基于云计算的大数据安全隐私保护

云计算是分布式计算的重要组成部分，依托计算机技术，能够将数据计算与处理程序进行分解，并使用多个服务器处理和分析相关数据，将处理结果反馈给用户。相关运算方式能够在几秒钟的时间内完成较大规模数据的处理，进而有效提升了网络数据服务能力。

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跨域访问控制技术研究

根据国内外最新研究，对跨域数据流动中的访问控制技术进行了总结和展望。首先，结合复杂应用环境下的访问控制，概括了访问控制模型、数据安全模型的发展。其次，分别从数据标记、策略匹配和策略冲突检测方面对访问控制策略管理的研究展开论述。最后，总结归纳了统一授权管理中数据标记技术和授权与延伸控制技术的研究现状。

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基于泰森多边形的网络规划方法研究

随着4G牌照的发放，中国移动TD-LTE网络建设正如火如荼，各大中城市基站密度越来越大，站址规划难度也随之增加。通过对ArcGIS泰森多边形的应用来处理庞大的站址数据，根据各区域站距原则从现网站址数据中快速、有效、准确的批量定位并提取出新建站位置，可大大提高工作标率和规划准确率，将无线设计人员从站址的海洋中解脱出来。

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ADAS系统中的动态目标感知策略

ADAS系统中重要的输入源来自于目标感知系统，其功能是感知车辆周围动态环境，并基于数据为环境建立可靠和详细的描述，以便为决策控制端提供准确地环境数据输入。为了确保感知系统对于ADAS系统要求的不同种类的动态目标类型（包含但不仅限于行人、骑行者、不同种类的轿车、卡车、货车）及静态目标类型（包含路面、车道线、路沿、护栏、交通标示和信号灯）的准确识别及输出，需要建立相应较高鲁棒性的感知融合算法。前文就静态目标视觉感知算法进行了相关分析研究，本文将就动态目标视觉感知算法进行相关讨论分析。

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人工智能技术在水声通信中的研究进展

多年来,从非相干水声通信到相干水声通信,直扩、跳频、OFDM、Turbo均衡、时间反转和自适应等各种理论和技术均被引入水声通信中,以期克服复杂多变海洋环境对水声通信信号的影响。但是,目前仍无法研制出一种能适用于各类海洋环境、可满足通用水声业务误码率、速率和距离等需求的水声通信机,更难以进行大规模水声通信组网应用、实现稳健可靠的海洋物联网。一个重要原因是,海洋环境大动态变化引起的水声信道复杂时-空-频变特性,使得传统各种理论和技术仍难以实时、合理、有效地与之进行良好的自适应匹配设计。近年来,人工智能技术在无线通信、大气、教育、医疗、金融和社会决策等各领域的快速发展,为突破水声通信所面临的传统技术瓶颈带来新思路。本文将对国内外人工智能技术在水声通信物理层和网络层中的应用探索进行梳理和总结。

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5G通讯技术在V2X中的应用

V2X（VehicletoEverything车辆与万物互联）技术，此技术通常指拥有先进的高精度传感器、车载控制器和执行机构等设备的车辆，结合无线通讯技术和网络技术的科技融合，通过这样科技融合可以实现车与道路、车辆、行人等任何事物进行通讯，利用多方面，多维度的信息融合处理，感知或识别人、物体和环境的状态，再通过共享、信息交互和智能决策等手段实现车与车、车与人、车与道路、车与万物之间的协同控制，通过V2X通信，车辆能够自主地与附近其他车辆和路边基础设施通信，获得实时路况和道路信息以及行人信息等一系列交通信息，从而实现汽车的安全高效行驶，减少交通事故的发生，提高道路利用率，缓解交通压力以及提供道路安全紧急救助信息和丰富的娱乐信息，以提升驾驶体验，从而使车辆拥有更高效的、更节能、更舒适、更安全驾驶体验。是未来新一代汽车的必备配置。

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车联网C-V2X技术标准的十大优势

尽管车联网已经发展了数十个年头，但是车联网技术标准却尚未形成统一的局势。目前，对车联网至关重要的底层连接技术存在两大阵营——DSRC与C-V2X，未来将是一种技术一统江湖还是两种技术分庭抗礼仍然是业界讨论的焦点。

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MEMO/MEFS始终坚持应用技术落地赋能实体经济的价值导向

　毫无疑问，我们在拥抱大数据时代，数据资源正变得越来越重要。2019年，我国已经正式将数据作为同劳动、资本、土地、知识、技术、管理同等重要的七大生产要素之一。但如何管理大量交易数据，保障交易安全以及如何准确进行身份认证，正确使用电子签名，保障数据的真实性等等，这些问题对于传统互联网来说，都存在极大挑战。

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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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GitHub热门Harness项目解析架构拆解、机制对比与选型指南

AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。