基于数据分析的网络健康评估系统

云数据中心网络具备复杂性和规模性特征，给网络的运营和维护带来挑战。基于数据分析的网络健康评估系统能够通过数据采集、网络建模、数据分析和综合评估等技术实现网络运行状态量化和可视化，便于网络整体质量动态掌握和故障快速处理，实现网络故障事后发现向事前预测的转变，为网络管理人员提供了网络运营和管理的有效手段，以提升网络运维效率、提高网络运营质量。首先对网络评估系统关键技术进行了介绍，其次结合实践情况给出了基于数据分析的网络健康评估系统的试验效果，最后对该系统功能的进一步完善提出了展望。

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一种面向边缘计算的可扩展网络I/O框架

作为当前的研究热点，边缘计算可以在网络边缘部署计算、存储和网络资源，为用户提供云化服务，以满足新兴应用的处理需求。但是，当前网络I/O模型的扩展性问题使得运行在边缘节点上的边缘应用难以有效地利用丰富的边缘物理资源处理海量用户的网络请求。针对边缘计算场景下网络I/O模型的数据竞争和负载不均衡问题，提出了一种新的可扩展网络I/O模型。通过试验可以看出，利用该模型的边缘应用具有良好的性能和可扩展性。

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边缘计算的总体思考

边缘计算能够在靠近用户或数据源的位置提供网络、计算、存储服务，不仅能够实现流量的本地化处理，降低对传输网络和远端数据中心的流量冲击；而且能够提供低时延和高稳定的应用运行环境，有利于计算框架在终端和数据中心间的延展，有助于实现场景需求、算力分布和部署成本的最佳匹配。边缘计算将满足消费者和产业互联网市场的如下需求。

2022-01-17
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互联网广告标识问题研究与应对建议

移动互联网广告标识，是应用于移动互联网广告业务的、可变更的标识符，能够标记、识别移动互联网广告服务对象，如苹果系统广告标识[1]（ID for Advertising，IDFA）、谷歌广告标识[2]（Google Advertising ID，GAID）、开放匿名标识[3]（Open Anonymous ID，OAID）等。标识是移动互联网广告运行的基础性数据，广泛应用在广告主、媒体平台、第三方监测公司、代理公司等数字营销业务全链条，服务于广告结算、效果归因、流量甄别、精准营销、用户画像等。在保障数据安全和用户隐私的前提下，通过此类标识可以建立移动互联网广告基础数据服务，促进广告数据流通，服务广告产业。

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政府数据再利用的规制模式及其反思

政府数据对引领大数据产业发展具有关键作用。对政府数据的价值释放而言，数据开放只是起点，关键还在于数据的再利用。面对私人“不会”和“不当”再利用政府数据的市场失灵问题，限制型模式忽略了市场对数据流动的需求，易发生过保护问题。开放型模式存在引导和监督不足的缺陷，我国缺乏该模式所需的制度土壤。借鉴政府信息“依申请公开”制度而设计的政府数据“依申请开放”功能，在有针对性地向社会提供数据的同时，还能发挥数据开发的引导与监督作用，是符合我国数据再利用所处的初级阶段特征的可行规制路径。

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区块链助力电信网络反欺诈协同治理

电信网络欺诈案线索分布广、破坏跨度大、受害人群多,给案件侦破带来了难度。大数据、人工智能等技术推动了精准化侦办，但技术的不当使用也会带来个人隐私泄露、银行卡被盗刷盗用的风险。探索了基于区块链的电信网络反欺诈协同治理，进行了核心能力和反欺诈人群分析，利用区块链的智能合约和密码共识，保证了电信数据的不可篡改和安全共享，进行了反欺诈协同治理的逻辑设计，为基于区块链的电信网络反欺诈协同治理的进一步落地应用提供了思路。

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MEMS传感器技术产业与我国发展路径研究

随着全球跨入万物互联时代，传感器产业迎来爆发式增长。MEMS传感器因其体积小、灵敏度高、可靠性强的优势逐渐占据主流。当前，我国在MEMS传感器设计、制造、封装、测试等关键产业链环节均取得了长足的进步，但与国际先进水平相比,仍存在诸多差距与短板。根据当前产业发展现状，建议我国在关键技术攻关、产业协同发展以及加大政策支持等方面发力，进一步带动我国MEMS传感器产业全面提升。

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工业数字孪生技术体系及关键技术研究

近些年，随着全球工业互联网发展战略深入实施，工业领域催生出一批数字化、网络化、智能化的新模式、新业态。其中，工业数字孪生日趋成为学术、产业界研究热点，并有望成为推动工业企业数字化转型的新动能。与此同时，当前产业界对于工业数字孪生定义及内涵尚未形成统一认识，亟需系统梳理相关概念、关键技术、应用场景和实施路径，凝聚和深化产业共识，加速工业数字孪生技术创新和产业实践。

2022-01-19
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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。