新型电力系统是以承载实现碳达峰碳中和，贯彻新发展理念、构建新发展格局、推动高质量发展的内在要求为前提，确保能源电力安全为基本前提、以满足经济社会发展电力需求为首要目标、以最大化消纳新能源为主要任务，以坚强智能电网为枢纽平台，以源网荷储互动与多能互补为支撑，具有清洁低碳、安全可控、灵活高效、智能友好、开放互动基本特征的电力系统。-
进入互联网时代，最大的变化是科技驱动的金融从原来的离线金融走向了在线金 融，核心的改变是因为数据的产生，是因为计算能力得到大量的释放。今天，无论是 谈信贷、理财，甚至是数字货币，背后都是科技创新所引起的。
在工信部《汽车驾驶自动化分级》中，以 L3 为分界线，L3及以上被称为“高级别无人驾驶”；L3 以下被称为“无人驾驶辅助驾驶”（ADAS）。 2020年L3级无人驾驶开始普及成为行业共识，目前我国量产乘用车的无人驾驶等级正在从L2向L3过渡，商用车已先于乘用车进入L4等级。
对于大型企业来说，经常面临多个业务系统难以统一管理的问题和生产运营难管理的痛点，今天分享一下如何运用主数据管理解决这一问题。
AI等新技术在越来越多的场景下能够减少对人的依赖，从而降低人力成本并提高安防能力。AI等新技术在越来越多的场景下能够减少对人的依赖，从而降低人力成本并提高安防能力。
实现施工项目全面数字化，迈向工业级精细化管理，实现施工项目全面数字化，迈向工业级精细化管理，实现施工项目全面数字化，迈向工业级精细化管理
目的 构建基于机器学习算法的肝硬化相关肝性脑病预测模型。方法 采用横断面研究方法，收集2019年6月－2020年6月于重庆市7家医疗机构就诊的1498例肝硬化患者，依据是否发生肝性脑病分为肝性脑病组（n=285）与非肝性脑病组（n=1213）。随机抽取70%（1048例）患者的临床资料作为训练集构建预测模型，其余30%（450例）作为测试集进行内部验证。采用单因素logistic回归筛选输入指标，应用基于机器学习的logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost算法构建诊断预测模型，比较4种方法构建的模型对肝硬化相关肝性脑病的预测诊断价值。结果 Logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost模型均提示，凝血酶原活动度（OR=0.933，95% CI 0.921～0.946）、年龄（OR=1.045，95% CI 1.029～1.061）、全血钠（OR=0.964，95% CI 0.928～1.000）及尿素氮（OR=1.063，95% CI 1.022～1.105）是肝性脑病的重要影响因素。Logistic回归、随机森林、决策树和XGBoost模型的灵敏度分别为0.843、0.904、0.759、0.892，特异度分别为0.785、0.695、0.717、0.706，AUC分别为0.875、0.883、0.767、0.847。结论 基于机器学习算法建立的肝硬化相关肝性脑病风险预测模型具有较高的诊断价值，其中Logistic回归模型和随机森林模型的诊断效能优于决策树模型和XGBoost模型。
随着智慧校园建设的推进,学校组织人员的信息化领导力逐渐成为信息化建设中不可忽视的重要问题之一.本文首先提出了信息化领导力在教育信息化建设工作中的重要意义,着重阐述了信息化领导力的内涵和组成框架.在此基础上,从校长领导集体、中层管理团队和教职员工基层群体三个层面论述信息化领导力的建设,并给出相关培养路径,以期为学校信息化领导力建设提供参考.
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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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