数据流通是释放数据价值的关键环节，隐私计算技术为数据流通提供了解决方案。综述了隐私计算的技术原理，列举了隐私计算当前主要应用场景，分析了国内外隐私计算产业的发展情况。在此基础上，总结了隐私计算发展面临的问题，并从技术、产业、应用等视角分析了隐私计算未来的发展趋势。
从原先只需要考虑技术问题,到更多需要考虑公司经营问题——人、财、物的管理问题。回想起那段时光,朱彬说:“那时,我每天想得最多的事情就是如何让公司赚到钱。
环境是指在任何时间和地点所存在的或遇到的自然的 和诱发的条件的总和。但目前使用较多的分类方法是按环境因素属性进行 的分类。按
随着互联网的快速发展，增加根镜像服务器的引入数量已成为趋势，为此提出了一套科学合理的理论，从多角度为我国规划引入部署根镜像服务器提供参考。首先结合现阶段我国根镜像部署的实际情况，给出了总体引入部署策略；然后通过数据分析给出了根镜像引入数量和类型建议；接着利用探测或采集等手段获取了我国根解析数据、递归解析服务数据以及互联网发展状况等多方数据，通过归一化加权计算模型，计算得到推荐部署根镜像的省份和运营商网络；最后从制度和技术两方面，给出了根镜像服务监管建议。研究结果表明，可以通过科学手段确定部署的优选方案，为规划我国根镜像服务器引入部署提供新思路。
我们先从服务部署架构的发展历程说起，其实无非就是集中式和分布式，集中式就是说，什么我都是由一台机器搞定的。分布式就是多台服务器联合完成。所以在一开始的时候一般都是从一台服务器开始，将我们的服务部署上去，然后就是一些老套路，Web 应用就部署在 Tomcat 上开放 8080 端口提供服务，然后它需要的一个数据库服务就开放 3306 端口提供。它的优点就在于结构，部署，项目架构都比较简单。
数字孪生（digital twin，DT）是推动电力装备领域数字化、智能化发展的关键技术之一，相关研究处于初期起步阶段，如何实现电力装备数字孪生成为亟需解决的问题。 本文首先阐述了数字孪生的内涵及应用；从数字孪生框架与实现方法、其在装备全寿命周期的应用、主流厂商及其平台方面总结了装备领域数字孪生的研究与应用进展；其次分析了电力装备数字孪生实现所需的关键技术；最后以变压器为例给出了基于Microsoft Azure和ANSYS Twin Builder的电力装备多物理场数字孪生实现方法，并指出实现电力装备数字孪生在数据采集、模型构建与求解、平台使用方面的挑战。 同时建议下一步开发高性能传感装置并构建合理的传感网络提升数据采集的深度与广度；开展电力装备全尺度多物理场模型的构建与实时求解算法研究；开发面向电力装备性能分析的国产化数字孪生平台。
光镊技术自上世纪七十年代由阿瑟·阿什金开创以来，作为捕获和操纵中性粒子的通用工具，已在分子生物学、纳米技术和实验物理学等领域得到广泛研究和应用. 基于光镊技术的传感与精密测量系统，通过激光束悬浮传感单元，而非与装置固连，相比传统固态传感器，无机械耗散. 此外，与液体或空气介质中的光镊系统不同，在真空中运作的光镊系统可实现传感单元与环境的完全隔离. 基于上述优势，基础物理学和应用物理学领域科学家对真空光镊开展了大量研究. 本文回顾了真空光镊技术的基本概念和发展历史，帮助读者全面了解该领域.
深度学习是一种通过多层叠加的非线性处理层构成的计算网络，如图1（a）所示。输入层x 与输出层y 之间包含了多个隐藏层，每个隐藏层节点是一个非线性函数，该函数的输入z 是前层输出的一个线性加权，权重是wij（从上层第i 个输出到本层第j 个处理单元的权重）。这类网络理论上能够拟合从输入向量到输出向量的任意函数。对于分类问题，这个函数可能是一个输入x 属于某个输出类别的概率；对于预测问题，这个函数可能是从x 到y 的复杂变换的一个拟合。如果通过某种逻辑组合使用多个深度学习网络，还能够实现降维、去噪、还原、模拟生成等复杂计算。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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在全球信息化浪潮的影响下，依赖信息技术来改变城市发展蓝图的计划成为全球共识，1ms城市算网作为重要底座，逐步成为全球城市数字化转型的必然选择。纽约、新加披、伦敦等全球重点城市都在加速开展城市算网建设，助力城市智能化水平提升。全面开展数字化转型已经成为我国大中型城市“十四五”时期的一项重要任务，2023年，工业和信息化部等六部门发布《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出要建立算网监测机制，开展算力设施运载力评估，打造一批算网城市标杆。
为进一步提高工业领域能源利用效率，降低工业领域碳排放，工业和信息化部、国家发展改革委、市场监管总局联合发布煤制焦炭、烧碱、聚氯乙烯、纯碱、子午线轮胎、钢铁、铁合金冶炼、铜冶炼、铅冶炼、锌冶炼、电解铝、工业硅、水泥熟料、聚酯涤纶等14个行业能效“领跑者”企业名单。为充分发挥能效“领跑者”企业的引领带动作用，引导行业企业全面对标达标优标、赶超能效“领跑者”，我们分行业梳理了能效“领跑者”企业典型做法和先进经验，供参考借鉴。
当前，全球新一轮科技革命和产业变革加速演进，数字经济已经成为经济高质量发展的核心引擎。企业数字化转型从“可选项”转变为关乎生存根基与核心竞争力的“必选项”，并在人工智能等新技术推动下，迈入“数智化”新阶段。2025年正值“十四五”规划收官与“十五五”规划启航的历史交汇点，既是检验数字化转型阶段性成果的里程碑，亦是谋划未来发展的新起点。在这一关键节点，亟需通过系统性、引领性的研究框架，基于海量数据洞察转型规律、科学量化发展水平，为政策制定者提供精准施策的科学依据，为转型各方指明创新发展的方向路径。
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