大数据时代为高校学生思想进行“数据肖像”的精准 描绘，具有丰富的内涵与重要意义。行为与思想具有高度相 关性，这是绘制“数据肖像”的逻辑前提；将思想与行为通过 大数据科学联结，在调研并建立高校学生思想的“七观”刻 画标准、搭建学生“六维”行为大数据平台的基础上，构建高 校学生数据肖像层次结构模型，可以实现为学生思想特征的 “画像”。为高校学生思想进行数据肖像精准描绘是一个系 统工程，需要教育行政主管部门的保障与规范、高校管理层 面的支持与引导、思想政治教育队伍的改变与适应以及高校 学生的配合与参与。
可再生能源的规模化接入与应用是泛在电力物联网的基础性特征之一，其固有的不确定性一方面会给电 网的安全稳定运行带来影响，另一方面导致其无法直接加入电力市场运营。虚拟电厂作为一种多能源的聚合模 式，可对分布式可再生能源进行协同控制，并以一个集合体的形式参与电力市场，对于实现泛在电力物联网建设 内容中提升电网安全经济运行水平以及促进清洁能源消纳具有重要意义。国内外对虚拟电厂的研究由来已久， 欧洲FENIX项目虚拟电厂以实现分布式电源可靠并网和电力市场运营为目标，而北美的虚拟电厂主要基于需求 响应计划，所以虚拟电厂聚合了大量可控负荷。在中国，国网冀北电力公司虚拟电厂示范工程兼顾考虑“源–网– 荷–储”的互动，将泛在可调资源聚合为可与电网柔性互动的互联网电厂。在此基础上，首先分析了虚拟电厂在协 调控制、优化调度、参与电力市场交易3个方面的研究现状。虚拟电厂的协调控制对象主要包括各种分布式电源、 储能系统、可控负荷以及电动汽车，协调控制方式主要分为集中式控制和分散式控制。在集中式控制下，虚拟电 厂的全部决策由中央控制单元制定；在分散式控制下，虚拟电厂的决策由各个代理系统取代。虚拟电厂的优化调 度是指在满足各机组出力约束和网络约束的前提下，以收益最大化、运行成本最小、碳排放最小为目标，对自身 内部多个电源的容量配置或出力进行优化调度，或者将虚拟电厂作为一个整体参与电网调度。此外，虚拟电厂利 用其先进的通信技术在参与电力市场交易时能够快速响应市场电价变化、负荷需求变化，对促进电力市场自由 化、增加市场灵活度、引导用户调峰调频等方面起到重要的作用。其次，详细阐述了泛在电力物联网下虚拟电厂 的关键技术，包括“边缘–云”计算架构、区块链技术和大数据技术。“边缘–云”计算架构，一方面，通过云主站对 虚拟电厂内部参与需求响应的负荷进行选择；另一方面，通过边缘计算感知用户用电行为，使得虚拟电厂在制定 投标策略时能够更加精准。区块链技术去中心化和透明化的特点与虚拟电厂在地域上的分散性和调度过程中的 协调控制有一定的相似之处，同时区块链技术也可保证虚拟电厂参与电力市场交易时的公平性和信息安全。大 数据技术一方面可用于对各分布式电源的出力进行更为精确的预测；另一方面也可用于处理虚拟电厂内部的各 种信息，提高各单元数据交换与处理的速度与精度。最后，对泛在电力物联网下虚拟电厂的研究进行了展望。考 虑了全成本节点电价下虚拟电厂的模型与优化调度方法以及虚拟电厂的信息物理安全问题与对策。
基于文物的“现状”“原状”和“干预”三个重要概念及内在关系，文章提出运用数字化技术对长城维修段持续进行基于模型和图像的数据采集和追踪，为“源场景”概念形成一套数字化数据集，用于对长城保护维修中的干预过程进行管理的方法，并对这一方法在箭扣南段长城维修工程中的数据成果中进行了检验。实践证明，基于“源场景”概念，结合数字化技术，可有效对长城保护维修中的修缮和干预进行过程管理，同时也有助于推动文物保护工程一系列管理与操作模式的更新。
基于无线传感网技术的建筑大楼能耗监测系统具有实时分项采集建筑能耗数据、无线组网传输、远程传输、后台数据存储统计分析等功能。本系统还可以实现建筑内温湿度的远程监测，分析每一个房间内的实时温湿度变化，配合建筑节能运行管理。
美国2012年来，先后发布《美国数字政府战略》《美国开放数据行动计划》《美国数字经济议程》《数字经济的定义和衡量》《联邦数据战略2020年行动计划》《引领未来先进计算生态系统:战略计划》等战略,以企业私营部门门]为主体,依靠全球领先的数字技术,确保美国数字经济发展在全球范围内的领先优势。
大数据时代之下，一如我们无法抗拒科技进步带来的便捷及欢愉，我们同样也无法避免在享受这一切的过程中留下自己的“数字足迹”。正因如此，数据如今已然被纳入企业的战略资源，开始指导决策，成为其提高行业核心竞争力的关键一环。
物联网系统（或系统）需要在云层之间进行优化，通过聚合器，最后到智能传感器。当今聚合器将变得更智能、更小和更低的功率，同时包围云和智能传感器的大部分功能。物联网未来的最大障碍将是如何处理收集的所有数据，以获取有趣的信息并采取适当的行动
本文介绍了云平台的建设工作，通过虚拟化技术打通计算、存储和网络资源，形成地理分散、逻辑统一的计算和存储资源池。平台面向有线网络运营商的IT支撑和公众业务系统，提供可按需分配、随时随地快速部署的服务，有效提高了资源利用率，推动了IT支撑及增值业务系统向云平台的迁移和演进。
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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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