云制造通常需要云端资源协作完成一项任务,为了进行云制造任务的分解,以实现合理的资源匹配,文中首先充分考虑了云环境下的任务属性,研究了基于物元模型的任务表达方法；其次,对传统的顺序任务分解方法（OTD）进行改进,来修正不可行解来获得可行解,增加了解的多样性,避免了分解失败重新启动分解程序而消耗的时间和精力；最后,以固定卷扬式启闭机的云环境下制造任务为例,对所研究的方法进行了验证。
大部分中小企业的感觉:数字化增加了人员、工作，工作反而复杂了 在非数字化的情况下，如何追踪生产进程?如何控制采购成本?如何实现品质追踪?如何核算产品成本?如何发现材料浪费.H H H H N t
电池材料产业链23年来资本开支逐渐结束，产业链单位盈利逐渐接近底部，本轮产业出清后，我们看好盈利见底且与同行有着盈利差的龙头，此外，随着全球化布局的实现有望提示估值和单位盈利。
随着全球第四次产业革命发展走向纵深，数字化技术应用正加速从大型企业向中小企业普及渗透。推动中小企业数字化转型近年来已经成为各国政府刺激区域经济增长、提升关键产业链供应链韧性、扶持企业主体创新发展的重要手段。党中央国务院历来高度重视中小企业发展，各级主管部门、主要区域政府近年来推出了一系列政策手段推动中小企业数字化转型，建设了一批高水平中小企业数字化转型标杆。但仍需注意的是，我国中小企业量大面广，生产经营模式与能力水平具有显著差异，不同类型、不同行业、不同规模的中小企业如何开展数字化转型，仍然缺乏明确成熟的路径指引。
目的：基于大数据挖掘分析奥氮平上市后安全警戒信号，为临床合理用药提供参考。方法： 利用美国FDA公共数据开放项目（openFDA）调取FDA不良事件报告系统（FAERs）数据库自2004年1月以 来收集的奥氮平药物不良事件（ADE）报告，采用报告比值比法（ROR）检测信号，以其95％置信区间下限 （ROR 95％cI。…。…．）＞1提示有安全警戒信号，比较奥氮平和其他抗精神病药（包括喹硫平、氯氮平、利培 酮、帕利哌酮、阿立哌唑、齐拉西酮、氯丙嗪、奋乃静、氟哌啶醇）与警戒信号的比例失衡分析结果，以相对报 告比（RRR）最大提示其与该警戒信号最相关。结果：共提取得到的11 171 211份ADE报告中，以奥氮平为 怀疑药物的ADE报告27 705份，其中以精神疾病分类的ADE报告数与信号数最多，＞1 000例的ADE信号 有药物毒性、药物无效、药物相互作用、体重增加、嗜睡、自杀死亡、过量和恶性综合征（NMs）。ROR法检测 数量排序前100位ADE信号中有83个安全警戒信号，其中16个在奥氮平最新药品说明书中未提及，以 NMS风险信号最高（ROR 95％CI。…h。m=58．227）。氯丙嗪（RRR=75．271）、氟哌啶醇（RRR=66．164）与 NMs风险相关性均高于奥氮平（RRR=52．375）。结论：利用openFDA平台对奥氮平的安全警戒信号进行 检测分析，可有效为其后续药物警戒工作提供参考。
人工智能（AI）技术的教育应用给教师教学带来前所未有的变革，从智能教学环境、“AI+教学法”的创新到教学内容表征形式的智能化，AI 的影响日渐广泛， 但同时也伴随一系列极具挑战性的伦理问题与伦理风险。 进入智能化时代，教师扮演着新的角色并面临更加复杂的 AI 应用伦理问题，这需要重构教师的知识结构。为此，基于 TPACK 概念框架，将伦理知识作为一种新的教师知识构成要素引入，提出并构建了“AI+学科教学”伦理知识框架（AIPCEK），即教师的基本知识构成包括教学知识、学科知识、AI 知识和伦理知识。在原有 TPACK框架基础上，生成新的融入伦理的复合型知识形态：教学伦理知识（PEK）、学科伦理知识（CEK）、AI 伦理知识（AIEK）、学科教学伦理知识（PCEK）、“AI+学科”伦理知识（AICEK）、“AI+教学”伦理知识（AIPEK）和“AI+学科教学”伦理知识（AIPCEK）。 AIPCEK 继承了伦理知识所具有的复杂性、情境性、实践性、协商建构性和多元化等特点，其发展模式有三种：AIPCEK 发展的金字塔需求模型；基于在线实践社区的教师 AIPCEK 发展模式；基于项目驱动的 AIPCEK 发展模式。AIPCEK 的提出，有助于揭示智能时代教师知识结构新的特点及伦理内涵，为教师专业发展提供理论基础，为教师的知识结构研究及教学实践，提供一种新的分析框架。
2018年年初，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于推进城市安全发展的意见》，要求健全公共安全体系，打造共建共治共享的城市安全社会治理格局，促进建立以安全生产为基础的综合性、全方位、系统化的城市安全发展体系，全面提高城市安全保障水平。2019年11月29日中共中央政治局就我国应急管理体系和能力建设第十九次集体学习时，习近平总书记强调，我国各类事故隐患和安全风险交织叠加、易发多发，影响公共安全的因素日益增多；且要健全风险防范化解机制，坚持从源头上防范化解重大安全风险。为此，本期特策划“公共安全”专题。
由于2020年1季度疫情对经济巨大冲击形成的基数效应，2021年1季度将延续去年3季度以来的强劲反弹态势。预计今年1季度实际GDP增速不会低于12%，名义GDP增速不会低于15%。在2021年全年，各项经济指标会呈现前高后低的格局，宏观经济政策、尤其是货币政策则会前（偏）稳后（偏）松。需要注意的是，反弹没有改变长期结构调整确定的产业分化和区域分化的趋势，产业结构将延续后工业化时代服务业发展超越制造业的特征，在区域发展方面，南北分化正在超过以往的东西分化。就此而言，需要高度重视未来业务经营的产业布局和区域布局。
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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。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
汽车行业涵盖乘用车、商用车及特种车辆的设计、制造、销售与服务，核心产品包括传统燃油车、新能源汽车及其零部件，并延伸至整车交易、售后维修、金融租赁和共享出行等业务。主要商业模式为整车制造与销售结合供应链管理、经销商网络及增值服务。行业关键特征是高资本密集、技术驱动、产业链长且受政策与环保标准深度影响。
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