大数据时代的到来,为社会治理带来了新的机遇和挑战,社会治理的生态将发生一系列新变化,社会治理的主体应加快培育大数据社会治理意识,运用好大数据思维和手段,充分发挥数据这一战略资源的优势,促进新的管理理念和治理模式的形成,推进治理体系和治理能力现代化。
分析了大数据技术在IPTV精准营销中的应用,因地制宜地制定了"Hadoop大数据平台+爬虫技术+建模工具"的框架方案,并对方案中的关键点和整个数据分析建模过程在现网中的应用进行了深入分析。在IPTV精准营销中取得了较好的效果,具有较高的应用价值。
随着无线传感器网络（WSN）、天地一体化信息网络等技术的快速发展，海量的传感器、终端设备接入 到物联网中，它们面临的安全威胁不可忽视。通过密钥管理实现用户访问权限的分层访问控制在节点具有主从关 系、隐私和安全等级差异的场景中得到良好的应用。由于网络节点频繁地加入、离开，导致网络拓扑结构动态变 化，因此需要设计一种高效的密钥管理方案。提出一种基于 ECC 的分层密钥管理（EC-HKM，ECC based hierarchical key management）方案，该方案基于椭圆曲线上离散对数难问题，网络中每个节点都可以通过自己的私钥 计算出子节点的密钥，达到分层访问控制的目标。方案包括系统建立、密钥更新、节点加入、删除等部分，同时 给出方案的安全性和复杂度分析。
D算法是于2011年CHES会议中提出的一种新型轻量级密码算法，用于在物联网环境下保护RFID 标签以及智能卡等设备的通信安全．文中提出并讨论了一种针对LED算法的差分故障攻击方法．该方法采用面向 半字节的随机故障模型，通过在LED算法中导入故障，分别仅需要3个错误密文和6个错误密文，即可恢复LED 算法的64bit和128bit原始密钥．实验结果表明，针对LED算法的差分故障攻击方法不仅扩展了故障诱导的攻击 范围，而且提高了故障诱导的效率，减少了错误密文数，从而为故障攻击其它轻量级密码算法提供了一种通用的分 析手段．
本文以央行计算机辅助审计开展情况为基础,通过实例分析,深入介绍央行计算机辅助审计手段,并提出推进央行开展计算机辅助审计的建议
物联网技术的广泛应用有效改善了煤矿安全生产和事故救援工作的效率，有针对性地对物联网资源进 行配置和对煤矿事故救援物资的高效调度，可以有效降低煤矿事故造成的损失。考虑到煤矿生产和事故救援的特 殊性，设计了煤矿安全生产和救援资源监管物联网系统框架，对物联网资源进行了整合，同时根据煤矿事故救援 调度具体特点，构建了基于物联网的煤矿应急救援多Agent自动协商调度系统模型，模型利用从物联网实时获取 的事故和救援物资信息自动完成救援物资优化调度方案设计，并可以根据事故和资源调度情况动态完善调度方 案。最后利用Jade技术对系统模型进行了实现，并通过模拟仿真，证明了模型的有效性和合理性。
在数字化控制系统中，操纵员行为之间的相关性模式与传统控制室不同。为了评价数字化控制系 统中操纵员行为之间的相关性，提出了基于模糊逻辑的操纵员相关性分析方法。首先通过对数字化控制系统 中的人因特征的分析，识别操纵员行为相关性的影响因素，建立相关性分析模型，然后基于模糊逻辑方法建 立数字化控制系统中操纵员之间的相关性分析方法。该方法不仅能模拟模糊的和不确定性的知识，而且对推 理过程及结论的获得给出清晰的解释，具有可追溯性和重复性。
用户卡承载移动用户身份标识和网络接入认证的重要功能。5G SA网络在接入认证方面新增不同于4G网络 的用户隐私保护、EAP-AKA＇ 认证/5G AKA认证、5G密钥体系及5G安全上下文等特性，这些特性对5G用户 卡提出新的要求。本文首先介绍5G SA网络的安全模型，然后介绍5G用户卡为支持5G接入认证特性所支持 的的SUCI、双向认证、新增卡文件及服务等功能，在此基础上介绍5G SA实验网络中开展的基于5G用户卡 的接入认证试验及其成果。
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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。
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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