随着我国电力市场化交易体系的逐步完善，交易品种的逐步丰富，对建设安全、公平、可信、高效的市场交易环境提出了更高的要求。针对目前电力交易过程中多市场主体协同效率低、信任缺失等问题，区块链将能够在其中发挥重要作用，碰撞出新的火花。本文将结合电力交易信息化项目实践，简要分享区块链在电力交易清分结算中的应用。
由于与用户的空间相隔，设计师无法感知用户在真实场景中使用产品的具体情况。但通过场景化设计的方法，对用户使用场景进行分析与刻画，可以帮助设计师找到用户与场景的内在联系，探索发现实际功能点及交互方式。场景化设计具有辨别需求真伪、提高需求有效性、提升用户体验、减少产品问题率等价值。
本文针对水下目标图像的几何特性，提出了一种基于弦中点的改进Hough变换椭圆检测方法，实现了水下多目标的特征提取。单波束机械扫描前视声纳的图像数据为二维极坐标形式，采用波束内插方法和坐标变换方法生成图像，并对其进行图像预处理和轮廓跟踪，据此再进行多目标特征提取。通过水池实验结果表明，该方法对于水下多目标的特征描述更简明准确，为多目标识别与定位提供了有用信息。
海洋自古以来就与人类的生产、生活及军事活动密切相关。海底蕴藏着丰富的油气资源和各种稀有矿产，众多的自然灾害，如台风、海啸、地震等都发源于海洋和海底，同时海洋也是人类军事活动的主要战场之一。海洋监测技术作为海洋科学和技术的重要组成部分，在维护海洋权益、开发海洋资源、预警海洋灾害、保护海洋环境、加强国防建设、谋求新的发展空间等方面起着十分重要的作用，也是展示一个国家综合国力的重要标志。长期以来，鉴于海洋观测在军事和民用领域的重要性，国际海洋科学组织和海洋强国一直都非常重视海洋环境监测技术的研究。早在上世纪80年代中期，海洋发达国家就相继出台海洋科技与开发战略，进入21世纪后，国际政治、经济、军事围绕着海洋活动发生了深刻的变化，在新的海洋战略及其军事需求牵引下，各国相继调整战略，进一步加大了对海洋探测领域的投入。我国是海洋大国，有三百多万平方公里的经济专属区和一万八千多公里的海岸线，海洋环境监测技术已经列入国家中长期科技发展纲要。
基于Terraform的自动化管理云上资源实践：云上资源和应用生命周期的持续管理、Terraform 实现资源的自动编排、以声明式的方式实现资源的持续自动化管理
高校从事计算机、软件、大数据、人工智能相关类专业课程教学、且 在一学期内指导不少于 40 名本校学生基于阿里云平台完成至少 8 学 时的云上教学实践。
近年来，随着金融行业业务的快速发展，高并发、大流量的业务场景不断涌现，行内业务系统也面临着严峻的挑战。本人所在农商行（下文称本行）原有的基础架构、技术架构已无法有力支撑不断迭代与升级的互联网业务系统。如何跟随云原生的脚步实现敏捷化，并为应用提供有效的技术架构及底层平台支撑，显得尤为重要。
可编程逻辑器件（如PLD,CPLD,FPGA）硬件结构,讲述了常用的开发系统的使用方法,介绍了数字系统设计的一般方法与步骤
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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。
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。
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。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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