作为科研活动的灵魂，科学数据既是激发科研创新的起点，也是科研活动丰富成果不可或缺的部分。国内外科学数据管理与共享从“积极温和的科学数据政策导向”和“全面细致的科学数据管理实践”两方面展开。
MyBatis 是支持普通 SQL 查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 消除了几乎所有的 JDBC 代 码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis 使用简单的 XML 或注解用于配置和原始映射，将接口和 Java 的POJOs（Plain Old Java Objects，普通的 Java 对象）映射成数据库中的记录。本教程偏重实践，需要读者 动手操作来理解什么是Mybatis及Mybatis的功能。
智能建筑是计算机技术、信息技术、通信技术等高新技术和建筑艺术有机结合的产物。智能建筑的出现, 带来了许多新的相关技术课题 ,其中智能建筑火灾监控系统设计是智能建筑防火安全设计的重要环节。本书紧密结合国家现行火灾自动报警系统设计规范 ,全面系统地介绍了消防工程设计、防火审核和系统管理人员应掌握的智能建筑火灾监控系统基础知识和各种实用的技术措施。
数据的统计描述和分析 定义：研究的对象是受随机因素影响的数据的科学 内容：统计描述、参数估计、假设检验 实例：是否有显著区别，是否提高 方差分析 定义：用数理统计分析试验结果、鉴别各因素对结果影响程度的方法称为方差分析 类别：单因素方差分析（均衡数据，非均衡数据，多重比较），双因素方差分析（单独影响和交互影响），正交试验
数据结构这门课程就是要解决这三个步骤中的第一步和第二步中所提到的问题。建立数学模型的实质是分析问题,从中提取操作的对象,并找出这些操作对象之间含有的关系,然后用数学的语言加以描述。设计解数学模型的算法就是给出处理问题的策略。
2020—2021年，中俄两国将互办“中俄科技创新年”活动，中国科协将积极参与相关进程。为了解俄罗斯智库现状，促进交流活动更好地开展，《创新研究报告》对俄罗斯官方、民间、商业智库最新状况进行了搜集整理，从智库机构的历史沿革、使命与定位、经费来源、国际合作以及组织结构五个方面对俄罗斯智库状况进行概述。本文系本系列报告第一篇，主要对俄罗斯官方智库典型代表进行介绍。
英国政府网站公开发布了2019年8月英国科技委员会（Council for Science and Technology，CST）致信首相的一份名为《为提高生产力而进行技术扩散》（Diffusion of technology for productivity）的政策建议报告，该报告对英国在科技成果转化方面存在的阻力和问题提出了针对性的解决方案。本文对其主要内容进行摘编。
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称 AHP）是对一些较为复杂、较为模 糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美 国运筹学家 T. L. Saaty 教授于上世纪 70 年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的 多准则决策方法。 §1 层次分析法的基本原理与步骤 人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中，面临的常常是 一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次 分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法。 运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行： （i）建立递阶层次结构模型； （ii）构造出各层次中的所有判断矩阵； （iii）层次单排序及一致性检验； （iv）层次总排序及一致性检验。 下面分别说明这四个步骤的实现过程。 1.1 递阶层次结构的建立与特点 应用 AHP 分析决策问题时，首先要把问题条理化、层次化，构造出一个有层次 的结构模型。在这个模型下，复杂问题被分解为元素的组成部分。这些元素又按其属 性及关系形成若干层次。上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起支配作用。 这些层次可以分为三类： （i）最高层：这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标或理想结 果，因此也称为目标层。 （ii）中间层：这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节，它可以由若干 个层次组成，包括所需考虑的准则、子准则，因此也称为准则层。 （iii）最底层：这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等， 因此也称为措施层或方案层。 递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及需要分析的详尽程度有关，一般地 层次数不受限制。每一层次中各元素所支配的元素一般不要超过 9 个。这是因为支配 的元素过多会给两两比较判断带来困难。 下面结合一个实例来说明递阶层次结构的建立
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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。
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
当人工智能从虚拟算法的数字世界，迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代，人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体，正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。
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