数据创新了思维方式，小数据同样具有重大价值。小数据是个体用户的“全数据”，与大数 据相比，小数据更具可操作性、适用性和人文关怀等特点。通过用户表达和行为感知采集的小数据，可 以采用基于知识、内容、交互、协同、关联、情境、混合等的推荐算法进行分析。图书馆用户小数据的采集 分析可应用于描绘个人数据报告、增强宣传推广效果、优化嵌入式服务、加强用户感受体验、提供决策 决议参考等方面。
新技术企业数据治理水平总体偏低 ；影响高新技术企业实现数据治理的因素包括认知不全面 、认知 渠道不畅通 、数据平台缺乏 、数据功能不明显 、组织创新滞后等 。 为了提高高新技术企业数据治理水平 ，需 要做好以下 ６ 个方面的工作 ：制定国家大数据发展战略 ，引领高新技术企业走向数据化治理 ；建立和完善宣 传机制 ，提高高新技术企业对大数据技术的认知程度 ；加快平台建设 ，为高新技术企业实现数据治理提供 现实支撑 ；加快组织创新 ，为高新技术企业实现数据治理提供组织保障 ；充分发挥高新技术企业的示范引 领作用 ；加快数据安全和人才队伍建设 ，为高新技术企业实现数据治理提供保障
以往管道企业数据分析侧重于因果关系，而在大数据时代，管道系统一系列的信息集成、管理 程序、检测记录以及日常运维记录等都将通过物联网、云计算等数据网络串联起来，其数据分析方向 逐渐由因果关系向非因果（关联性）关系转变。通过对大数据分析模型进行研究，得出大数据分析 将是管道企业未来发展的重要趋势之一，建立了适合于未来发展的管道系统大数据管理架构模型， 提出了基于大数据的管道数据算法模型，进一步完善了内检测数据管理模型，并在管道泄漏和预警、 管道地质灾害、管道腐蚀管理、管道内检测数据分析等方面实践应用，获得了能耗控制、灾害管理、风 险控制等综合性、全局性的分析结论，对于管道大数据领域在管道行业的发展和应用具有重要意义。
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。
大数据时代为高校学生思想进行“数据肖像”的精准 描绘，具有丰富的内涵与重要意义。行为与思想具有高度相 关性，这是绘制“数据肖像”的逻辑前提；将思想与行为通过 大数据科学联结，在调研并建立高校学生思想的“七观”刻 画标准、搭建学生“六维”行为大数据平台的基础上，构建高 校学生数据肖像层次结构模型，可以实现为学生思想特征的 “画像”。为高校学生思想进行数据肖像精准描绘是一个系 统工程，需要教育行政主管部门的保障与规范、高校管理层 面的支持与引导、思想政治教育队伍的改变与适应以及高校 学生的配合与参与。
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。
：随着物联网设备和分布式资源在配电网中的不断渗透，区域配电网的能量管理问题面临新的挑战，为 此提出云一雾分层能量管理架构，并利用智能算法实现含多个利益主体的配电系统的能量管理和优化决策。 所提方法在雾层计算中借助机器学习完成对智能电表、各种物联网设备产生的数据进行计算和处理，在云端 计算中通过云一雾间的数据交互及外部信息的收集，利用智能优化算法对配电网制定的决策目标进行整体优 化计算，以达到智能决策的目的。通过建立配电网内普通用户、微电网、配电网运营商3个利益主体的效用 和收益模型，在雾层捕捉用户用电行为和对新能源出力数据进行回归预测，根据用户用电负荷对电价的反 应，在云端以社会福利最大为目标，对配电网的总购电负荷及零售电价进行优化决策，实现整个配电网的优 化管理。通过IEEE 33节点系统算例对所提方法进行仿真，结果验证了所提方法的有效性。
数字化时代与教育变革：研究背景、进展与局限
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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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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