高频开关电源因应用需要,进一步向着高频化、高效率、高功率密度、低噪音、抗干扰、低污染和模块化的方向发展。相应的国内外标准越来越严格,这也标志着相关技术的发展也越来越成熟和稳定。在此背景下,能够达成高效率用电与高品质用电相结合的高频开关电源成为了研究重点。
趋势一：企业数字化转型整体成熟度进一步提升。从管理者到员工都普遍参与到企业的数字化转型中，且对数字化转型的认识和理解进一步加深。 趋势二：企业之间的数字化转型步伐差距扩大。国内众多行业头部企业的数字化转型，已经从最初的探索尝试阶段发展到数字化驱动运营阶段，转型效果显著。 趋势三：数字化进一步推动产业生态的变革与重构。传统线性价值链正扩展为多节点立体价值网，其中的竞合与依存关系也在发生改变，而价值创造的产业边界则不断模糊。 趋势四：疫情加速推动企业数字化转型进程。今年的疫情对企业近年的数字化转型成果进行了检验。同时，疫情也使企业更强烈地意识到数字化转型的重要性，加快了各类数字化项目的建设和上线速度。 趋势五：人工智能成为数字化转型落地应用最多的新技术。人工智能和机器学习在众多行业中找到落地场景，而IoT、RPA等新技术也在财务、生产制造和供应链管理数字化转型等方面得到更广泛的应用。 趋势六：业务与技术部门在数字化项目推进中结合更为紧密。数字化转型对企业提出了业务和技术双轮驱动的要求。企业纷纷调整组织架构和工作流程，并通过各种激励和保障机制，形成敏捷的“积木型”协同团队。 趋势七：跨国公司在华企业向海外输出数字化转型先进经验。受益于中国更为庞大的生产数据、应用数据和用户数据，众多跨国公司在华企业或制造工厂成为企业全球范围内数字化转型的“先锋”。 趋势八：企业对数字化人才的需求呈现爆发式增长。多数企业选择“内部调动+外部引才”方式，组建“复合型”数字化转型工作团队，并同步推进复合型数字化人才的培养。 趋势九：更多企业从自身需求和痛点出发，量体裁衣。今年，我们看到更多的企业从自身需求和痛点出发，寻找到适合企业自身成熟度及发展战略的转型方案，依照急用先行的原则，有节奏地推进项目开发。 趋势十：新兴企业数字化建设更加兼容并蓄。生而数字化的年轻企业致力于应用全新的技术手段和商业模式颠覆传统行业的竞争对手。快速复制全球优秀企业的数字化经验，推动企业的数字化建设。
哲学社会科学人才评价机制是促进哲学社会科学创新发展的基础性工作。当前，我国哲学社会科学人才评 价机制存在着较多的现实困境。信息技术的高速发展为哲学社科人才评价产生了较大的影响，尤其是大数据有助于 提升人才评价的科学化和规范化、准确性和预测性、透明性和公平性。构建大数据背景下的哲学社会科学人才评价机 制，需要以大数据环境对社会科学人才评价的应用价值为立足点，以多元化的评价主体、客观化的评价标准、公正化的 评价程序为基本内容，重点解决好“谁来评”“评什么”“怎么评”的问题。同时，通过完善人才评价法律法规、建立人 才资源数据开放共享和一体化平台等措施，努力推动人才评价的法治化、科学化、规范化发展。
当今，智能汽车已成为全球汽车产业的战略发展方向，汽车技术与工程核心逐渐从传统硬件层面转移到软件层面，软件定义汽车成为未来汽车发展的重要趋势。本文中通过对比分析传统汽车与软件定义汽车，提出软件定义汽车整车开发、整车物理结构和整车信息结构，以及技术体系
针对传统家居家电设备很难直接与市场上的语音助手结合，同时高技术产品价格很难惠民，智能家居控制系统因 设计成本过高很难实现普及的现象，本文提出将树莓派和 ＮｏｄｅＭＣＵ 开发板联合开发一款性价比极高的智能语音交互家居 系统。设计使用树莓派 ４Ｂ＋在 Ｌｉｎｕｘ 系统下运行百度云平台提供的 ＳＤＫ 加上麦克风阵列和 ＣＳＩ 摄像头实现语音识别、语音 合成和人脸识别等功能。利用 Ｐｙｔｈｏｎ ｓｅｒｉａｌ 库实现与 Ａｒｄｕｉｎｏ 串口通信，树莓派将语音识别到的指令下发至 Ａｒｄｕｉｎｏ，从而 实现人与硬件设备语音交互。ＮｏｄｅＭＣＵ 通过内置 ＥＳＰ８２６６ 芯片使用 Ａｒｄｕｉｎｏ ＩＤＥ 编译将传感器采集到的数据通过 ＴＣＰ 协 议与物联网云平台连接，实现数据的远程存储，家庭环境信息的远程观测和远程控制。运行结果显示，实现家居环境数据 无线传输与语音交互的功能要求，设计成本低廉，功能强大且扩展方便。本系统实现了多平台交互，提高了多任务并行处 理能力。
5G行业融合已经进入到关键探索期，5G网络切片在各行业落地应用和规模推广是重要突破口。在未来工厂中，数字虚拟化技术和物理实体相融合、ICT技术与现代制造业相融合，将不断提高工业生产的灵活性、可追溯性、多功能性及生产效率，为制造业开辟新的商业模式。本文通过“5G网络切片+工业互联网”的落地方案，结合5G网络切片的创新实践，夯实验证设想，驱动5G网络切片技术的落地实施。
能源互联网已成为当今学术界与产业界的研究热点，作为核心技术之一的大数据，将在其发展中起到举足轻重的作用。文中综述了国内外能源互联网大数据技术研究和实践成果，阐述了大数据基本概念与特征及其在能源互联网中的重要性，进一步分别从技术层面和管理层面总结了能源互联网中大数据应用所面临的挑战。在此基础上，梳理了能源互联网中大数据的重点应用领域，提出了能源互联网中大数据研究的框架和技术路线。最后，总结了能源互联网中大数据的研究现状，指出需多方通力合作，才能稳步推进。
中国的教育体系可分为学历教育及非学历教育： 学历教育为学生提供获得中国教育部认证的证书或学位，包括学前教育、义务教育（即小学及初中教育）、高中教育以及涵盖大专及大学 教育的高等教育； 非学历教育是学历教育的补充，其中包括课外辅导、额外课程活动、备考、外语培训、幼儿教育、业余爱好培训以及职业培训；对应的细 分领域包括：早幼教、K12教育、高等教育、职业培训、素质教育、出国留学等。 根据我国教育举办者分类，分为民办教育与公办教育： 民办教育是指国家机构以外的社会组织或者个人，利用非国家财政性经费，面向社会举办学校及其他教育机构的活动； 公办教育则是指国家机构以国家财性经费面向社会举办学校及其他教育机构的活动。
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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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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