随着能源互联网 、 数字电网和泛在物联网的建设和推进 ，传统电网正在发生深刻的变化 ，智能测量设备 所产生的海量数据使得电网不仅能对设备进行实时监测 ，集成各类分布式能源 ，还能为用户提供最优的能源解 决方案 。 鉴于此 ，对智能电网大数据技术的发展现状进行综述 ，讨论智能电网的特点和能源数据的多源性 ，总 结大数据在智能电网中的应用 ，分析机器学习 、 数据挖掘等技术在电网大数据分析中的应用及特点 ，归纳提升 大数据分析能力的主流平台与知识提取方法 ，并对智能电网大数据中存在的挑战和机遇进行展望 。
随着互联网、移动互联网、物联网、社交网络等技术和应用的兴起，媒体技术的革命正在造就一个全新的舆论环境，网 上言论已达到前所未有的活跃程度，互联网日益成为社会各阶层利益表达、情感宣泄和思想碰撞的平台，进而产生巨大的舆 论信息。面对网络上产生的海量信息数据，快速筛选出有用的网络舆情信息，通过网络舆情分析、监控民情意见、情感倾向， 为相关部门提供及时的协助决策和分析结果，快速形成处理网络上突发性群体事件的可行性方案，是保障大数据舆论监督 有效性的关键。文章提出了一种基于大数据云计算、信息预处理优化聚类算法及中文 NLP（自然语言处理）情感倾向分析算 法的人工智能网络舆情分析平台。加快有效信息的筛选速度及民情导向的分析速度，保证在海量网络数据的环境下，舆论 监控工作的及时性和有效性。最后通过实验，与传统的统计式大数据信息分析系统进行比较，该方法具有信息收敛速度快、 信息分析高效，可靠性高，特别是在做好重点关注领域的分类训练后，随着采集数据量的增长，对舆情导向分析结果也更准确。
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％。
提出基于参数更新与结构更新的深层学习模型。将向量空间表示扩展到张量空间表示，解决数据结 构表示的局限性，能很好地表示非结构化、半结构化等高维数据。改进后的模型具备保留原有训练参数、数据等 信息能力，不需要再次训练原数据集，并且能根据新进数据进行参数调整或结构调整更新，从而实现对新进数据 的学习。实验结果表明，该模型具有很好的拓展适应性与保持性，能适应大数据背景下数据变化快、类型复杂等 要求，具有很好的拓展实用性。
针对传统的物化视图选择（materialized view selection，MVS）算法评价指标单一（仅评价物化时间，过度追求物化视图的查询命中率）会导致超高维度时的维度灾难以及物化视图集频繁抖动的问题，本文提出了一种基于带权图的多维大数据模型优化算法（multi-dimensional big data model optimization，MMO），通过引入平均查询时延和膨胀率评价指标，基于带权图模型找出物化视图集的最优解。实验结果表明，本文算法在综合评分、平均查询时延、膨胀率方面均优于粒子群算法（particle swarm optimization，PSO），解决了超高维数据下的维度灾难问题，并且能够快速收敛。
以江苏省某生态新区为例进行智慧新区顶层设计,以 5G 新一代无线通信技术,物联网技术为基础构建新区统一网络, 通过以数字孪生技术为基础构建新区管理大脑,管理大脑通过对人/ 车/ 事/ 地/ 时间等多维度的精准分析赋能智慧全域安全、 智慧交通管理、智慧生态监控、智慧旅游服务等智慧应用场景,实现生态新区的科学化、精细化、智慧化管理.
作为一种深入社会生活领域的技术性存在，人工智能逐渐控制人的生物特征和生命特征，导致社会关系特别是人际交流方式的重塑，人类生产和生活方式因此发生异化，并衍生出一系列的精神生态问题，主要包括主体交流的异化和主体的现代性迷失。主体交流的异化主要体现为人工智能应用中的情感交流缺席，并将人类面对面的双向交流变为冷血的单向交流，人工智能还降低了人们亲密交流的可能性。智能时代主体的现代性迷失主要包括自我认同的焦虑、主体地位与尊严的虚无感、智能技术压力下主体的精神困扰以及人工智能剥夺艺术活动中主体的审美情感体验等。应该防止人工智能工具理性的过度膨胀，重视其价值理性的一面；从人类的整体利益出发，凸显人的主体地位，通过生活实践实现人机之间和谐互动的交互状态。
在应用数据高速增长的场景下，已有的静态图计算的模型和方法难以应对数据高速更新的挑战，图数据流模型应运而生。首先讨论当前大规模复杂数据流的产生及其管理需求，分析静态图模型以及已有数据流算法、系统在应对这一数据流场景的固有缺陷，阐述图数据流模型产生的重要背景。然后通过总结分析早期图的流式计算以及已有的少量图数据流的研究工作，给出图数据流模型的一般定义。最后，从方法和问题两个角度探讨图数据流的研究前景，并简要介绍图数据流管理系统相关技术架构。
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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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