随着智能电网建设的不断推进，电力系统中运行的采集终端数量大幅激增。面对采集到的海量用电数据，如 何快速挖掘出有价值的信息，指导企业发展并服务社会民生，显得尤为迫切。文章介绍了利用分布式架构的用电 信息采集系统采集用电数据，建立大数据云平台，通过BP神经网络算法等大数据分析方法，提高线损治理成效，实 现负荷的准确预测，并在光伏、车辆网等新的领域对电力能源大数据应用的研究进行了展望，对未来电力能源大数 据的深化应用有重要的指导意义。
于重复数据删除的连续数据保护系统可以实现时间点连续的数据保护，可以将数据回滚到任 意的时刻，并且能够很好地降低存储开销，是一种理想的数据备份方式，而如何实现系统的快速回滚严’ 重影响整个系统的性能．根据基于重复数据删除的连续数据保护系统的特点，系统实现了2种数据的快 速回滚方法，并且通过cache对其中一种方法进行了加速．实验显示，2种回滚方式均能很好地实现数据 回滚，并且cache起到了很好的加速效果．针对不同的回滚需求，灵活地选用不同的回滚方式，能够快速 有效地实现数据回滚．
数据持有性证明（provable data possession，简称PDP）和数据可恢复性证明（proofs of retrievability,简称 POR）是客户端用来验证存储在云端服务器上数据完整性的主要技术．近几年，它在学术界和工业界的应用广泛，很 多PDP和POR方案相继出现．但是由于不同群组的特殊性和独特要求，使得群组PDP／POR方案多样化，并且群组应 用中的许多重要功能（例如数据去重）没有被实现．如何构造高效及满足群组特定功能和安全需求的PDP／POR方案， 已经引起了人们的广泛关注．给出了一种支持数据去重的群组PDP方案（GPDP），基于矩阵计算和伪随机函数， GPDP可以在支持数据去重的基础上，高效地完成数据持有性证明，并且可以在群组中抵抗恶意方选择成员攻击．在 标准模型下证明了GPDP的安全性，并且在百度云平台上实现了GPDP的原型系统．为了评估方案的性能，使用了 10GB的数据量进行实验和分析，结果表明：GPDP方案在达到群组中数据去重的目标的基础上，可以高效地保证抵 抗选择攻击和数据持有性，即：预处理效率高于私有验证方案，而验证效率高于公开验证方案（与私有验证效率几乎 相同）．另外与其他群组PDP／POR方案相比，GPDP方案将额外存储代价和通信代价都降到了最低．
文章以关联数据思想为基础,提出了一个基于关联数据的递进式政府数据开放模式,将政府数 据开放分为数据开放、关联开放和深度开放三个阶段,给出了一个四层结构的松耦合和开放性的技术框架, 对框架所涉及和需要解决的关键性问题进行了探讨,包括数据描述与发布、数据管理与服务、语义互操作支 持以及社会化参与等,为相关研究和实践提供一个系统性的路径指导和实现参考。
中不同数据源之间的数据不一致是一个普遍存在的问题，严重影响了互联网的可信度和 质量．目前数据不一致的研究主要集中在传统数据库应用中，对于种类多样、结构复杂、快速变化、数量 庞大的跨源Web大数据的一致性研究还很少．针对跨源Web数据的多源异构特性和Web大数据的5V特征，将从站点结构、特征数据和知识规则3个方面建立统一数据抽取算法和Web对象数据模型； 研究不同类型的web数据不一致特征，建立不一致分类模型、一致性约束机制和不一致推理代数运算 系统；从而在跨源Web数据一致性理论体系的基础上，实现通过约束规则检测、统计偏移分析的Web 不一致数据自动发现方法，并结合这两种方法的特点，基于Hadoop MapReduce架构提出了基于层次 概率判定的Web不一致数据的自动发现算法．该框架在Hadoop平台上对多个B2C电子商务大数据进 行实验，并与传统架构和其他方法进行了比较，实验结果证明该方法具有良好的精确性和高效性．
面向大数据全生命周期安全的主动防御是目前大数据安全研究的热点之一。在分析大数据主动防御系统对数据采集需求的基础上,提出了一种面向大数据主动防御的低损耗数据采集方法。该方法基于虚拟机内省技术,结合了带内采集和带外采集的优点,并对数据采集进行了优化设计,实现了一种高效低损的数据采集能力。
大数据发展现状与未来发展趋势研究，未来的发展潜力
时空大数据时代的地图学，地图学必将发生变革
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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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