针对目前智慧城市共享Wi-Fi现有建设模式存在的问题,基于分享经济,提出一种WLAN网络建设思路。通过与拥有WLAN热点的商家或个人合作,将私人WLAN热点的一部分资源划分出来作为统一管理的免费公共WLAN接入资源。采用提供广告位的激励机制,能够有效降低智慧城市建设和运营WLAN接入设施的成本,具有一定使用和推广的价值
制造业作为国家经济发展的源动力，实体经济的主要力量，必然承载着形成中国特色经济增长、塑造国际竞争新优势的重担。近年来，制造业产业所面对的国内外经济竞争压力不断增强，而国内产业投咨』隋况并不理想，因此，如何激发产业投资活力、推动制造业生产发展已成为国家经济成长的关键抓手所在。我国政府相关部门也针对这一现象制定了多项税收优惠政策，着力于减轻制造业成本负担。已有学者研究发现，政策导向的减税效应切实影响了企业的投资选择。与此同时，在人口红利不断消失的背景下，企业基于“成本．效益"原则的考虑，在不断增加机器等设备投资比重的同时必将减少对于可替代普通劳动力的投入，这种机械自动化引发的智能制造生产模式所产生的资本劳动替代现象已经得到了社会以及学者的重点关注。因此，本文主要研究税负的降低与企业资本劳动比之间的影响关系，该问题的研究结果将为国家财税政策制定的完善以及企业投资管理的选择提供重要依据。
新兴金融科技 “赋能” 传统金融业将是当前和今后一个时期金融业创新发展的核心逻辑。 而作为金融 科技的技术集成代表， 物联网思维和技术实现了物物、 人物之间的信息交互和无缝对接， 重构了目前的金融信 用环境， 为金融业带来了客观信用体系， 为 “物联网+金融” 的融合创新奠定了坚实的基础。 这将彻底改变传 统银行业金融机构在信贷业务、 风险控制、 内部管理中的逻辑思维， 对金融交易成本和交易效率方面实现 “帕 累托改进”。 抓住物联网金融发展大势， 重构传统银行业金融机构在信贷业务、 风险控制、 内部管理中的逻辑， 打造出具有普惠化、 智慧化、 精细化的物联网银行将是中国银行业前沿探索和创新实践的新方向、 新战略、 新 高地。
：【目的】本文主要分析人工智能和大数据应用随着迅速增大的数据规模，给计算机系 统带来的主要挑战，并针对计算机系统的发展趋势给出了一些面向人工智能和大数据 亟待解决的高效能计算的若干研究方向。【文献范围】本文广泛查阅国内外在超级计 算和高性能计算平台进行大数据和人工智能计算的最新研究成果及解决的挑战性问 题。【方法】大数据既为人工智能提供了日益丰富的训练数据集合，但也给计算机系 统的算力提出了更高的要求。近年来我国超级计算机处于世界的前列，为大数据和人 工智能的大规模应用提供了强有力的计算平台支撑。【结果】而目前以超级计算机为 代表的高性能计算平台大多采用CPU+加速器构成的异构并行计算系统，其数量众多 的计算核心能够为人工智能和大数据应用提供强大的计算能力。【局限性】由于体系 结构复杂，在充分发挥计算能力和提高计算效率方面存在较大挑战。尤其针对有别于 科学计算的人工智能和大数据领域，其并行计算效率的提升更为困难。【结论】因此 需要从底层的资源管理、任务调度、以及基础算法设计、通信优化，到上层的模型并 行化和并行编程等方面展开高效能计算的研究，全面提升人工智能和大数据应用在高 性能计算平台上的计算能效。
将医疗大数据应用于旨在加快知识生成和临床转化应用的学习型健康医疗系统（LHS）中，满足患者和医疗 决策者的知识需求，有助于推动精准医学的发展。在系统阐述医疗大数据与LHS发展现状的基础上，结合LHS 的典型应用案例，重点分析医疗大数据在LHS中的虚用特点及面临的挑战。最后总结了我国发展LHS面临的 挑战，并对未来进行了展望。
随着配电网采集的数据规模日益增大，如何高效地预处理配电网数据成为目前配电网数据分析面临的 重要问题之一。考虑到配电网大数据的复杂性，提出了基于Apache spark的大规模数据并行预处理的方法。 首先，为了更有效地处理配电网大数据，以spark为计算引擎搭建了大数据并行计算平台；接着，分析了目 前配电网大数据面I临的一些普遍性问题，提出了针对这些问题的数据治理方案；然后，结合spark计算引 擎，介绍了配电网大数据预处理的具体流程；最后通过实验验证了数据预处理对配电网数据预测的精确度提 升，以及分布式计算平台在数据预处理方面的速度优势。
针对当前高校信息化平台建设存在的问题，尤其是目前尚无校院两级的督导信息化平台，在B/S、C/S网络模式交叉 混用的基础上，基于大数据搭建了教学督导信息Hadoop平台和环境，设计了一个集教务、教学、监督、数据统计于一体的新 平台。在大类招生的背景下，采用MapReduce计算框架对海量督导数据进行处理，应用数据挖掘算法进行平台数据的分 析及对教学的指导作用，完成不同角度、不同层次的教学过程与学习过程数据采集，从根本上提高督导工作效率，解决教 学过程中的种种问题，有利于高校在人才机制体制改革的今日，源源不断的培养创新型人才
随着科技的进步和电子计算机技术的飞速发展，人工智能技术应运而生，并已进入人们日常生活的方方面面，在为人们带来便捷的同时，也逐渐改变着人们传统的生活及工作模式。近年来，人工智能技术、互联网和大数据医疗正在以惊人的速度渗透于医学相关的各个领域，这必将对医学发展带来新一轮的革新，重新赋予医疗活动更多的可能。目前，人工智能技术在医学领域的应用范围较广，可涉及医疗活动全过程，包括院前管理、院中诊疗和院后康复等等，在医学临床的各个科室也都能见到人工智能的运用。本文结合国内外人工智能技术在医疗实践中的研究和应用现状，主要围绕人工智能技术在临床医疗实践中的智能诊断、智能诊疗、智能随访、智能门诊急诊全程辅助诊疗系统、智能重症监护、智能医疗机器人、智能健康管理和疾病管理、智能约诊、智能院内就医流程引导等方面的应用做一概述。
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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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