近年来物联网获得广泛应用，智能家居作为物联网应用之一，在提高生活便利性的同时，其安全问题也日趋严峻 . 物联网具有三层结构，最底层为感知层，感知层主要包含 RFID 和 WSN 两部分 . 在分析智能家居感知层密钥管理特点的基础上，总结智能家居感知层的密钥管理主体、过程、技术关注点，并详细论述了基于智能家居的物联网感知层 RFID 和 WSN 密钥管理技术，最后提出密钥管理技术研究方向
参数时变的现象广泛存在于机械系统。如果系统参数随着时间而发生较大变化，振动主动控制方案就需要考虑时变参数对控制算法的影响。针对动力学特性变化较大的时变机械系统振动，提出一种模型实时辨识自适应控制算法，该算法将传统的滤波自适应算法与递归预测误差方法相结合，利用改变梯度的递归预测误差方法实时估计控制通道模型。建立弹簧质量支承的非均匀截面杆纵向振动时域模型，模型中随时间而变化的弹簧刚度导致模型动力学特性发生较大变化。用模型实时辨识自适应控制算法对建立的杆模型进行振动控制数值仿真，仿真结果表明，所提出的控制算法能有效抑制时变系统的窄带和宽带振动。相对于现有的方法，该控制算法能实现更好的控制性能。最后，将所提出的控制算法应用到时变的摇摆系统振动控制，实验结果验证了所提出控制算法的可行性和有效性。
现代供应链逐渐发展,电网企业电表数据全面采集汇入中台,数据量激增,对电表质量研究提出挑战。从电表误差、故障、可靠性、质量评价等方面归纳总结了现阶段电表质量的典型研究范畴,讨论其侧重点、优缺点及适用性；分析了大数据技术用于处理电表质量信息的关键技术及应用思路,提出一种基于大数据技术与典型研究相结合的智能电表质量分析框架,以便供应链各环节生成数据得以充分应用。
针对当前湖北省交通运输数据的存储管理与应用瓶颈,结合目前大数据技术的发展背景,本文基于 Hadoop 生态体系设计与实现了针对湖北交通运输业务的大数据存储分析平台。 文中从总体架构、存储结构、扩 展架构、数据接入与治理、分布式任务调度的设计实现到平台的应用场景进行了论述,并使用 10 年的高速公路数 据与具体业务场景对平台进行了存储与效率实验。 实验结果表明,相比传统关系型数据库,该平台在数据存储、 查询计算方面均具有非常明显的优越性
为了弥补某石化公司机泵状态监测 与分析预警系统阈值报警算法的不足，以传感器 所采集海量数据为基础，探索、研究趋势报警算 法，从而完善机泵状态监测系统的报警策略，并以 该算法的实践与成功案例分析，证明了基于大数 据趋势报警策略对机泵设备早期故障与突发故障 预警的有效性和准确性。
哲学社会科学人才评价机制是促进哲学社会科学创新发展的基础性工作。当前，我国哲学社会科学人才评 价机制存在着较多的现实困境。信息技术的高速发展为哲学社科人才评价产生了较大的影响，尤其是大数据有助于 提升人才评价的科学化和规范化、准确性和预测性、透明性和公平性。构建大数据背景下的哲学社会科学人才评价机 制，需要以大数据环境对社会科学人才评价的应用价值为立足点，以多元化的评价主体、客观化的评价标准、公正化的 评价程序为基本内容，重点解决好“谁来评”“评什么”“怎么评”的问题。同时，通过完善人才评价法律法规、建立人 才资源数据开放共享和一体化平台等措施，努力推动人才评价的法治化、科学化、规范化发展。
基于数据驱动的精准医疗已逐渐成为医疗服务新模式。在精准医疗大数据的支撑下，精准医疗提供疾病的精 准预防、诊断、治疗和健康管理等服务。针对精准医疗大数据的特征和处理流程，从数据采集、数据预处理、数据存储、 数据分析等方面展开对面向精准医疗的大数据处理架构的研究。研究结果为精准医疗数据的整合与处理提供了理论基础和 指导，有效提升了面向精准医疗服务的大数据处理的效率与质量
科学研究进入大数据时代，“大数据驱动科学发现”已成为科学研 究的第四范式，研究从宏观的社会知识层转向微观的数据层，这对大学生 科学数据素养教育提出了新的要求。以科学数据素养内涵为主线，选取 江苏省部分高校，调研科学数据素养教育的实施现状以及大学生的需求 情况，在此基础上构建出基于数据驱动的高校图书馆科学数据素养教育 框架，以增强大学生的核心竞争力
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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。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
汽车行业涵盖乘用车、商用车及特种车辆的设计、制造、销售与服务，核心产品包括传统燃油车、新能源汽车及其零部件，并延伸至整车交易、售后维修、金融租赁和共享出行等业务。主要商业模式为整车制造与销售结合供应链管理、经销商网络及增值服务。行业关键特征是高资本密集、技术驱动、产业链长且受政策与环保标准深度影响。
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