随着配电网采集的数据规模日益增大，如何高效地预处理配电网数据成为目前配电网数据分析面临的 重要问题之一。考虑到配电网大数据的复杂性，提出了基于Apache spark的大规模数据并行预处理的方法。 首先，为了更有效地处理配电网大数据，以spark为计算引擎搭建了大数据并行计算平台；接着，分析了目 前配电网大数据面I临的一些普遍性问题，提出了针对这些问题的数据治理方案；然后，结合spark计算引 擎，介绍了配电网大数据预处理的具体流程；最后通过实验验证了数据预处理对配电网数据预测的精确度提 升，以及分布式计算平台在数据预处理方面的速度优势。
现代科技的发展推动着各种技术走进人们的生活，计算机技术已经成为社会上最为成熟的一种技术， 其高速的发展带给了人们巨大的生活便利。因为网络本身有着开放性特征，所以需要做好网络信息资源的 安全管理，网络信息安全已经成为社会热点话题。面对大数据时代，这种问题变得更加突出。所以必须做 好网络信息安全管理工作，其对网络安全、信息安全有很重要的意义。本文将展开对网络信息安全管理、 威胁进行研究分析，给出合理举措，促进铁路行业网络信息安全建设。
城市空间形态主要呈现两种模式，分别为圈层式发展与轴带式发展。首先，圈层式发展模式是一种十分传 统且普遍的城市空间形态。根据圈层结构理论的主要观点，城市经济发展以中心城区为圆心，以圈层的空 间分布为特点逐步向外发展。也就是说，由城市核心至郊外，各种经济活动、用地方式、生活方式都是从 中心向外围呈现圈层状的有规律变化。例如，北京以故宫为中心，规模以同心圆的方式不断向外扩张。相 似地，成都的城市空间形态也围绕天府广场呈现标准的圈层状。 说到广州的空间形态，它虽然不像北 京和成都那样清晰地体现出圈层式发 展模式的特点，但是近十年来珠江新 城已发展成为广州核心CBD，肩负起 城市经济发展的主要任务。同时，整 个城市的商业活跃度也大致呈现由 珠江新城向周边逐级递减的趋势。此 外，珠江新城与周边如黄埔区、海珠 区的产业联动也进一步巩固其在广州 广州城市空间形态 ——圈层式发展 深圳城市空间形态 ——轴带式发展 的中心位置。因此在上述层面上，广州的空间形态很大程度上也 属于圈层式发展模式的范畴。 第二种城市空间形态模式是轴带式发展，这种模式通常是因地理 条件的限制而产生。深圳是这一空间形态的典型代表，城市呈带 状分布，东西长，南北窄。改革开放初期，深圳充分利用毗邻香 港的有利区位条件，多点启动，逐步形成了以沙头角、罗湖-上 步、南山-蛇口为中心的东、中、西点式布局结构。随着城市经 济发展的进程以及交通基础设施的完善，这些点连接成轴，城市 也因此体现由东向西的发展特征。轴带式发展与交通线路的线性 分布为城市“多中心”的发展模式奠定基础。港澳大湾区正构建以极点带动、轴带支撑的空间布局 扩大至区域层面，粤港澳大湾区正构建以极点带动、轴带支撑的空间形态布局。极点带动即香港、广州、 深圳强强联合，发挥推动区域发展的核心引擎作用，通过深化合作提升整体实力和全球影响力。轴带支撑 则是依托高速公路、高速铁路、城际铁路等为主体的快速交通网络，增强区域经济发展轴带上各城市间的 联动性，形成主要城市间高效连接的网络化空间格局。具体而言，这条轴带有效串连极点间的重要节点城 市，并促成东西两环的形成，即广深科技创新走廊和珠西先进装备制造产业带，其科技与制造特点也顺应 各城市的产业优势，有利于打造梯度发展、优势互补的产业协作体系。 粤港澳大湾区之所以能形成轴带式发展的空间形态，一方面是受地理因素影响，即珠江三角洲将11座城市 分隔在东西两岸。更重要的一个原因在于该区域已发展出多个核心城市，具备建成轴带的基础条件。作为 粤港澳大湾区的核心引擎，香港、广州、深圳集聚了较多的创新要素，因此能很好地扮演轴带关键节点的 重要角色。此外，因生产要素差异而形成的产业分工在基础设施逐渐完善的背景下有效连接各城市，这进 一步促进了轴带的形成。 核心城市 产业分工 地理因素 粤港澳大湾区轴带 形成的三大原因
本文通过分析5G和Al的技术特点，在广东广播电视台全媒体新闻生产平台的基础上，提出融合5G和AI技7I弋优势，进行融媒体生产方面的应用尝试与实践，搭建基于5G+Al技术的智能管理平台，开展5G+AI媒体生产域与传播域实践，探讨新技水提升新闻融合生产能力。
为了利用传感器数据对智能家居用户行为进行识别， 提出了一种基于 ＧＲＵ 神经网络的识别方法。 首先， 将数据集中的行为和传感器数据进行预处理， 实现数值化和离散化； 其次， 按照行为的触发时间点 对传感器数据进行合并处理； 最后， 设计出一种行为识别神经网络模型对输入的 ３３ 维特征的传感器数据进 行识别， 输出相应的行为编号。 实验结果表明， 该神经网络模型的识别效果比一些传统方法和 ＲＮＮ 神经网 络模型的识别效果好。
针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活，不能针对性地进行阶段性搜索，有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题，提出了一种基于改进哈里斯鹰优化（IHHO）算法的参数辨识方法。对HHO算法进行了两项改进：引入柔性递减策略，在迭代初期扩大全局搜索范围，在迭代后期延长局部搜索时间，从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部搜索能力；引入黄金正弦法，不但增加了种群的多样性，减少算法陷入局部最优的可能性，并且缩小了搜索空间，提高了寻优效率。应用于光伏电池工程模型的参数辨识中，IHHO算法比其他算法得到的辨识结果更为精确，辨识结果与实测数据拟合度更高，IHHO算法能够在不同环境下对光伏电池的工程模型进 行准确的参数辨识。
5G工业互联网平台中,5G网络系统来自CT厂商,边缘云/私有云系统来自IT厂商,工业软件系统来自OT厂商或者IT厂商,其中IT厂商主要提供AI及大数据类应用,工业硬件系统则主要由OT厂商提供。IT、OT、CT这三个原本相互独立发展的技术体系开始实现紧密融合,最终形成整体化的OICT体系。
随着智慧物流时代的到来，物流机器人产品在物流行业的应用也越来越广泛。比如在仓储物流领域，工作效率更为出色的 AGV 机器人、码垛机器人、分拣机器人，已经在逐渐取代人力，承担起物流运输、配送等工作。
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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。
2026年第二季度前十大交易均为后期风险投资轮，没有早期或种子期交易进入前列。加上交易数量萎缩，这一集中趋势表明投资者正为少数经过规模化、处于后期阶段的公司开出更少但实质上更大的支票。
在13个分指数中，有11个与6月份相比录得下降。值得注意的是，新订单指数7月份下跌2.7点，降至三年低点48.5，显示市场需求恶化。新出口订单指数跌破关键50点，降至49.6，重新进入收缩区间。在此背景下，产出指数7月份下降1.5点至49.9，指向制造业生产略有收缩。此外，投入采购指数下降2.0点至49.4，表明采购活动减少。此外值得注意的是，出厂价格尽管投入价格持续上涨，但仍进一步下降:材料价格持续上涨，但速度放缓，投入 价格指数为53.2。与此同时，出厂价格指数微降0.4点至47.8，显示出厂价格下降。
构建以兆瓦超充为主的充电基础设施是推动重卡电动化从封闭场景走向开放场景的关键。围绕“点-线-面”，联合客户与伙伴共同打造高质量兆瓦超充网络。
国际能源署光伏发电系统计划(TEA PPS)是国际能源署(1EA)内的一项合作计划(TCP)，成立于1993年。该计划的任务是“加强国际合作，以促进光伏太阳能作为可持续能源系统转型基石的作用。”为实现这一目标，该计划成员已开展多种光伏发电系统应用领域的联合研究项目。该整体计划由一个执行委员会领导，该委员会由每个国家或组织成员指派一名代表组成，该委员会指定不同的“任务”，这些任务可以是研究项目 或活动领域。
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