数据创新了思维方式，小数据同样具有重大价值。小数据是个体用户的“全数据”，与大数 据相比，小数据更具可操作性、适用性和人文关怀等特点。通过用户表达和行为感知采集的小数据，可 以采用基于知识、内容、交互、协同、关联、情境、混合等的推荐算法进行分析。图书馆用户小数据的采集 分析可应用于描绘个人数据报告、增强宣传推广效果、优化嵌入式服务、加强用户感受体验、提供决策 决议参考等方面。
2014年是中国电视数据新闻的元年，央视与大数据公司合作推出了一系列电视 数据新闻，《两会大数据》就是其中之一。本文将以数据新闻的研究现状着手，从信息呈现、 新闻叙事、消息来源和虚拟技术四个角度分析《两会大数据》的传播特点。此外，本文也将 对lo位年轻人进行深度访谈，借此了解该群体对于此类电视数据新闻的接受程度。
随着大数据技术在媒体行业的推进，数据新闻通过挖掘开放数据获取新闻线索，对新 闻事件作出准确深入的诠释。开放数据具有公开性、可得性、完整性、即时性的特点，主要由政府 机构、高校等科研机构以及非政府组织提供。在大数据环境下，数据可视化解读、挖掘数据之间的 关系、以众包为生产方式以及申请信息公开开展舆论监督是利用开放数据的有效路径。由于可供 利用的开放数据有限，国内的数据新闻在表现形态和传播方式上存在一定问题，应在数据收集、 挖掘、传播和再利用等环节进行优化。
传统的网络信号捕获方法通过滑动相关法分析本地样本信号与接收网络信号的关联性，实现信号捕获，但当 网络中存在海量冗余数据干扰时，占空较小，容易在无信号时间区间形成大量的噪声，导致网络信号误捕获的问题。因此， 提出基于 Winpcap网络和 kd？treed模型的数据捕获方法，设计网络数据捕获和分析系统，捕获系统包括用于捕获和过滤数据 的内核模块、用于数据变换和协议分析的用户分析模块并分析系统实现数据捕获的功能模块。通过 Winpcap 底层网络分析 体系结构，实现网络数据包的捕获，采用 kd？treed模型过滤海量数据干扰，提高数据捕获的精度。实验结果表明，所设计系统 稳定性高，数据捕获精度高。
随着大数据时代的到来，数据日益成为重要的生产资料，成为国家的战略性资源。政府掌握了大量基础性、关键性的数据资源，由于部门利益、或基于技术阻碍，政府部门之间未能实现数据的共享流通，数据闲置、数据孤岛现象还比较突出。政府公共数据本质上是一种公共产品，政府公共数据开放是政府应当履行的一项基本职能。近年来，政府公共数据开放已经成为全社会关注的热点，相关实践在全球范围内迅速推进。政府公共数据开放能够创造巨大的政治、经济和社会价值。发达国家较早开始实践政府公共数据开放，同时也取得了令人瞩目的成就。我国政府近年来也开始意识到政府公共数据蕴含的巨大价值，也积极推动政府公共数据开放进程。但是，由于数据开放法律规制的不完善，实践中政府公共数据开放仍然面临着种种障碍，我国政府公共数据开放还处于起步阶段。必须加快政府公共数据开放的立法步伐，为政府公共数据开放提供强有力的法制动力与制度保障。
在大数据时代，数据的爆炸式增长对图书馆数据存储能力提出了严峻的挑战。论文立足于图书馆数据存储 的实际操作层面对大数据存储的可能性路径以及现阶段图书馆进行大数据存储的适用方案进行探讨，认为图书馆有责 任尽可能多地存储数据。对于非重要数据可利用云系统进行外挂存储，对于一般数据可通过构建图书馆联盟来实现馆 际互借，对于特色数据可采用馆内存储，并用大数据压缩技术来提升存储空间，从而缓解大数据对单个图书馆存储能力。
数据就是数值，是人类通过观察、实验或计算得出的结果，是发现客观规律、 解决矛盾的基础素材。数据是一个恒远的概念，自从有了这个世界也就有了数据， 但也受制于人类数据利用意识、利用能力的发展。在思想创新和技术创新的共同 作用之下，今天的人们已经有意识，也有条件去获得人类学习、生活以及工作所 留下的海量且繁杂的数字轨迹。这些数字轨迹记录着世界发展的脉络、规律和特 征，记录着人们的行为、情感和喜好，比之前更加庞大、细腻乃至全息，也更加 复杂、凌乱乃至潜在，从而形成了我们常说的“大数据”。大数据是用来形容数 据规模、获取、分析、处理以及利用层级的概念，意在表达相对于传统阶段，今 天的数据的数据获取、处理和利用已经上升到了一个更高的层次。大数据是人类 数据利用意识和利用能力提升的直接结果，既是对数据数量的一种表达，也是人 类数据利用水平的层次跃迁。
绝大多数企业的数据字典具有“裸”字典的特性，字典的语义很“弱”，究其原因是这些数据字典与企业 概念体系相脱离，企业不重视或忽视了概念体系模型的建设。一般来讲，绝大多数企业仅仅将概念体系模型当作 提取字典的一个中间产品，一旦字典建成，概念体系模型生命周期也随之结束。数据标准建设的目的是为数据共 享服务，实践证明：企业数据标准建设的速度往往落后于应用对标准的需求速度，结果导致了对数据标准的供需矛 盾。为此，文献[1]首次提出了采用自标准数据与标准数据联合解决这一问题的思路，并将自标准数据作为标准数 据的有效补充。通过对逻辑学中的概念、语义学中的语义以及Is0／IEc lIl79（ED3）等诸多技术研究的基础上得 出结论：认为自标准数据与标准数据规范化过程没有本质区别，并提出了将二者规范化方法融为一体的以概念为 中心的数据规范化体系框架。该模型认为规范化过程包括两项核心内容：一个是建立规范的概念体系模型，目的 是增强数据语义：另一个是规范描述这些概念的属性（元数据）．加强元数据规范性。二者是一切数据标准的“源 点”或“根”。因此，企业在进行数据标准建设的过程中一定不要忽视企业概念体系模型标准的建设。并极力主张 这些数据标准都是企业的重要资产，企业必须对它们进行统一注册、管理、发布及应用。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
“国家安全”已从例外抗辩日益变为常规征收和掠夺的工具。对中国企业而言，传统的BIT仲裁虽是可行的救济路径，但东道国正通过"立法先行"使征收行为在国内法层面"合法化”，大幅抬高国际仲裁的胜诉门槛。
当前，全球正面临自然生态系统加速退化带来的深远社会经济影响。世界经济论坛《2026年全球风险报告》将“生物多样性丧失和生态系统崩溃”列为未来十年仅次于极端天气事件的第二大严峻风险。据世界经济论坛估算，全球超过一半的GDP(约58万亿美元)将因自然损失面临中度至高度风险。生物多样性是自然资本存量的核心构成要素，也是生态系统服务持续供给的根本基础。作为连接自然系统与社会经济活动的关键纽带，生物多样性正加速演变为全球经济治理的核心议题。
当数字经济浪潮席卷各行各业，“平台用工”“共享用工”“项目外包”等新型用工模式如雨后春笋般涌现，我国劳动关系正经历着前所未有的复杂变革。最高人民法院曾公布，2020-2024年这五年间，全国法院共受理新就业形态民事纠纷案件约42万件。而仅2024年1-11月，全国法院审结的一审涉新就业形态民事案件就约有8万件，新型用工相关纠纷在整体劳动纠纷中占比显著。
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