随着教育信息化浪潮的到来，学习预警技术得到快速的发展和广泛的应用。为了方便学者了解学习预警技术的发展 历程或从事相关研究，收集、整理 2015 年以来学习预警的相关论文，并对论文进行梳理、总结、分析。首先介绍学习 预警的相关概念以及与学习分析的区别，然后着重介绍学习预警指标、框架和方法，并对部分研究成果进行介绍、归 纳，绘制表格以清晰呈现学习预警研究领域整体脉络。最后对学习预警系统的应用以及挑战与展望进行介绍，剖析 当前学习预警面临的问题和未来发展方向。
于民法所保护的个人信息与涉及公共利益的医疗信息等应当有所区分。在疫情期间，我国率 先构建起数字化抗疫体系，有效控制了疫情。但由于涉及个人信息的法律规范在适用上存在冲突、政府对个人 信息保护不周等因素的影响，公民的个人信息权在抗疫过程中受到不同程度的侵害。因此，要在法律上明确个 人信息权的保护界限，规范各主体对个人信息的收集利用，同时还要注重缓解民众的恐惧心理，加强对网络和 媒体的监督，通过规范商业机构对于个人信息的利用，以使疫情防控和公民的个人信息权保护保持适当平衡。
介绍了新的调度系统，包括资源调度、应用编排、配置标签中心、云网络和云存储服务等子系统。系统通过数 据拓扑感知能力保证了计算和数据的局部性，节约网络I/O开销；通过优化点对点大数据量读取的资源调度， 解决网络风暴造成的影响；通过网络和磁盘隔离技术以及可抢占的方式来保证服务等级协议。
专业教学标准对明确人才培养定位、建立课程体系、开发教学资源和实施教学具有指导性和规范性作用。结合 深圳区域经济特点，以国家专业教学标准框架为出发点，参考职业技能等级证书标准，深入分析专业教学标准开发需重 点关注的矛盾问题，设计专业教学实施标准，探讨标准技术层面的开发思路。通过岗位需求分析，建设课程体系，开发教 学资源并实施教学，反馈并修正专业教学标准，实现人才动态培养，提高人才培养质量。
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。
文中利用逆 P-集合生成∨型大数据结构,给出∨型大数据的新概念,如大数据区块、区块矩阵、区块元、区块元矩阵与 数据元概念；利用这些概念给出区块属性推理结构、区块矩阵推理结构、区块元智能分离定理、区块元智能检索定理、区块与区 块元等价类定理；给出区块元智能分离准则、区块智能检索准则；给出区块元智能分离-区块智能检索算法与算法过程；给出大
消防大数据分析平台是实现智慧消防所必需的基础设施。本文基于无锡消防大数据应用平台建设的实践 成果与经验．结合消防工作的业务特性与应用需求，从消防工作的大数据属性、消防大数据应用平台建设目标与任 务、消防大数据应用平台设计与实现、消防大数据典型应用、消防治理模式创新等方面进行介绍。最后对消防大数据 建设工作进行了实践反思与未来展望。
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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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