【目的】 建设包含信息采集、数据管理、决策分析和可视化展示的蜂业大数据平台，助力解决信息化水平 低、行业信息不对称、管理效率低、蜂产品质量缺乏保障、蜂群养殖作业繁重等问题。【方法】 应用物联 网、3S、人工智能、嵌入式、无人机、移动互联网、防伪溯源等技术，搭建蜂业大数据信息采集渠道，依 据“1+1+1+N”的建设思想，采用包含数据采集层、数据资源层、业务支撑层、应用系统层和用户层等5层 架构的设计模式，建设智慧蜂业大数据平台。【结果】 建立了总数据量约 40T、包含蜂场环境、蜂群养殖、 全产业链蜂产品质量安全和公共信息等多个维度智慧蜂业大数据中心，打造了智慧蜂业大数据管理平台和 可视化系统，经过北京市密云区和湖北省竹山县示范应用，在“用数据生产”、“用数据管理”、“用数据决 策”、“用数据服务”等方面取得了一定效果。【结论】 本研究从总体架构搭建、平台设计、数据库建设、技 术实现和系统应用等方面进行了深入分析，实现了蜂业全产业链信息采集、智能管控、辅助决策及公共应 用服务，有助于提升蜂业智能化、标准化、信息化水平，实现蜂产业的提质、节本和增效，全套技术方案 和设计思路可为其他行业大数据平台搭建提供参考。
分析当前我国数字经济、新基建以及京张大数据产业的发展情况,总结数据中心发展趋势,梳理了 互联网行业、金融行业、传媒行业、央企总部、政府以及 2022 年北京冬季奥运会场馆分布等对数据存储、 传输、处理和备份的需求,并结合京津冀一体化发展战略,分析了京张大数据产业发展协同需求,对京张 大数据走廊的数据中心和京张大数据专网布局进行了研究。
伴随物联网和互联网技术的发展与应用，数字化档案信息资源呈现爆炸 式增长，传统的关系型数据库在海量档案信息资源数据读写效率中存在着诸多的性 能瓶颈，如何满足不断增长的档案信息资源数据存储需求成为共享平台建设研究的 重点。在对档案信息资源共享平台数据存储需求分析的基础上，对档案信息资源存 储系统进行了模块设计，提出了采用HDFs结合Redis作为共享平台数据存储系统的总 体架构的方法，并对档案信息资源存储的性能进行测试对比。采用HDFs作为共享平 台的存储系统架构支撑，结合Redis缓存技术，能够快速提升档案信息资源的存储处理 性能。为档案信息资源共享平台的数据服务提供可靠的基础保障。
疫情期间， 企业复工情况不仅关系到地方税收和就业， 还能深刻反映地方的经济和社会运转 状况。 准确掌握地区企业复工情况， 既可帮助地方政府有效推动复工复产， 也可辅助政府制定针对性 防疫措施。 通过收集浙江省内企业近 3 年春节期间电量相关基础数据， 提出了一种基于 GMM（高斯混 合模型）和 Knee Point 算法的企业复工电力指数计算方法。 首先， 利用 GMM 对企业进行聚类分析， 将 其分为春节停工企业和春节不停工企业； 其次， 利用 Knee Point 算法分析企业的用电曲线， 对春节停 工企业是否复工进行判断； 最后， 基于研究得到的企业复工电力指数模型计算浙江省内各地区复工电 力指数， 并将计算结果用于辅助政府进行复工复产决策。
以四川省某高校的网络教学平台为研究对象，对该平台的学生在线学习数据进行学习行为画像。采用 python、 dycharts、图表秀，对不同任务点（视频）学习情况下学生章节测验平均分、不同作业平均分下学生的章节测验平均分、不同 网络测评成绩下学生网络学习状况进行了画像。画像结果能直观看出任课老师对于课程设置的情况、学生学习的各项基 本情况、各学院对于学生学习管理的长处和短处，从而更有针对性地进行改善和提高。
为有效处理电网调度中心检测得到的设备数据,提出了流处理平台 Spark 与 Xgboost 算法相 结合的分类电力设备数据故障诊断模型。 首先介绍了变压器设备故障诊断的判断依据；然后在 Spark 框架的基础上,利用 Xgboost 算法构建了一个设备故障诊断模型；最后对模型的分类性能和 运算速度进行了分析。 结果显示:模型使用 Spark 平台和 Xgboost 算法性能更优。
选取国内外几所计算机学科是优势学科的研究型大学，从课程设置、教材和知识点、课程作业 和考评等角度进行深入的纵向解构与分析，并进行横向比较与分析，提出研究型大学开展数据结构的建 议，从而为高校数据结构课程的建设与改革提供参考。
近年来，网络社区已成为顾企协作共创价值的重要平台，其形成机制与影响因素备受学界和业界关注。 本文以具有网络社区参与经验的用户为研究对象，构建了网络社区用户持续参与价值共创的动因机理模型，并利用收集 的315份有效样本数据和路径分析法进行了实证检验。实证结果表明：平台用户持续参与价值共创的众多动因中，用户 价值感知类因素均存在显著正向影响，而平台特征因素仅存在部分直接影响作用；用户情感因素“社区认同”显著影响用 户持续参与价值共创意愿，且社区认同在用户“认知”与“行为”间通过影响个体情感感知发挥中介作用。据此，提出了打 造轻便型网站设施平台、建立社区互惠规范、增强内容娱乐性、设计社交提升通道、建立效能肯定机制等平台管理建议。
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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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