用户需求是物联网智能服务的根本驱动力，如I唧等很多物联网框架允许用户使用简单的触发．命令 编程（TAP）规则进行编程，但它们描述的是设备调度程序，并不是用户服务需求．一些物联网系统提出采用面向目标 的需求方法，支持服务目标的分解，但很难保证物联网不同服务间的一致性和服务部署的完整性．为了支持正确的 “用户编程”并保证用户服务需求的一致性与完整性，提出了基于环境建模的TAP规则自动生成方法，在用户提供的 服务需求的基础上，根据环境模型自动推导出所需的系统行为，以检测系统行为的一致性和完整性，并最终自动生成 TAP规则，实现从用户服务需求到物联网设备调度的自动生成．构建了物联网应用场景的环境本体以建模环境，并定 义了基于环境本体的服务需求的描述方法．另外，针对方法的准确性、效率、性能以及构建环境本体的时间开销，在 智能家居场景上进行了评估．结果表明，所提方法的准确性、效率和性能均超过可用阈值，且在需求达到一定数量 后，构建环境本体花费的时间可忽略不计
五月份以来,国内手机销量低于市场预期及印度疫情恶化事件引发市场对半导体需求的担忧,行业处于被动去库存步入主动补库存阶段,供不应求仍在持续。产业链方面,半导体设备和材料表现显著优于其他细分产业,IDM、代工、封测等走势较弱。
人工智能被认为是第四次工业革命的主要使用技术，获得了各行业的极大关注。中国政府高度重视人工智能技术的推进和产业化落地，发布一系列促进人工智能发展的相关政策。例如，2016年6月，工信部等出台《“互联网”人工智能三年行动实施方案》；2018年1月，国务院出台《关于推进城市安全发展的意见》；2019年12月，交通运输部出台《推进综合交通运输大数据发展行动纲要》；2020年3月，国家市场监管总局出台《居家安防智能管理系统技术要求》等。以上这些政策规划中多次提到将人工智能技术应用于公共安全领域，进行技术创新、产品和应用创新。
在5G时代设备对于材料的介电性能等要求越来越高的背景下，LCP材料凭借优异的性能被广泛应用于高速连接器、5G基站天线振子、5G手机天线、高频电路板等电子电器方面。2020年国内LCP消费需求量约3万吨，预测到2026年国内LCP总消费量将达到4.3万吨。
物联网市场热浪汹涌,物联网概念继续得到热炒:从2010年开始围绕物联网概念的各种活动层出不穷,物联网概念继续得到市场、股市等各方面的热捧。
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大数据时代，新闻信息生产与传播的创新和变革，带来了新闻传播活动从生产到传播再到反馈的嬗变。如今，数据已渗透到我们生活的每一个领域，同时也成为了一种重要的，能量巨大的生产力资源。新闻生产也被数据所包围裹挟，更凸显出新闻的真实性，从而使受众的认可度陡增。首先，网络上的海量数据来源于广大网民在互联网上留下的痕迹，大数据时代的新闻从巨大的数据中进行选题，获得新闻来源，新闻信息愈发贴近民生，贴近百姓，以受众想知道的为主。其次，科学技术的发展让新闻传播渠道得到扩展，传播平台多样化，新闻传播不再是“高高在上“的姿态下达信息，而是以平等的姿态为受众提供资讯服务，与受众互动交流。再次，新闻传播开始注重用户体验，回归到最初的以受众为本位，从受众的角度进行新闻传播活动，创新多种新闻传播表现形式来传达信息。
本文从大数据和数据密集型科研范式的环境出发，归纳了科研数据素养这一具体领域的数据素养的研究现状，并分析了科研数据素养现状中存在的问题和挑战，探讨了针对科研工作以及科研人员特征的数据素养培养与提高的问题，构建了基于职业发展和基于项目和数据生命周期的两个科研数据素养培养框架，以期为科研人员适应科研环境变化及提高科研数据素养提供研究基础和思路。
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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。
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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”
AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频，摄像类无屏产品，快速演进为音摄功能延续，新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展，预计市场规模将保持高速增长，2026年销量超过70万台。
国务院《2030年前碳达峰行动方案》明确将石化化工行业列为重点降碳行业，要求通过“碳达峰十大行动”推动炼化产业结构优化，包括控制汽油消费、开发生物燃料、加快非常规气利用等。
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