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。
视频检测技术有助于改善视频数据质量问题。随着科技进步和信息技术发展，视频数据 规模急剧增加，视频数据质量问题越来越受到人们关注。针对相似重复视频数据和异常视频数 据这2类脏视频数据的检测技术将有助于发现并解决视频数据质量问题。为此，通过扩展视频数 据质量概念，针对这2类脏视频数据，分析和总结相关的视频检测方法及关键技术；最后，简要说 明视频检测技术研究的不足，并对视频检测技术的应用进行了总结和展望。
2013年被认为是大数据元年。数据信息的丰富，数据开放力度的加大，各个领域都受到大数据的影响，甚至在不知不觉中，我们的生活、工作和思维都因大数据的兴起而改变。大体上细分到新闻业，就表现为数据新闻的兴起。面临当代全球新闻业，作为应对大数据时代的发展和变革，产生了新兴领域一一数据新闻。它颠覆了传统新闻，为日渐衰弱的新闻业注入了新鲜血液。据悉，许多国外媒体的佼佼者，早在几年前，就开始探索了数据新闻。例如《卫报》、《纽约时报》等知名媒体就开创了很多数据新闻作品的先例。在他们的勇于开拓中，几年下来，不仅积累了较为丰富的经验，也制作了相对成熟的数据新闻作品。纵观国内，数据新闻起步较晚，目前仍处于探索阶段，数据新闻的生产方式及可视化的呈现方式有待提高。截止到目前的数据新闻领域，国内学者的研究相对较少，空白点存在较多，因此，文章以美国为例，结合作品详细阐述了大数据视域下数据新闻对新闻生产的影响，进而介绍了数据新闻的呈现理念和呈现方式，以及在传统媒体和网络媒体中新闻实践的应用，文章最后分析了国内数据新闻面临的困境，依照国外情况发现其中的不足，并借鉴国外经验对中国数据新闻的发展提出了一些改良建议。
大数据技术的进步与发展催生了数字边疆，对国家治理提出了时代 性挑战。 数字边疆是基于大数据资源不断积累而形成的虚拟数字空间，在发展 过程中具备了国家主权性质，承载着现实的国家利益。 可以说，对数字空间的 治理直接关系到国家的整体发展。 近年来，广东、贵州等多个省级地方政府从 治理与发展的现实需求出发，先后设置大数据局以加强对数字资源的统筹、对 数字空间的治理以及对数字边疆的经略。 在大数据时代已然来临之际，国家亟 需正视大数据资源的时代价值，加紧构建国家级大数据管理机构，以大数据局 为中心，在大数据思维下加紧制定数字边疆战略、构建数字边疆话语体系、谋 求数字边疆话语权，服务于数字边疆治理的现实需要。
在分析信息化建设发展需求的背景下，提出数据拓扑的概念与定义，描述了其结构内容以及 与电网数据关联情况的对应性。重点分析了其对于提升应用系统数据处理、信息展示、数据分析水 平方面所能够发挥出的促进作用。之后给出了基于数据拓扑的应用系统数据处理分析相关功能的 架构，并简述了数据拓扑在电网数据处理分析中的实际应用。
随着数据规模的不断增长，大数据管理具有重要意义．在众多数学模型中，因为概率模型可以将海量数据 抽象成少量概率数据，所以它非常适合管理大数据．因此，研究大数据环境下的概率数据管理具有重要意义．作为 一种经典查询，基于概率数据的范围查询已被深入研究．然而，当前研究成果不适合在大数据环境下使用．其根本 原因是这些索引的更新代价较大．该文提出了索引 ＨＧＤ-Ｔｒｅｅ 解决这一问题．首先，该文提出了一系列算法降低新 增数据的处理代价．它可以保证树结构平衡的前提下快速地执行插入、删除、更新等操作．其次，该文提出了一种基 于划分的方法构建概率对象的概要信息．它可以根据概率密度函数的特点自适应地执行划分．此外，由于作者提出 的概要是基于比特向量，上述策略可以保证索引以较低空间代价管理概率数据．最后，该文提出了一种基于位运算 的方法访问 ＨＧＤ-Ｔｒｅｅ．它可以用少量的位运算执行过滤操作．大量的实验验证了算法的有效性．
数据是基础， 需求是导向， 数据建设必须对接需求， 才能发挥数据的基础支撑作用。 从“数据为王” 到“需求为 王” 体现了人类对数据建设的规律性认识， 是数据建设的跃升阶段。 在人才建设领域， 企业只有挖掘到优秀人才， 才能创造最 大效益； 人才只有找到合适岗位， 才能发挥最大潜能； 人才数据只有与用人需求精准对接， 才能岗位适配， 人尽其才。 “需求 为王” 回应了人才建设和人才数据建设的呼声， 为直接抓住用人需求， 缩短人才和用人单位之间的距离提供了方便， 揭示了人 才信息数据建设的目标， 代表着人才数据信息技术集成应用的重要方向， 也是促进人才优化配置和提升用人效益的有效途径。
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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。
传统消防与安防系统孤立，缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制，出现火警，才发现设备故障无法使用，错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步，无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录，维护记录无法有效追溯
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
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