物联网下的区块链访问控制综述，区块链技术
中国畜牧业物联网技术应用研究进展，畜牧业物联网能否实现超大规模
智能家居发展迅速但其通信隐私问题尚未得到较好解决，互联网环境下的匿名通信模型因智能家居设备受限的算力和带宽无法直接迁移到智能家居设备上。提出的方法针对智能家居在传输音视频数据时的通信隐私问题，融合基于身份的加密和洋葱路由策略，并对文件分片重新排序后按特定序列进行传输。理论分析和仿真证明提出的方法降低了算力需求，同时具有较好的匿名性、安全性和一定的抗合谋攻击能力。
智能家居互联技术蓬勃发展的背景下，互联技术标准是否统一尤为关键，本文从智能家居互联领域的国外标准化组织、国内产业生态、国际标准和国家标准等方面进行梳理分析，并就遇到的风险与挑战提出建议与对策。
农业物联网体系结构与应用领域研究进展.
大数据时代,数字教育已成为教育改革与发展的新业态,高校思政课作为"立德树人"的关键课程,只有顺应时代发展,在明确大数据对思政课教育模式、课堂地位以及教师与学生带来挑战的基础上,坚持以"聚合"为基、"需求"为本、"精育"为核、"共享"为旨,才能发挥大数据对思政课改革与发展的新动能,促进大数据与思政课有效嵌入、耦合,进而发挥其"聚合效应",提高思政课的亲和力、针对性和实效性。
阐述新出现的人工智能、大数据和应用程序这些使能的组合,正受到有关隐私和其他伦理问题的显著关注。需要一种方法来全面了解这些问题,以及涉及利益相关者,包括民间社会的解决机制,以确保这些技术的益处大于弊端。
农业物联网研究与应用现状及发展对策研究
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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。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
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
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