PLC在矿井主排水系统自动化平台及远程监控系统的应用

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军事科研范式转变与大数据技术支撑

大数据是一类海量、高增长率和多样化的信息资产,需要新处理模式对其进行处理才能提供更强的决策力、洞察力和流程优化能力。以数据采集、数据预处理、数据存储及管理、数据分析与挖掘、数据展示和应用等大数据相关技术为核心形成的数据挖掘模式,可成为军事科研范式的第五种类型。借力大数据优化军事科研方式,需要培育大数据思维和理念,构建大数据环境下的信息资源保障体系,构建科学、高效的大数据决策与应用平台,增强大数据价值发现和数据洞察能力。

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深圳5G基础设施公共政策及效应研究

5G以其“大带宽、低时延、多连接”的技术特点,推动信息通信技术发展，对物联网、工业互联网等新型产业应用场景具有支撑作用，已成为我国城市高质量发展阶段的重要战略。因5G建设涉及多个政府职能部门，政府公共政策的合理性和创新性对5G建设的效率和安全具有重要的保障意义。深圳作为国内启动5G建设和正式商用的第一批城市，具备良好的5G基础设施体系。研究其5G基础设施公共政策及效应，对国内其他启动5G建设的城市具有借鉴作用。

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以数字治理助推国家治理现代化

当前，新一代信息通信技术日新月异，引领了社会生产新变革，拓展了国家治理新领域。随着新一代信息通信技术发展与政府应用能力提升，数字治理的领域、应用场景不断拓展，必将成为国家治理现代化的有力支撑。我们要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，把握好数字化机遇、应对好数字化挑战，以数字治理不断推进国家治理体系和治理能力现代化。

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网络安全发展综述

当前，网络安全已成为国家安全重要基石。自“十三五”以来，我国在完善网络安全政策体系、提升网络安全技术水平、推动产业数字化安全和数字产业化安全发展等方面取得卓越成效。在百年变局与全球新冠肺炎疫情交织叠加的变革关键期，做大做强数字经济、全面强化网络安全意义深远。展望“十四五”，我国将主动把握网络空间发展未来趋势，从前瞻谋划布局、防护演进升级、产业链可控强化、安全产业发展壮大等各方面提升网络安全综合保障能力，大力推动数字经济安全、高质量发展。通过对当前数字经济发展和国内外安全形势进行研判，梳理和展望我国网络安全发展成效及未来趋势。

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智能制造场景下工业互联网安全风险与对策

智能制造在利用新一代信息技术提升工业企业效益和核心竞争力的同时，也将原本在“信息孤岛”中运行的工业设备和系统互联互通，进而形成工业互联网。但由于攻击面的扩大，工业互联网面临着来自外部和内部多方面的网络安全威胁。通过分析智能制造新形势下的工业互联网安全风险，从技术层面提出应对策略。首先从供应链安全风险、工控终端设备安全风险和高隐蔽网络攻击风险三方面，剖析了我国工业互联网所面临的安全风险；然后基于工业互联网安全防护技术的发展现状，提出安全防护体系和关键技术作为应对策略；最后针对我国工业互联网安全防护工作的未来方向给出了建议。

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网络空间测绘技术的实践与思考

作为支撑数字化转型的基础，网络安全自身的数字化升级和转型也面临急迫的要求。网络空间测绘技术作为网络空间安全和网络空间地理学的交集中的重要组成部分，也是网络安全自身数字化转型的重要技术支撑，因此受到业界越来越多的关注。该技术在网络安全领域的实践已经包括了资产管理、攻击面发现、自动化渗透测试、漏洞事件应急、挂图作战、态势感知等一系列应用方向，并显示出一些问题。通过对这些问题进行分析，提出网络空间测绘技术应用方向的具体建议。

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工业 APP 白皮书（2020）

工业 APP 是基于松耦合、组件化、可重构、可重用思想，面向特定工业场景，解决具体的工业问题，基于平台的技术引擎、资源、模型和业务组件，将工业机理、技术、知识、算法与最佳工程实践按照系统化组织、模型化表达、可视化交互、场景化应用、生态化演进原则而形成的应用程序，是工业软件发展的一种新形态。

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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

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2026工业网络现状报告

十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。