大数据不是矿藏，而是土壤，开放的数据即为土地上的河流，河流流 过之处，就会孕育起发达的数据文明。1随着大数据时代的到来，数据犯罪 的数量及类别呈现出可怕的加速度增长趋势。这是因为，数据作为一种新 的生产资料和重要的生产要素，具有重塑社会活动空间的巨大能量。与此 同时，大数据时代的安全问题严重威胁着国家安全、社会安全和个人安全， 侵害了现实空间及数据空间的各种法益。为应对这些安全挑战，我国和世 界主要经济体特别是德国和美国，通过从制定专门的网络空间保护法律和 刑法条文对数据领域的违法犯罪进行规制，形成了科学严谨的治理途径。 当前，我国的国家治理能力和治理体系现代化正在加速推进，但基于现行 刑法在对数据犯罪立法问题上仍有部分遗憾，在保护现实空间和数据空间 法益、打击数据犯罪上力有不逮。为此，本文从数据犯罪研究入手，以期 对我国数据犯罪领域的刑事立法有所借鉴。
大数据安全问题已成为关注热点，从大量信息中准确把握大数据安全发展态势，对促进领域发展有着 重要意义。基于引文空间 CiteSpace 可视化分析工具，对 2010-2019 年中国知网信息科技文献目录中关于大数 据安全的 822 篇研究文献，采用文献计量法探究该领域研究现状、发展脉络以及热点走向。研究表明，国内大 数据安全领域主要围绕大数据、信息安全、大数据时代、网络安全、云计算等热点议题展开；在研究脉络上经历 了对数据安全的基础性探讨、云计算的安全性探讨、信息安全保护探讨以及信息防护策略探讨。预测大数据信 息安全防护、大数据云存储安全和大数据防护策略等问题，是未来大数据安全领域研究重点。
大数据技术成为驱动石油化工服务类企业数字化转型的有效手段，基于大数据技术的石油数字化工作平台建设是石油化工服务类企业的大数据应用实践，该技术整合了企业营销、生产、经营等多个板块的多种业务，串联了企业数据采集、存储、治理、挖掘、分析及应用的整个数据生命周期；从石油化工服务类企业数字化发展现状及遇到的问题出发，结合大数据技术的发展及优势，提出了基于大数据技术的石油化工服务类企业石油数字化工作平台建设方案，通过对大数据故障信息进行提取，应用DBN大数据学习算法模型实现石油全寿命周期管理的数据计算和处理；通过实验，文章研究的方法数据处理准确度大于90％。
为了准确、可靠地识别光伏模型参数，提出一种改进回溯搜索算法（MBSA）。该算法首先通过选取部分种 群个体同时学习当前种群和历史种群信息，而其他个体向当前种群中最优个体学习并远离最差解，从而保持种群多 样性并提高收敛速度；然后，通过概率来量化总体中的个体性能，进而每个个体基于概率自适应地选择不同的进化策 略来平衡探索和开发能力；最后，采用基于混沌局部搜索的精英策略来进一步提高种群的质量。所提算法在单二极 管、双二极管和光伏模块等不同的光伏模型上进行仿真实验。实验结果表明，所提出的策略极大提升了回溯搜索算法（BSA）的收敛速度和参数识别的准确性。将所提算法与逻辑混沌 JAYA（LCJAYA）算法和多重学习回溯搜索算法（MLBSA）等八种先进的算法进行对比，结果表明，所提出算法参数识别的鲁棒性在对比算法中最优，在单、双二极管模型上的识别准确性明显优于JAYA、LCJAYA、改进的JAYA优化（IJAYA）和基于教学的优化（TLBO）算法，在光伏模块模型上的识别准确性明显优于MLBSA、JAYA、IJAYA和TLBO算法。在不同光照条件和不同温度下采用厂商真实数据对薄膜、单晶和多晶三种光伏组件进行的实际测试中，所提算法的预测结果与实测情况一致。仿真结果表明，所提算法能够精确稳定地识别光伏模型参数。
近年来，人工智能技术迅速发展和渐趋成熟，在装备领域的应用大放异彩，极大地拓展了传统装备性能，特别是自主性和智能化水平。但人工智能算法本身固有的逻辑推理性差、具有不可解释性和需要学习训练等特性给人工智能装备的质量监督带来了新挑战。现有评价手段的欠缺也使人工智能装备发展在实用可靠方面充满不确定性。本文在总结归纳人工智能装备新特性拓展和质量监督新挑战的基础上，重点围绕有效提升人工智能装备的质量监督展开研究。提出应在夯实基础能力设施建设、注重日常数据采集整理、灵活技术状态管控、研究有效评价手段、强化人才队伍建设和闭环质量信息反馈与利用等六方面加强人工智能装备质量监督的措施建议，以期为人工智能装备的发展建设提供参考。
从中国传统造物审美的视角来分析当代智能家居设计，通过对当代智能家居市场产品进行调研，使用对比研究的方法对现有产品功能点，交互点，及内部系统逻辑进行对比分析，研究当代智能家居在用户生活中的交互性及用户在整个使用产品过程中的参与性。从产品的情感化设计，用户需求层次，美学技法，审美设计的动态平衡等方面来论证传统造物思想在当代智能设计中的内在联系，将当代智能产品回溯到传统本真，遵循“道法自然”的设计原则。传统造物设计核心思想为人性化设计，即无论设计任何产品都应该考虑到人的使用因素，但人并非凌驾于物之上，两者应和谐相处，才能到达“和”的设计思想理念，此时人与物也会发挥最大效能。
基于我国智能家居产业发展存在的问题与现状，结合物联网技术的支撑手段，探讨构建全方位的智能家居监测管 理体系：家居设备可溯源与评价体系、设备运行状态监测与数据隐私保护体系。不仅给用户提供安全可靠的智能家居环 境与评价反馈通道，也有利于生产商对产品实现可溯源、运行状态监控以促进智能家居产业的发展，同时实现了各监管 部门对家居设备进行全方位的监管
5G工业互联网平台中,5G网络系统来自CT厂商,边缘云/私有云系统来自IT厂商,工业软件系统来自OT厂商或者IT厂商,其中IT厂商主要提供AI及大数据类应用,工业硬件系统则主要由OT厂商提供。IT、OT、CT这三个原本相互独立发展的技术体系开始实现紧密融合,最终形成整体化的OICT体系。
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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。
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
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
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