全球新一轮产业变革和科技革命持续深入，信息技术引领世界技术竞争新高地。区块链作为密码学、分布式系统、共识机制、博弈论的集大成者，推动多领域学术研究的蓬勃发展，也为相关产业？供诸多机遇。为了总结区块链基础理论研究及概况，我们编写了此份研究报告。其主要内容包括：
网络是数字化的基座，数字化转型带来终端和网络规模的增加、业务模型的多样和复 杂，但网络运维的资源和人力，却没有得到同比例的增长。传统“以设备为中心”的 网络运维，无法感知用户和业务体验，被动响应“故障”发生，难以满足数字化转型 时代的用户和业务体验保障需求。
对于 transformer 来说，由于 self-attention 操作是 permutation-invariant 的，所以需要一个 positional encodings（PE）来显示地编码 sequence 中 tokens 的位置信息。ViT 模型是采用学习的固定大小的 positional embedding，但是当图像输入大小变化时，就需要对positional embedding 来插值来适应输入 tokens 数量带来的变化，这一过程会造成性能损失。这里介绍的 CPVT，就主要来解决这个问题，CPVT 的解决方案是引入一个带有 zero-padding 的卷积来隐式地编码位置信息jPEG），从而省去了显式的 positional embedding，最重要的是 CPVT 模型在输入图像大小变化时性能是稳定的。PVT 这种特性是很多图像任务所需要的，比如分割和检测往往需要大小变化的输入图像。
锂离子（Li-ion）电池在可再生能源和电动汽车中的应用不断升级，这凸显了对增强预测和健康管理系统的需求，以降低突然故障的风险。确定剩余使用寿命（RUL）是当前电池预测领域最关键的任务之一。尽管统计和机器学习（ML）方法已被证明在研究设置中是有效的，但许多挑战阻碍了将这些预测方法应用于现实场景。这些挑战包括：（1）缺乏具有类似实验条件的运行到故障数据集。（2）在容量与放电周期对中呈现的数据粒度低。（3）在现实场景中缺乏“时间标识符”。时间标识符是提供有关工作电池当前退化状态的知识的任何标签。为这项研究开发的研究问题是，“在没有时间标识符的情况下，数据有限的锂离子电池的剩余使用寿命能否预测？”具体目的是估计有限数据的时间标识符并预测RUL，结合可靠性分析和深度学习的创新框架解决了这些具体目标。实验数据用于测试框架的功能，将训练数据集限制为只有三个电池，测试数据集限制为另一个电池的小样本（< 10个数据点）。这项新方法使得RUL预测能够达到大约5个周期的误差和6.24个周期的均方根误差，表现优于其他在锂离子电池剩余使用寿命预测中使用更多电池退化数据但无时间标识符的基准研究。
深天马A：LTPS卡位中高端显示，AMOLED接棒并打开VR应用,深天马A：LTPS卡位中高端显示，AMOLED接棒并打开VR应用
为改善Staple目标跟踪算法的运行速度,在学习位置滤波器的过程中,对提取的图像特征进行PCA降维；在学习尺度滤波器的过程中,将提取的不同尺度样本个数由33减少至17,并且通过QR分解对尺度信息进行压缩。为保证尺度估计的准确性,在计算尺度响应时,使用插值法将尺度响应个数插值到33。实验结果显示,在准确率几乎不变的情况下,所提算法可将跟踪速度提升50%左右。
党的十八大以来，我国深入实施网络强国战略、大数据战略、数字经济发展战略，印发“十四五”数字经济发展规划”，有关部门认真落实各项部署，加快推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济蓬勃发展。随着2023年开春，31个省区市政府相继发布对应的年度政府工作报告以及经济运行“成绩单”。从各地政府工作报告和经济运行情况来看，数字经济发展引擎地位巩固，各具特色的数字化应用加速落地，彰显出逆势而上的发展韧性，已成为各地扩大投资、提振消费的重要力量。
园区数字化通用性要求、建设运营模式和实施路径建议提供具体指导。下一步，将针对不同类型的园区功能定位和数字化转型需求，分类编制园区数字化建设技术与应用指引，向社会公开发布，引导园区数字化转型发展。
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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。
传统消防与安防系统孤立，缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制，出现火警，才发现设备故障无法使用，错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步，无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录，维护记录无法有效追溯
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。
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