运用文献研究方法对高校图书馆开展智慧服务现状进行梳理,在分析研究特点的基础上,提出了普通高校图书馆从文献资源环境向知识资源环境转变,建立书书相联、人书相联、馆院系相联的互联互通的服务体系,需要实施新的工作策略:做好信息服务发展战略规划和业务布局,构建融合式多种资源知识发现与服务系统,开启学科化个性化用户知识服务模式,提高馆员队伍学科专业化素质。
：为满足复杂数据共享需求、减轻数据提供者负担，分析自标准与数据港口架构理论机器实现技术．将数据模 式的概念引入自标准数据模型，根据NIEM原理，构建由公共数据模型、业务领域数据模型及编码表构成的自标准数据 模型库；基于MFI一13表单注册标准，根据自标准数据模型对数据集进行注册，为实现软件之间的互操作对应生成元数 据，并描述元数据遵循的语法及语义；为实现自标准数据的共享，提出基于数据港口架构的数据共享模型。并构建原型系 统，证明其有效性和技术可行性．
为构建安全和谐、可持续的政府数据开放生态系统，提出了政府数据开放的基本指导原则：数据安全 依托于所有利益相关方的良性互动。并且，政府在保障数据安全的同时开放更多数量、更高质量的政府数据； 数据开发者在创新利用的同时承担数据安全利用的责任；公众在积极分享数据开放创新成果的同时保持对个人 数据的绝对掌控权。最后，提出了建立数据管理专门机构，负责数据开放安全审查；对政府数据进行分层分级 分类管理；制定个人数据保护法；加强政府、数据利用者与公众之间的互动与反馈等建议。
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。
为了最大化基站的可节能空间，解决全网绿色基站的智能发现问题，通过改进Amn姆Propagation聚类算法对基站日负荷曲线进行自适应聚类，并进一步挖掘分析周效应下的日潮汐现象和汐节能时段，智能化识别基站的个性化节能场景，从而周期性地采取差异化节能策略。实验分析验证了该算法的高效性和准确性，预计节能空间可达20％以上，可应用于5G基站能耗的智能化管理，提高5G网络能效。
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 。
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。
文章针对大数据环境下数据安全和系统安全监测、预警和控制处置能力不足等问题，围 绕“如何保护大数据安全”和“提升大数据系统安全防护能力”两个核心问题，研究突破大数 据安全和软件系统安全的核心保护技术及评估技术，挖掘大数据在采集、汇聚、交换、交易、 存储、传输、分析、应用等过程中的安全隐患，提升数据安全能力和系统安全能力，实现大数 据产业的保驾护航
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
高渗透率分布式能源场景下的新型电力系统，电网职能由单一“保供”拓展为“保供+促消纳”共存，多层级电网之间的耦合性深度加剧。
新型电力系统构建与新能源并网的关键技术与标准工作阻抗分析不需要知道系统内部配置，小信号阻抗可以通过测量手段获得，能够较为方便
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