制造业的兴衰体现着一个国家综合实力，只有强大的制造业才能使国家立于世界强国之列。从工业1．0的机械制造时代到工业2．0的电气化与自动化时代，再到工业3．0的电子信息化时代，每一次制造方式的变迁都一再证明，只有制造业的强大，才能使民族和国家的强盛。我国要跻身世界强国之列，必须具有世界领先水平的制造业。但与世界先进水平相比，中国制造业仍然大而不强，在自主创新能力、资源利用效率、产业结构水平、信息化程度、质量效益等方面差距明显，转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。
：针对传统业务模型不再适合描述物联网业务流量特征的问题，将基于射频识别（RFID）的物联网系统作为研 究对象，针对其构架模式和业务特点，利用服从帕累托（Pareto）重尾分布的Multiple ON—OFF业务模型，建立了一种 集中式的物联网自相似分层业务流量模型，并通过自相似特性的测量验证了该模型的有效性．仿真结果表明，该模 型是有效的，且这种自相似特性增大了网络丢包率和排队时延，降低了系统吞吐量．
以incoPat全球专利数据库收录的人工智能领域相关专利为数据源，运用专利计量法对专利数据从时间、地 域分布和技术分类等方面进行比较分析，得到人工智能主要发展国家或组织在人工智能领域的发展状态、重点技术 发展方向，并对人工智能领域专利成果较多的中美日三国的不同专利类型利用ucinet软件进行关键技术分析，比 较3个国家在人工智能领域的重点研究方向和产业应用情况，分析国际人工智能领域的发展趋势，再通过对我国国 内人工智能领域专利申请人的技术分布、地域分布等情况进行分析，发现我国国内人工智能领域技术的现状。
一、新一代信息技术及其相关机遇和风险态势 二、数据治理新维度：2018年ICDPPC《人工智能伦理与数据保护宣言》 三、数据治理新框架：2019年欧洲委员会《人工智能与数据保护指南》 四、数据治理新挑战：2019年《布拉格提案》 五、数据治理中国路：从政策战略到法律规范
大数据分析相比于传统的数据仓库应用, 具有数据量大、查询分析复杂等特点. 为了设计适合大数据分析的数据仓库架构, 文中列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性, 对当前的主流实现平台 并行数据库、MapReduce 及基于两者的混合架构进行了分析归纳, 指出了各自的优势及不足, 同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍, 对未来研究做了展望
商业银行零售业务数字化转型战略研究——基于招商银行和平安银行的案例分析
当前 AI 己经上升为各 科技转型升级的核心战略，在万物互联的大背景下，各行各业都掀起了 AI 的研究热潮。电信行业也不例外，正值运营商网络面临数字化转型的挑战，通过 技术来实现电信网络的自 动驾驶已经逐步成为业界的共识。介绍了华为实现自动驾驶的 SoftCOMAI 解决方案以及其部署方法、价值和 案例。
要】作为关于智慧城市及其发展所构建的新的话语体系，智慧城市主义旨在理解、批判与反思当下智慧城市发展的理念、目标、主体、方法、受众及结果等内容。虽然近十年智慧城市主义的思潮得到西方学术界的广泛关注，但我国城市研究对智慧城市主义的基本内涵、发展特征、发展困境及转型诉求都鲜有探讨。为此，综述介绍西方学界对智慧城市主义的最新研究成果，并发现：1）当前以技术为导向、政府一企业型治理结构主导了智慧城市的发展，且产生了诸如城市治理公司化、技术官治理方法、社会控制及对社会民居参与及需求的漠视等问题；2）转型智慧城市强调应该将“城市作为一种社会关系”纳入到智慧城市政策制定和实施过程中，倡导应用导向的智慧城市治理结构，促进智能技术设计、开发、实施与应用的社会构建过程，以及重视场景要素对治理结构、技术功能及解决方案的决定影响。基于此，提出我国未来智慧城市发展的建议。
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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