大数据安全问题已成为关注热点，从大量信息中准确把握大数据安全发展态势，对促进领域发展有着重要意义。基于引文空间 CiteSpace 可视化分析工具，对 2010-2019 年中国知网信息科技文献目录中关于大数据安全的 822 篇研究文献，采用文献计量法探究该领域研究现状、发展脉络以及热点走向。研究表明，国内大数据安全领域主要围绕大数据、信息安全、大数据时代、网络安全、云计算等热点议题展开；在研究脉络上经历了对数据安全的基础性探讨、云计算的安全性探讨、信息安全保护探讨以及信息防护策略探讨。预测大数据信息安全防护、大数据云存储安全和大数据防护策略等问题，是未来大数据安全领域研究重点。
在人工智能教育形成的生态系统中，老师 学生 优质教育资源如何衔接
该文基于 Arduino嵌入式系统与物联网工程有机结合，设计并实现了智能家居系统。该设计主要由感知层、网络层和应用层组成。通过人工智能技术，系统可根据使用者的口令以及手势等执行相应的命令，实现了智能人机交互。同时使用逻辑回归等机器学习算法，在感知家庭环境数据的同时，为用户的行为建模，可以对家居进行人性化的管理。通过计算机和物联网的支持，智能家居成为了新型产业的佼佼者，伴随着时代发展，人工智能技术的介入，将会让人们的生活更安全、环保、智能。
] 恶性肿瘤的发病率一直呈现上升趋势，并且有低龄化趋势，而正电子发射断层成像（Positron Emission Tomography，PET）检查在恶性肿瘤的早期筛查、分期和防治方面有极为重要的作用。本文将着重介绍一款新型PET/CT设备探测器，阐述数字化硅光二极管探测器的设计结构、原理和性能参数，解析此新型的数字化硅光二极管探测器的应用对PET成像的空间分辨率、时间分辨率和灵敏度的影响。最终基于上述内容讨论数字化探测器相对于传统光电倍增管的巨大优势，以及大规模推广面临的一些问题。
为了江苏非遗“毛皮拼接技艺”的传承与发展，通过剖析毛皮结构设计与样板特殊处理，构建了毛皮样板管理系统，剖析了毛皮的拼接工艺设计，建立了抽刀工艺的数学模型，并完成了南京禄口传统制裘工艺的实录、分类与检索。结果表明，“毛皮拼接技艺”数字化保护能够促进毛皮服装的创新设计，满足人们的个性化着装需求。
转眼200年过去，在第三次工业革命到来之际，法国决心实现工业转型，解决能源、数字革命、和经济生活三大问题，由此提出了自己的制造业构想---工业未来。
为实现对警用装备的全生命周期可视化动态监管,应对新形势下公安信息工作对警用装备管理提出的新要求和新挑战,公安部装备财务局和第一研究所成立联合项目组,运用现代警务理念和物联网技术,研发了警用装备物联网管理系统。本文详细介绍了该系统的研发情况、功能组成、建设成效和下一步的工作规划,对物联网技术在公安业务中的推广应用,加强公安基础信息化、警务实战化、执法规范化具有较高参考价值。
以文献计量学中的共 被引分析方法为基础，基于科睿唯安的 Essential Science Indicators （ESI） 数据库中的 10587 个研究前 沿，遴选出了 2019 年自然科学和社会科学的 10 大学科领域排名最前的 100 个热点前沿和 37 个新 兴前沿。
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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。
在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下，制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新，同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变，机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹，还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。
功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
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