智能建筑的发展，是科学技术发展的产物；智能建筑在发展中，建筑技术和通信技术、控制技术、计算机技术、显示技术逐渐成为了其技术基础。通信技术是信息技术的一种，通信承担着信息的传递的任务。通信网络是智能建筑的技术基础，其广泛应用推动了智能建筑的发展。对于信息社会而言，人们对通信的要求越来越高，使得智能建筑中通信网络的应用水平也逐步提高。本文对智能建筑通信网络的应用作了分类；对智能建筑中通信网络的发展和应用情况做了论述
本文介绍了物联网特点及物联网优势，并根据建筑生命周期理论对智能建筑全生命周期内物联网技术的应用进行了研究，阐述物联网应用于智能建筑全寿命运营管理的趋势，重点介绍了基于物联网的智能建筑全寿命周期内的应用。
P-集合（packet-sets）具有动态特性，它是由内p-集合XF（internalpacketsetXF）与外P-集合XF （outerpacketsetXF）构成的集合对（XF，XF）。利用p-集合，给出F-数据离散区间、F-数据离散区间的概念；利用 这些概念，给出信息系统输出数据的数据离散区间特征，给出数据过滤概念；提出数据离散区间定理、数据还原定 理、数据过滤定理、数据过滤剩余与数据辨识定理，给出应用。p-集合是研究信息系统输出数据变化的一个新理 论与新方法。
中不同数据源之间的数据不一致是一个普遍存在的问题，严重影响了互联网的可信度和 质量．目前数据不一致的研究主要集中在传统数据库应用中，对于种类多样、结构复杂、快速变化、数量 庞大的跨源Web大数据的一致性研究还很少．针对跨源Web数据的多源异构特性和Web大数据的5V特征，将从站点结构、特征数据和知识规则3个方面建立统一数据抽取算法和Web对象数据模型； 研究不同类型的web数据不一致特征，建立不一致分类模型、一致性约束机制和不一致推理代数运算 系统；从而在跨源Web数据一致性理论体系的基础上，实现通过约束规则检测、统计偏移分析的Web 不一致数据自动发现方法，并结合这两种方法的特点，基于Hadoop MapReduce架构提出了基于层次 概率判定的Web不一致数据的自动发现算法．该框架在Hadoop平台上对多个B2C电子商务大数据进 行实验，并与传统架构和其他方法进行了比较，实验结果证明该方法具有良好的精确性和高效性．
据经济时代，数据的外部性特征决定了数据需要在更多的维度和更广的范围实现开放、流动、融合才能产生更高的价值和效用。从国际范围看，数据全球化趋势明显，各国数据主权管辖全面兴起，全球跨境数据流动管理政策面临重构。对我国而言，跨境数据流动管理需遵循数据经济发展规律，把握全球产业竞争和政策演进的趋势，认清我国产业能力和发展目标，明确我国国家安全和网络安全的“红线”，实现经济发展、国家安全、公民权利等多个价值目标的有机协同，推动我国数据经济的发展和数据主权的实现。
近年来研究流簇（Coflow）为单位的调度策略成为改进数据中心网络的新热点。然而现有的信息未知 流簇调度器难以快速地推理任务级信息，导致小任务不能被及时调度，以及平均任务完成时间无法最小化。 因此数据中心网络需要更加高效的推理模型提升流簇大小判断的准确性和敏感性。提出了一种基于机器学 习的流簇大小推理模型（MLcoflow），利用极限学习机（ELM）以最小训练误差为求解目标建立推理模型，并且 使用不完全信息建模以提升敏感度。实验证明与其他算法相比，ELM方法的准确性评分平均高出19.8%，敏感度 平均高出10.2%。通过仿真模拟对比了几种调度器，基于MLcoflow的调度器将平均任务完成时间降低了20.1%。 关键词：数据中心；流簇大小；流簇调度；推理模型；极限学习机（ELM）
随着互联网+政务的发展和应用，生态环境领域的业务系统和信息源节点数都呈爆炸式增长。虽然目前的大数据平台能够实现一定程度的数据融合。
随着天地空海一体化对地观测网络的完善和物联网技术的发展，具有时 空特性的数据来源不断丰富，体量不断增大。如何快速有效的实现海量时空数 据的统一组织和检索进而形成数据共享服务能力尤为关键。本文针对时空大数 据在底层数据组织管理和查询效率方面的问题，设计了一种基于时空数据的多 尺度数据组织与索引方法。首先采用一种基于空间金字塔的模糊聚类算法，利 用空间位置的连通性实现不同尺度下的数据分类，通过时空特征描述子建立不 同尺度下的数据时空关联；然后提取时空属性对已分类数据集构建一种面向时 间、空间、目标的索引模型，解决了时空数据尤其是大规模影像数据的联合检 索的效率问题。最后，引用两类常用的时空数据类型分别构建分类和索引模型， 验证了方法的可行性和通用性。实验结果表明，本文提出的方法大幅提高了时 空大数据的综合检索效率，扩展了数据共享服务模式，具有较高的应用价值。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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绿盟科技集团股份有限公司(以下简称绿盟科技)，成立于2000年4月，总部位于北京。公司于2014年1月 29日在深圳证券交易所创业板上市,证券代码:300369。绿盟科技在国内设有50 余个分支机构,为政府、金融、运营商、能源、交通、科教文卫等行业用户与各类型企业用户,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡及巴西圣保罗设立海外子公司和办事处,深入开展全球业务，打造全球网络安全行业的中国品牌。
2025年中央经济工作会议指出，我国经济基础稳、优势多、韧性强、潜能大，长期向好的支撑条件和基本趋势没有变，经济发展前景十分光明。面对全球经济格局。深度调整，国内居民财富持续积累与资产配置需求日趋多元化，中国财富管理市场机遇与挑战并存。
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