大数据、云计算技术的产生和发展，正在逐渐影响审计技术和方法的发展。大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法； 云计算技术主要关注 “计算”，提供 IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。
能源互联网已成为当今学术界与产业界的研究热点，作为核心技术之一的大数据，将在其发展中起到举足轻重的作用。文中综述了国内外能源互联网大数据技术研究和实践成果，阐述了大数据基本概念与特征及其在能源互联网中的重要性，进一步分别从技术层面和管理层面总结了能源互联网中大数据应用所面临的挑战。在此基础上，梳理了能源互联网中大数据的重点应用领域，提出了能源互联网中大数据研究的框架和技术路线。最后，总结了能源互联网中大数据的研究现状，指出需多方通力合作，才能稳步推进。
大数据、云计算技术的产生和发展，正在逐渐影响审计技术和方法的发展。大数据主要着眼于 “数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法； 云计算技术主要关注 “计算”，提供 IT 解决方案。 大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关 系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包 括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。
研究大数据时代信息安全的特点，探讨新环境下信息安全管理范式的转型，对于中国实施网络强国战略、国家大数据战略、国家安全战略以及推动全球信息安全治理体制变革完善，都具有重要的理论意义和实践价值。
针对大数据在智能配电网中的应用问题，在分析智能配电网大数据现状和特征以及梳理数据关系网的基础上，阐述了大数据在智能配电网中应用所涉及到的大数据存储与处理以及大数据解析等关键技术。提出了数据价值链和面向大数据应用的“飞机型”理论框架，并从用电预测与协同调度、智能配电网网架发展趋势分析与优化规划，以及智能用电与网络降损等方面分析了大数据在智能配电网中的应用前景，提出了应用路线图。
大能源思维将电力视为能源生产与消费全流程中的枢纽环节，藉此推动上游一次能源的清洁替代与下游终端能源的电能替代，支撑能源的可持续发展。大数据思维将各种数据资源从简单的处理对象转变为生产的基础要素。这两种思维的融合，使电力大数据成为大能源系统广泛互联、开放互动及高度智能的支撑，包括：广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储，以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值。作为两篇论文中的开篇，在演绎大数据基本概念、结构类型及本质特征的基础上，归纳电力大数据的特点。针对综合能源，通过基于数学模型的因果型数据、无因果关系的统计型数据以及参与者博弈型数据的融合，构建信息能源系统的知识挖掘平台。其续篇将讨论信息能源系统，并通过若干案例，反映大数据思维对提高大能源经济性与可靠性的贡献。
近年来，互联网融资作为互联网时代重要的产物，其在有效对接小微企业与民间资金方面发挥了积极的作用。但随着互联网融资普及的同时，其监管措施的缺位，导致资金的安全、流通以及融资过程中的信任问题逐渐显现，互联网融资陷入困境。而区块链技术作为一种新型的互联网技术，凭借其去中心化、去信任化的优势为民间资金注入小微企业提供了全新的思路。文章将区块链技术与互联网相融合，从吸收民间资金的角度出发，通过各类金融机构，小微企业信息数据库以及互联网信息平台，将民间资金与小微企业进行有效对接，构建了“互联网 + 区块链”融资模式。该模式可有效解决融资过程中的信息不对称以及信用问题，降低融资成本和违约风险，拓展了小微企业与民间资金的对接渠道。
如何将工业设计课程的概念化设计成果转化为具有商业价值的产品，一直是本科院校工业设计课程的困惑所在。 大学生创业项目是提升学生专业实践能力、创新精神与团队协作能力的有效方式。 创新创业项目为商业市场化提供了一种新的学习探索模式。 所以，在该研究中，主要分析了学生在校内的理论学习结合市场化的创业实践项目，不仅提升了学生对专业与行业的认知水平，而且还推动了工业设计课程的进一步改革。 通过辅导工业设计类的学生进行创新创业项目实践，可以在创业项目中促进学生学习专业学知识，让学生通过各种项目实践解决个人专业学习问题，深化本科生教学改革，进而响应国家“大众创业、万众创新”的政策号召。
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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。
本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位，涨跌幅为3.40%，走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%，创业板指涨跌幅为-3.42%，申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点，跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面，受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动，当前全球粮食库存处于低位，粮价具备向上弹性，复盘历史，粮食价格与化肥价格呈正相关，粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面，国内秋季备肥、农化冬储陆续开启，叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放，农用化学品行业景气度有望抬升。成本端，前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本，随着地缘局势边际缓和，成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位，伴随磷肥出口限制解除，出口预期修复， 共同推动板块走强。
医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来，BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放，板块经历小幅上行，整体仍处震荡。年涨幅来看，医药板块估值有所回调，处于相对低位。截至2026/8/28，中万医药PE(TTM)为29.09X，达到29%分位(自2010/2/5始，下同)，而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%，达到历史11%分位，低于历史平均溢价率187.7%，处于2010年以来的相对低位，具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元，26Q2环比减少211亿元至1894亿元，环比.1.0%，整体规模仍维持高位，CRO和创新药系主要重仓，对比26Q1，CRO系主要调仓方向。我们队为，我国基本医保基金收支稳健增长，在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极，CXO半年报整体超预期，目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显，有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归，建议重视:
在电气场所工作时，相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施，履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作，无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作
完全没用过WorkBuddy，但想系统上手的人。 会用AI聊天工具，但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。
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