着云计算和大数据时代的到来，大规模数据中心在全球范围内得到r广泛的部署．但大规模数据中心 的高能耗仍然是当今亟待解决的问题．为解决这一问题，通常采用太阳能等可再生绿色新能源为数据中心供电．绿 色数据中心能够根据新能源的变化配合市电为数据中心提供高效、低能耗且稳定的电能供给，这是数据中心发展 的趋势．文中针对数据收集不完善和断电等因素会造成一定程度的数据缺失情况，提出了一种基于完备相容类的 不完备大数据填补算法，来填补数据中心的缺失数据；针对绿色数据中心能耗大数据的不稳定、间歇性和随时变化 等特点，提出了一种基于离散弱相关的决策森林并行分类算法，通过对数据中心能耗大数据并行分类，来指导供电 方式，以利于高效节能和延长电池寿命；此外进一步提出了一种增量更新决策森林的算法，来增量更新分类模型， 该算法能够保障分类模型不断适应数据变化，防止分类准确率随时间而下降，从而避免电池频繁充放电，以保证稳 定供电．整体来说，文中提出了一种数据中心能耗大数据管理模型，该模型针对大规模绿色数据中心的能源供给相 关问题，运用不完备能耗大数据的填补、能耗大数据的并行分类、分类模型更新这三方面的技术方法，动态调控太 阳能和市电供电端口，为数据中心提供高效、低能耗且稳定的电能供给．最后，采用绿色数据中心真实的能耗相关 大数据集进行实验，实验结果说明文中提出的能耗大数据管理模型，能够帮助绿色数据中心有效管理太阳能和其 他资源来配合市电提供稳定且充足的电能供应，从而为整个数据中心服务体系提供高效的能源服务．
数据收集是无线监测网络的关键环节彳1用无人机进行数据收集的本质是通过无人机的移动代替网络中 的转发节点减少数据从源节点到基站的转发次数，有效节约监测网络能量，从而成为未来发展的趋势．现有的研究 关注如何利用无人机有限的能量获得更多的数据，缺乏对获取数据的价值评估，从而导致无人机数据收集能效比不 高．如何利用无人机最少的能量付出在监测区域获取最大的数据价值，其难点在于数据价值是针对不同应用的主观 评价，而不同节点获取的数据价值如何比较，目前还缺乏统一的标准．可以发现，数据相似节点的数据价值存在相似 性．在此基础上，提出了一种数据收集方法OnValueGet，利用关键性代表节点的数据，最大程度地近似代表整个监测 区域的数据，从而在能量约束下获得最大数据价值．核心思想在于：ZA分析感知数据的时空相似性入手，确定数据价 值较高的感知节点，即数据关键节点．在应用的误差范围内，它们采集的数据可以近似表示全部网络感知节点采集的 数据．无人机以数据关键节点为数据采集的核心目标，在能量有限的情况下，根据遇到的障碍物和节点感知到数据的 异常与否，动态地规划数据收集路线，从而使收集到的数据具有最大价值，显著提升数据收集的能效比．
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。
智能建筑的发展，是科学技术发展的产物；智能建筑在发展中，建筑技术和通信技术、控制技术、计算机技术、显示技术逐渐成为了其技术基础。通信技术是信息技术的一种，通信承担着信息的传递的任务。通信网络是智能建筑的技术基础，其广泛应用推动了智能建筑的发展。对于信息社会而言，人们对通信的要求越来越高，使得智能建筑中通信网络的应用水平也逐步提高。本文对智能建筑通信网络的应用作了分类；对智能建筑中通信网络的发展和应用情况做了论述
本文介绍了物联网特点及物联网优势，并根据建筑生命周期理论对智能建筑全生命周期内物联网技术的应用进行了研究，阐述物联网应用于智能建筑全寿命运营管理的趋势，重点介绍了基于物联网的智能建筑全寿命周期内的应用。
P-集合（packet-sets）具有动态特性，它是由内p-集合XF（internalpacketsetXF）与外P-集合XF （outerpacketsetXF）构成的集合对（XF，XF）。利用p-集合，给出F-数据离散区间、F-数据离散区间的概念；利用 这些概念，给出信息系统输出数据的数据离散区间特征，给出数据过滤概念；提出数据离散区间定理、数据还原定 理、数据过滤定理、数据过滤剩余与数据辨识定理，给出应用。p-集合是研究信息系统输出数据变化的一个新理 论与新方法。
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．
据经济时代，数据的外部性特征决定了数据需要在更多的维度和更广的范围实现开放、流动、融合才能产生更高的价值和效用。从国际范围看，数据全球化趋势明显，各国数据主权管辖全面兴起，全球跨境数据流动管理政策面临重构。对我国而言，跨境数据流动管理需遵循数据经济发展规律，把握全球产业竞争和政策演进的趋势，认清我国产业能力和发展目标，明确我国国家安全和网络安全的“红线”，实现经济发展、国家安全、公民权利等多个价值目标的有机协同，推动我国数据经济的发展和数据主权的实现。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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绿盟科技集团股份有限公司(以下简称绿盟科技)，成立于2000年4月，总部位于北京。公司于2014年1月 29日在深圳证券交易所创业板上市,证券代码:300369。绿盟科技在国内设有50 余个分支机构,为政府、金融、运营商、能源、交通、科教文卫等行业用户与各类型企业用户,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡及巴西圣保罗设立海外子公司和办事处,深入开展全球业务，打造全球网络安全行业的中国品牌。
2025年中央经济工作会议指出，我国经济基础稳、优势多、韧性强、潜能大，长期向好的支撑条件和基本趋势没有变，经济发展前景十分光明。面对全球经济格局。深度调整，国内居民财富持续积累与资产配置需求日趋多元化，中国财富管理市场机遇与挑战并存。
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