为有效处理电网调度中心检测得到的设备数据,提出了流处理平台 Spark 与 Xgboost 算法相 结合的分类电力设备数据故障诊断模型。 首先介绍了变压器设备故障诊断的判断依据；然后在 Spark 框架的基础上,利用 Xgboost 算法构建了一个设备故障诊断模型；最后对模型的分类性能和 运算速度进行了分析。 结果显示:模型使用 Spark 平台和 Xgboost 算法性能更优。
针对非结构化大数据难以实现安全存储和易遭受安全攻击的问题，提出可撤销属性加密结合快速密 度聚类算法的非结构化大数据安全存储方法。利用可撤销属性方法为非结构化大数据提供安全的存储结构，通 过区分安全攻击和传输错误来防止大数据的误传和避免安全攻击；利用霍夫曼压缩技术对数据进行快速压缩，节 省非结构化大数据处理过程中的时间开销；利用错误控制技术为潜在丢失的数据提供备份系统，并利用快速密度 聚类算法有效处理多维大数据文件。实验证明，相比于其他现有非结构化大数据安全存储方法，该方法的执行速 度更快，时间开销更小，信息损失百分比更低，信噪比（ＳＮＲ）和压缩比更高
粤港澳大湾区是中国重点建设的战略区域，其协同结构的有效认知是打造世界级湾区的核心研究内容。作为一种重要的城镇群发展模式，大湾区内部具有复杂的城镇协同关系，这一关系充分体现在城镇间的人群流动特性上，而跨城职住迁徙是区域人口流动的一种直观、稳定的表现，基于高精度跨城职住迁徙数据开展湾区协同结构的认知意义显著。文章在总结归纳国内外湾区协调发展研究、跨城职住综合应用研究的基础上，基于百度地图所识别的跨城职住时空大数据开展了粤港澳大湾区协同认知方法的研究与实践。研究构建了跨城职住交换网络，以统计单元为网络节点、以交换流量为连接权重，从加权连人连出度占比、加权中心度、迁徙平均距离3个方面认知跨城职住关系。研究进一步结合经济数据展开城镇群协同关系的聚类分析，将大湾区内各空间单元归纳为交流中心单元、优势单元及其特例、待发展单元、输出型单元、输入型单元6类。研究结果发现，当下粤港澳大湾区构建了广州一佛山、中山一珠海、深一莞一惠3处交换结构异质性组团，多中心发展结构明显。同时湾区协同不均衡的问题仍然存在，各类协同特征单元呈显著的圈层结构分布，东西岸城镇交换关系差异明显。最后，本文结合大湾区区域综合结构特征以及大湾区相关规划政策空间布局特征，阐述了大湾区内城镇群结构的发展状态、发展问题以及未来方向。指出未来粤澳大湾区的发展需要进一步加强多中心协调机制优势，解决区域内东强西弱、周边滞后、核心北移等结构问题。梳理各类单元间的合作模式，强化协同网络中优势空间单元的贡献程度，巩固交流中心单元的参与程度，避免极核同周边形成单向的输入输出，充分利用广阔的湾区腹地促进区域功能的循环与互补，以期为粤港澳大湾区的协同发展提供支持。
疫情初期，突发性高是其明显特征：我国病例数日均数千个，10天内病例数超非典。随着时间推移，疫散性广的特征随之凸显：疫情已从初期少数国家迅速至全球。同时，疫情还引发了一系列社会问题，都对政府的治理能力带来巨大挑战。
语言是城市规划的重要内容。其一，政府的工作语言、公关语言和大众交际构成了城市基本的语言信息交际状况．以国家通用语言为主导的“多言多语制”是其基本的语言面貌。其二，地方语言文化、语言景观、语言艺术在丰富城市文化生活、打造城市文化名片、塑造城市文化风韵、陶冶城市文化精神方面起着关键作用。其三，语言产业是城市经济的重要组成部分，特别是在数据成为生产要素的新时代，语言数据在新基建、泛在语言智能、智慧城市建设中发挥着重要作用，要重视语言职业，发展语言产业，占有信息时代高地，获得数字经济发展的数据先机。其四，语言服务是城市管理、城市服务的重要部分，也是为市民提供的重要公共产品。特别是由信息沟通、语言抚慰和语情监测为主要内容的应急语言服务，事关城市应对公共突发事件的能力，应当引起足够重视，解决好应急语言服务的法制、体制、机制问题。城市语言规划本质上是城市语言能力规划．需要培植语言人才，建构语言信息和语言文化设施，发展语言技术，积累语言资源，并通过法制来科学调配城市语言能力。最大限度地获取语言城市发展的经济与文化红利。
针对网络、计算机、手机辅助学习的现实要求和网络特点，结合数学题库建库、学习软件研制等项目，探讨数学辅助学习类软件研制的关键技术，包括：数学题库各题型的数据特点和结构设计等数据库建库i＇a1题，软件编程技术要点，辅助学习软件使用中的交互处理等。探讨成果初步应用于数学题库和多个专业题库的建设和教学辅导软件的研制，对于提高建库速度和质量、运用软件辅助教学和提高学习效果产生了明显效益
从2016年起，物联网智库每年都会推出一份物联网产业生态全景图谱，跟踪产业生态进展、收集主要参与者信息、发掘行业发展趋势。2019，我们继续坚持“从产业关联广度和深度观察，探索物联网如何对经济结构深刻变革带来的影响”的初衷，对过去一年的物联网市场进行回顾，形成最新版的物联网产业生态图谱。
车联网作为物联网的一一个重要应用方向，它是社会经济和工业化进程发展的产物，也是汽车步入智能化时代的重要标志。随着4G的普及，任何车身数据的实时传输都不再是障碍了，反而对精确的车身数据要求更高了。
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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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