武器系统在试验、训练和作战过程中需要装订大量数据，同时会产生大量的数据，这些数据的紧密铰链支撑着武器系统的运转，也是现代网络化作战的重要基础。对武器系统数据特点进行了研究，提出了一种冷、温、热层次化体系的大数据管理方法，根据数据结构特点、检索频率、更新频率等指标将数据分成3个层级，分别使用不同的存储技术和平台进行数据管理。同时描述了3层数据之间的联动转化关系，使其内在成为有机统一整体。最后，对三层数据体系的应用效果进行了说明，列举了在装备系统上部分应用成果。
物联网信息模型与能力分析.
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.
应急治理关乎公众生命健康和社会秩序良性运行，是国家治理体系的重要部分。大数 据技术具有规模性、价值性、高效性和多元性的“4V”特征，能够为应急治理提供科学防控、精准施 控的技术支撑。围绕大数据赋能应急治理场域的研究视角，构建以“价值—技术—制度”为核心的 整体性分析框架，剖析治理过程中呈现出的治理主体单一的公共价值失调、信息封闭式传达与科层 制格式化运转失灵等问题表征，透视大数据赋能在应急治理场域中的治理主体从单向管理转向协同 治理、政务信息从封闭式管理转向开放治理、治理目标从政绩驱动型转向服务型、决策重点从格式化 管理转向源头治理的优化逻辑，并提出多元主体共治、保障信息公开和规范权力运行的实践路径。
随着社会经济的飞速发展，科学技术的不断进步，智能家居行业也逐步发展。目前，智能家居产品有功耗大、安全性不足和价格昂贵的劣势，因此该系统的设计目标是设计低成本、低功耗的智能家居系统。文中主要研究一种基于开源硬件 Arduino的智能家居系统，利用 Arduino UNO 作为主控制器结合基于 ZigBee无线通信技术的 XBee模块、基于 WiFi技术的 esp8266模块来实现对家居环境中的照明设备、家用电器设备以及安防监控设备的控制。文中设计的系统是一种低功耗、低成本、安全可靠的智能家居系统。
在当前物联网、云计算等高新技术的快速发展下，智能家居远程监控系统作为物联网的重要一环正被越来越多的人关注，视频监控系统已变为智能家居不可忽缺的一部分。但是，当前市场的视频监控系统价格、能耗、实用性以及距离等因素，阻碍了智能监控系统的发展。因此，以树莓派 3B+ 嵌入式处理平台为基础，搭载开源的 MJPG-streamer 项目进行远程视频传输，通过 SSH 反向隧道技术，实现了在 PC 和手机客户端通过 Web 浏览器进行实时监控。实验表明，该效果能较好地满足市场要求。
针对长文本自动摘要任务中抽取式模型摘要较为冗余，而生成式摘要模型时常有关键信息丢失、摘要不准确和生成内容重复等问题，提出一种面向长文本的基于优势演员-评论家算法的强化自动摘要模型（A2C-RLAS）。首先，用基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的混合神经网络的抽取器（extractor）来提取原文关键句；然 后，用基于拷贝机制和注意力机制的重写器（rewriter）来精炼关键句；最后，使用强化学习的优势演员-评论家（A2C）算法训练整个网络，把重写摘要和参考摘要的语义相似性（BERTScore值）作为奖励（reward）来指导抽取过程，从而提高抽取器提取句子的质量。在CNN/Daily Mail数据集上的实验结果表明，与基于强化学习的抽取式摘要（Refresh）模 型、基于循环神经网络的抽取式摘要序列模型（SummaRuNNer）和分布语义奖励（DSR）模型等模型相比，A2C-RLAS的最终摘要内容更加准确、语言更加流畅，冗余的内容有效减少，且A2C-RLAS的ROUGE和BERTScore指标均有提升。相较于Refresh模型和SummaRuNNer模型，A2C-RLAS模型的ROUGE-L值分别提高了6. 3%和10. 2%；相较于DSR模 型，A2C-RLAS模型的F1值提高了30. 5%。
人工智能
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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。
世界模型作为连接数字世界与物理世界的核心纽带，是人工智能技术演进的必然方向，也是全球科技竞争的战略制高点。当前行业热度高涨、资本持续加持、技术迭代 加速、应用场景不断拓宽，正处于从技术探索向产业落地跨越的关键窗口期
“国家安全”已从例外抗辩日益变为常规征收和掠夺的工具。对中国企业而言，传统的BIT仲裁虽是可行的救济路径，但东道国正通过"立法先行"使征收行为在国内法层面"合法化”，大幅抬高国际仲裁的胜诉门槛。
当前，全球正面临自然生态系统加速退化带来的深远社会经济影响。世界经济论坛《2026年全球风险报告》将“生物多样性丧失和生态系统崩溃”列为未来十年仅次于极端天气事件的第二大严峻风险。据世界经济论坛估算，全球超过一半的GDP(约58万亿美元)将因自然损失面临中度至高度风险。生物多样性是自然资本存量的核心构成要素，也是生态系统服务持续供给的根本基础。作为连接自然系统与社会经济活动的关键纽带，生物多样性正加速演变为全球经济治理的核心议题。
当数字经济浪潮席卷各行各业，“平台用工”“共享用工”“项目外包”等新型用工模式如雨后春笋般涌现，我国劳动关系正经历着前所未有的复杂变革。最高人民法院曾公布，2020-2024年这五年间，全国法院共受理新就业形态民事纠纷案件约42万件。而仅2024年1-11月，全国法院审结的一审涉新就业形态民事案件就约有8万件，新型用工相关纠纷在整体劳动纠纷中占比显著。
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