：随着物联网设备和分布式资源在配电网中的不断渗透，区域配电网的能量管理问题面临新的挑战，为 此提出云一雾分层能量管理架构，并利用智能算法实现含多个利益主体的配电系统的能量管理和优化决策。 所提方法在雾层计算中借助机器学习完成对智能电表、各种物联网设备产生的数据进行计算和处理，在云端 计算中通过云一雾间的数据交互及外部信息的收集，利用智能优化算法对配电网制定的决策目标进行整体优 化计算，以达到智能决策的目的。通过建立配电网内普通用户、微电网、配电网运营商3个利益主体的效用 和收益模型，在雾层捕捉用户用电行为和对新能源出力数据进行回归预测，根据用户用电负荷对电价的反 应，在云端以社会福利最大为目标，对配电网的总购电负荷及零售电价进行优化决策，实现整个配电网的优 化管理。通过IEEE 33节点系统算例对所提方法进行仿真，结果验证了所提方法的有效性。
随着遥感技术的不断进步 ，遥感数据的数据量越来越大 ，种类越来越多 ，分布越来越分散 ，遥感 应用的复杂程度和个性化程度也不断提高 ，遥感正在走向大数据时代 ．而目前遥感数据基础设施在容 量 、可扩展性 、易用性和性能等方面都难以满足遥感应用的需求 ，成为了遥感科学与工程从获取到最终 产品这个流程中的瓶颈 ．为此 ，首先从遥感数据的本质出发 ，讨论了遥感数据基础设施应当具备的分布 、 异构 、时空连续和按需数据处理等特性 ，并依据遥感数据基础设施的基本服务单元 、分布性 、时空连续性和按需处理支持能力将遥感数据基础设施分成 ６ 类 ．其次 ，针对这 ６ 类遥感数据基础设施展现出的特 性 ，设计了实现这些基础设施可以采用的体系结构 ，并指出了其中实现的技术难点和解决思路 ．最后 ，就 遥感数据基础设施设计和实现过程中涉及到的数据收集与整合 、数据组织与管理 、数据服务接口 、按需 数据处理等方面的技术方案进行了深入的讨论 ．在这些技术的支持下 ，遥感数据基础设施能够做到分布 化 、智能化和平台化 ，支持遥感科学的合作研究和工程上的协同应用 ．
以往管道企业数据分析侧重于因果关系，而在大数据时代，管道系统一系列的信息集成、管理 程序、检测记录以及日常运维记录等都将通过物联网、云计算等数据网络串联起来，其数据分析方向 逐渐由因果关系向非因果（关联性）关系转变。通过对大数据分析模型进行研究，得出大数据分析 将是管道企业未来发展的重要趋势之一，建立了适合于未来发展的管道系统大数据管理架构模型， 提出了基于大数据的管道数据算法模型，进一步完善了内检测数据管理模型，并在管道泄漏和预警、 管道地质灾害、管道腐蚀管理、管道内检测数据分析等方面实践应用，获得了能耗控制、灾害管理、风 险控制等综合性、全局性的分析结论，对于管道大数据领域在管道行业的发展和应用具有重要意义。
大数据时代对高校思想政治教育的环境和主体、客体都产生了深刻的影响,并发生了显著的变化。传统的思想政治教育理念、技术手段已逐渐跟不上大数据时代的发展形势。紧跟时代步伐、把握机遇、迎接挑战、再造高校思想政治教育已成为大数据时代思想政治教育发展的必然势趋。探索并构建思想政治教育网格机制,是应对大数据时代挑战、抓住发展机遇、推动高校思想政治教育改革发展的有效途径之一。
大数据时代,档案数据急剧增长,档案类型复杂多样,社会信息需求广泛多元,对档案工作理念、档案资源体系、档案管理模式和服务方式带来巨大冲击。作为向社会和档案部门输送人才的档案学专业高等教育,同样也面临着转变教育观念、改革教学内容和课程体系、创新教学方式和培养机制、改善教育生态等方面的挑战与变革。
随着无线通信技术的飞速发展，物联网技术在社会的各个领域得到了广泛的应用。卫星 物联网是地面物联网的重要补充和延伸，在海洋、沙漠等无法建造地面物联网基站的地区提 供通信服务。为了提高频率利用率，卫星物联网需要和地面物联网共享频率，所以必须充分 考虑卫星物联网与地面物联网间同频干扰问题。 首先，本文对低轨卫星通信系统和物联网技术进行综述，分析了低轨卫星通信系统和物 联网技术的发展现状。对卫星通信系统干扰分析的方法进行综述。本文建立了以铱星系统为 参考系统的卫星物联网模型。通过对卫星物联网和地面物联网间混合信道建模，建立了一种 新的物联网系统间的干扰分析模型。通过研究在不同发射功率、离轴角和地面小区半径下系 统间相互干扰情况，得到物联网系统参数选取范围；随后论文采用自上而下的业务量预测方 法来预测卫星系统的业务量分布，使用全球范围内的人口因素、地形因素、国家因素和时区 因素等影响因子创新性地建立了低轨卫星全球业务量动态分布模型；最后，论文把全球业务 量动态分布模型转换为全球干扰量动态分布模型，通过仿真得到对低轨卫星物联网全球上下 行干扰的动态分析，创新性地把物联网系统间干扰分析的区域扩展到了全球范围，并根据干 扰分析结果给出关于低轨卫星物联网部署的建议。 本文研究了在不同发射功率、离轴角和地面小区半径情况下系统间上下行干扰水平变化 情况，对解决两个系统之间同频干扰问题具有一定的参考价值。文中对全球范围内系统间干 扰量动态分布的分析结果对卫星物联网在全球的部署提供了一定的约束条件。
为了使煤炭企业有效地管理和应用数据资源,提出了基于数据挖据的煤矿大数据可视化管理平台,分析了该平台的总体设计思路,介绍了该平台的总体架构和功能模块设计,阐述了该平台在大同煤矿集团铁峰煤业有限公司的应用效果。实际应用表明,该平台实现了煤炭企业内部数据的全面管理和应用,为煤炭企业管理、决策、预警等提供全面可靠的数据支撑。
散布于电力系统各处的配用电终端及输电系统在线监测物联网终端多采用 2G 的通信 无线分组业务（GPRS），通过电信服务商的无线虚拟专网通信，存在接入非法无线通信链路的安 全风险。尽管 3G 和 4G 支持双向身份认证，可避免接入非法无线通信链路，但在物联网终端向下 兼容特性影响下，相关风险在支持 GPRS 的通信物联网终端退出运行前将始终存在。针对电力物 联网终端可能接入非法无线通信链路的问题，利用电力物联网终端和通信基站均为固定位置部署、 物联网终端感知的合法通信基站信号强度具有相同变化趋势的特点，将真、伪通信基站在信号强 度变化模式上的差异性特征用作无线通信基站的特征指纹，提出基于基站信号强度历史曲线密度 聚类的非法无线通信链路检测方法。数值仿真表明所提方法可在有限计算资源和通信资源的约束 下、在设置的时间窗内有效甄别非法无线通信链路，提高电力物联网终端的安全防护水平。
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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。
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
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
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