为了解泰安市城市居民对智慧城市的认知状况,采用问卷调查和实地访谈的方法,在泰安市选取十个典型区域进行问卷调查。调查结果显示:49. 66%的接受调查居民对"智慧城市"听说过,但是不太关注,同时选取与居民生活紧密联系的智慧交通、智慧医疗、智慧社区和智慧旅游方面作为研究重点,结果表明,居民对智慧城市建设的认知度不高。并指出智慧城市建设的改善需要政府、企业和居民的共同努力。
２０２０ 年美国高等教育信息化协会（ＥＤＵＣＡＵＳＥ）发布的《２０２０ 年十大 ＩＴ 议题———推动数字化转 型》，描述了推动高等教育数字化转型的十大议题，包括信息安全战略、隐私保护、可持续资助、数字集成、以学生 为中心、保持率与毕业率、提高入学率、高等教育的可负担性、简化管理和综合性首席信息执行官。这十大议题 可归为三个主题，即优化、持续和创新。文章采用内容分析和文本分析方法，从智能时代高等教育需要数字化转 型的时代背景、数字化转型的内涵、新兴技术推动数字化转型以及推动数字化转型的方向四个维度，分析了 《２０２０ 年十大 ＩＴ 议题》的报告内容，提出推动中国高等教育数字化转型的建议，即以在线教育为抓手，创新教育 教学体系，促进高等教育变革；优化数字集成，实现简化管理，促进高等教育优化发展；制定信息安全战略，创新 融资体制，促进高等教育持续发展；建立以学生为中心的高等教育生态系统，提升毕业率，促进高等教育创新发 展；利用信息技术，培养综合性首席信息执行官，创新推动高等教育数字化转型。
作为智能制造的重要组成部分，工业零部件装配缺陷三维检测技术一直是国内外学者研究的热点及前沿。其研究内容主要包括三维点云重建技术和三维装配缺陷检测技术两个方面，本文的研究内容也主要从这两个方面展开。
设计了智能引体向上训练器 ，采用水及水泵做为无级调速的配重部件 ，利用单片机对系统进行控制 ，通过手机 APP 进行运动的设定与数据采集 ，利用互联网平台进行数据的分析与共享 ．训练器根据不同训练者的体质与体能 ，参与训练时间和强度指数 ，利用互联网大数据的分析 ，对其进行有针对的指导 ，并通过数据的采集 ，让学校可以自动完成对训练者的运动统计与督导 ．
随着互联网逐步深入人类的生活，人们对互联网的服务质量提出了更高的要求，这给互联网带来了巨大的挑战：一是移动网络、空间网络等异构网络以及各种异构终端的接入，网络规模不断扩大，导致网络服务管理复杂；二是互联网新应用的出现，给网络服务提出了更高的要求．但是，由于网络和应用缺乏相互的感知，严重影响了网络质量的提高．为了解决网络与应用相互独立的问题，需要建立网络信息平面来沟通网络和应用以提高网络服务质量．随着ＳＤＮ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ－ＤｅｆｉｎｅｄＮｅｔｗｏｒｋｉｎｇ）等网络新技术的发展和大数据思想深入影响到互联网的架构和通信模式，在网络架构中融入大数据驱动的网络信息平面以及密集计算驱动的分析方法已成为重要的研究向．在现有的网络中，利用测量数据构建网络服务平台并通过数据驱动的方式优化网络资源的管理效率和提升用户体验，也成为当前工业界和学术界关注的热点．文中首先分析了网络信息平面构建的必然性，然后提出了一种大数据驱动的网络信息平面架构，分析了信息平面研发中面临的三大难题，最后，对解决这些难题提出了一些想法和建议．
现代公共文化服务体系建设和国家大数据发展战略为公共图书馆发展大数据服务提供了方向指引，推动了公共图书馆大数据服务研究向纵向发展。
智慧城市的新面貌下，广大人民群众是怎么想的呢？
在当前企业日常的安全防护中，对于内网渗透行为的及时发现以及追溯分析成为企业安全防护中必不可少的重要环节。如何快速的发现攻击者的内网横向移动行为进行预警并及时做出自动处置，如何在事后对被侵入的原因、动作、路径、数据进行深入的分析成为了以上目标的关键技术。 攻防不对等 内网诱捕 拓扑结构 与传统蜜罐的区别 效果测试 亡羊补牢 拓扑结构 应用效果
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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。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
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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