随着我国经济社会的不断发展，人们的生活水平也取得了较大的提高，人们对于城市的需求越来越大，这对我国城市建设提出了较高的要求。路灯在城市中应用非常普遍，做好路灯的节能控制系统对于有效发挥路灯的作用有着重要的意义，对智能路灯节能控制系统的研究方案、软件设计及其传统路灯控制方法进行了论述和比较分析，为智能路灯节能控制系统研究提出几点思路。
通过温度与负荷的关系,找出影响空调负荷变化的温度分段线性敏感区,得出敏感区内气温与负荷之间量化关系和气温对空调负荷影响的结论。近年来,空调已经成为居民生活和办公场所必不可少的电器,拉动了电力市场的需求,空调负荷出现了快速增长,占地区用电负荷的比重越来越大,已成为负荷增长的主要因素之一。
数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。 数据的质量直接影响着数据的价值，并且直接影响着数据分析的结果以及我们以此做出的决策的质量。我们常说，用数据说话，用数据支撑决策管理，但低质量的数据、甚至存在错误的数据，必然会"说假话"。
现阶段我国城市建筑所使用的是路灯质量高、使用时间长、低功率、环保的高效电子节能路灯，并已经成为城市傍晚出行的一道亮丽风景线。但是路灯在使用过程中由于大风、暴雨等外界因素的影响和自身运作因素的影响难免出现一些故障，本文将对市政工程中路灯常见故障进行分析，并提出相应的解决策略，为居民出行提供保障。
本文主要介绍了在碳达峰碳中和背景下，碳足迹管理的重要性及其完整体系。文章通过阐述碳足迹的核实、认证及提高数据可信度和透明度的措施，强调了碳足迹管理在推动企业实现碳减排目标中的关键作用。同时，文章还分析了碳足迹管理的政策支持与激励机制，包括政府政策引导、经济激励措施以及国际合作与交流等方面，为碳足迹管理的顺利实施提供了政策保障和国际合作基础。此外，文章探讨了碳足迹管理的未来发展趋势，指出数字化、智能化、全链条追踪、多元化及国际化等方向将成为碳足迹管理的重要发展方向。这些趋势将有助于进一步提高碳足迹管理的效率和准确性，推动全球碳减排和碳中和目标的实现。在研究结论与贡献部分，文章总结了碳足迹追踪方法的高效性和准确性，并强调了其在政府决策和行业应用中的实用价值。同时，文章也指出了研究的不足之处以及对未来碳足迹追踪技术的展望，包括数据收集和处理方法的完善、技术创新和研发的重要性以及对国际合作的需求等方面。最后，文章针对碳达峰碳中和与碳足迹追踪提出了具体建议，旨在推动全球绿色低碳发展。这些建议涉及政府政策引导、碳排放数据体系建设、技术创新以及国际合作等多个方面，为实现碳达峰碳中和目标提供了有力支撑。
本文主要介绍了电力保供在维护国家能源安全、经济稳定以及社会发展中的重要作用，并分析了在能源转型和可持续发展背景下，电力保供所面临的多重挑战及应对策略。文章强调了清洁能源比重提升、智能电网建设等创新举措在电力保供中的卓越成效，以及这些举措在环保方面带来的显著效益。此外，文章还探讨了电力设施建设与土地资源的矛盾、电力市场改革的风险与机遇等核心问题，并提出了相应的解决策略。通过这些策略的实施，旨在全面提高电力供应的可靠性和效率，构建长期可持续的电力保供体系。文章最后对电力保供的未来发展趋势进行了展望，强调了加强能源多元化、提升能源利用效率等方向的重要性，以适应和应对未来可能出现的各种挑战和变化。 在电力保供实践方面，文章通过具体案例分析，展示了某地区在电力保供方面的实际经验与教训，为其他地区和国家在电力保供领域提供了重要的借鉴。同时，文章也坦诚地反映了在电力保供过程中遇到的挑战和问题，如能源结构调整带来的技术难题、市场机制的不完善等，为后来者提供了宝贵的警示。这些实践经验与教训总结对于推动全球范围内的电力保供工作具有重要的参考价值。
屏蔽泵又称无填料泵，是在离心泵的基础上发展起来的，其特点是泵叶轮与电机转子连成一体，装在一个密封壳体内，不再需要填料装置，从根本上消除了泄漏的可能。
数据驱动的结构拓扑优化通过学习大量结构拓扑优化设计过程来建立拓扑优化模型，近年来备受关注。综述了结构拓扑优化技术的发展历程，回顾了结构拓扑优化技术的发展现状和研究进展，将发展历程分为四个阶段，并对每一阶段进行分析和总结；详细介绍了数据驱动的结构拓扑优化技术，按照建模方式的不同将其分类为基于卷积神经网络、支持向量回归、生成对抗网络和仿生算法的拓扑优化技术；结合各方法的研究成果，介绍了数据驱动的结构拓扑优化技术在工程设计中的应用，并对其未来的发展方向进行了展望；指出了数据驱动的结构拓扑优化技术面临的挑战和未来需要解决的问题，为拓扑优化领域未来的发展提供参考和借鉴。
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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