利用大数据技术收集、分析对手的金融交易数据，可为日常经营管理和经营决策提供科学预测。但是大数据技术为金融机构带来便利的同时，也产生了很多问题。
为了解决大型城市地质三维模型可视化面临的数据容量巨大 、模型处理时间长 、三维渲染慢 、客 户端对硬件依赖过高等问题 ，本文提出了一种基于 Spark 大数据技术搭建的云端城市地质三维可视化平 台 ，包括数据存储层 、数据调度层 、云端渲染层 、终端可视化层 。 对城市地质使用的地学大数据采用“纵向 分层 、横向分块”策略进行自动划分 ，在三维模型计算及三维可视化过程中 ，采用 Spark Streaming ＋ GPU 的快速并行计算和任务调度 ，可高效地自动完成三维模型的分布式渲染 、集中融合和可视化展示 。 在“地 质云”中使用 ５ 台高性能云主机构建了城市地质三维可视化平台原型 ，采用雄安新区的地质 、钻孔 、高精度 网格 、倾斜摄影等约 ４１０ GB 的数据进行实验 。 经在线验证 ，无三维引擎的客户端访问云端的城市地质三 维可视化计算平台 ，每秒可渲染并返回 ３０ 帧三维图像 ，人机实时交互流畅 ，形成的这种新型“终端发请求 、 云端三维算”模式将对虚拟化城市地质走向实际应用起到重要的推动作用 。
在新时代大数据背景和国家深化职业教育改革的新形势下，职业院校教师的传统教 学面临诸多新的问题，对教学环境、教学方法、生源基础、培养目标、社会责任、知识安全都提 出新的考验。面对不断改革发展的新形势，面对日新月异的新媒体技术，必须紧跟时代步伐， 积极适应新变化，调整教学思路，改进教学方法，强化社会责任和担当。文中结合“图像处理” 课程的教学实践从生源配置、知识获取、培养目标、企业对接以及知识安全等几方面阐述了一 些个人的思考。
加强大学生数据素养教育是大数据环境下科技创新、教育及应用等的发展需求。在分 析大学生数据素养的内涵及目前国内外高校图书馆开展数据素养教育的现状的基础上,探讨 了高校图书馆针对大学生开展数据素养教育的模式及路径。
智慧杆塔体现共享、共建、共融理念，5G建设过程中，站址难寻，与智慧杆塔结合是最优解决方案。但5G基站用电的功率、可靠性等对比其他功能模块不同，智慧杆塔供电是按各个功能模块处理．还是系统统一解决，需要从系统角度，综合CAPEX、OPEX、可落地实现等多个维度评估，并在此过程中，结合现在通信电源产业发展情况，推论出5G在智慧杆塔场景下的供配电最佳方案，应以直流集中供电为主，交流分散供电为辅，使智能路灯与智慧城市模块分路供电j
科学数据的安全性和可信赖性对于面向用户的公共存储至关重要。我国国家层面的科学数据政策体系还不 完备，科学数据仓储建设还较薄弱，在数据仓储评估认证方面还存在空白，迫切需要了解国际的前沿动态。本文选取 荷兰的数据认可印章（DSA）为调查对象，详细阐述DSA的组织架构、标准架构、评估认证流程，介绍DSA与国际科联 世界数据系统（ICSU-WDS）联合提出的可信数字仓储的核心认证机制。结合DSA数据认证机构的经验，提出对我国科 学数据仓储认证和相关标准制定的思考与启示。
针对火电环保领域海量的环保数据无法高度利用问题，本文采用大数据、人工智能和机器学习等信息技术， 构建国家能源集团的基于大数据的火电厂智慧环保平台，结合龙源环保公司脱硫、脱硝系统方面的专业技术和优化 运行模型，将海量的脱硫脱硝等环保数据全部纳入管理，对电厂开展了深层挖掘数据使用价值的研究。建设覆盖公 司全管理领域和业务领域的智慧环保大数据平台，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、优化运行、深度 分析于一体的大数据中心。实现火电厂环保岛系统的智能控制和智慧管控，提升公司脱硫脱硝系统专业化服务能 力和智慧化服务水平。本文以北京国电龙源环保工程有限公司为例，进行了环保数据平台建设，实现设备的全生命 周期管理．帮助运维负责人员实现对企业环保资产的有效管理。
在调研国内外数据科学与大数据技术专业建设情况的基础上,提出培养具有行业特色和可持续竞争力的大数据卓越人才的建设目标,阐述如何构建贯通式能力培养的课程体系,构建校企融合协同育人体系,构建多层次一体化的实验环境,培养师资队伍以及构建教学质量持续改进体系,从而形成多层次、多类型、健全的卓越人才培养体系。
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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。
中服云工业物联网平台入选工信部工业互联网优秀产品、制造业与互联网融合发展试点示范项目，并获评工业互联网平台20强之一。未来，中服云将继续深耕工业物联网领域，以自主可控的平台技术赋能更多行业的数字化、智能化转型。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
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