近年来，世界各国都加快了深海观测和海底传感器技术研发的步伐，特别重视海洋探测、水下声通讯、海底矿产资源勘探等深海技术。目前海底观测网主要可分为无缆锚系-浮标系统和有缆观测网系统两大类（NRC,2000）。根据观测技术可划分为海底观测站、观测链和海底观测网络（陈鹰等,2006）。
近年来，一场无声的科技革命正在海洋学界掀起，世界各国在各大洋陆续建立起了海底科学观测网，并将其应用于海洋环境、气候监测或大洋板块运动等海底地质信息监测，把“实验室”、“气象站”建在海底，研究海洋环境的变化或海底地质地貌等。2009年加拿大建成了世界上第一个大型深海科学网NEPTUNE东太平洋海洋环境监测光缆网络，随之，2015年日本又建成S-NET 网以全长5400公里成为全球最长的海底光缆网，欧盟国家海底观测网EMSO 计划有14个国家50个单位参加，从地中海一直延伸到北冰洋，别具特色；然而无论是观测网本身的多样性还是科学问题的全面性，美国的大洋观测计划（OCEAN OBSERVATION INITIATIVE OOI）都走在最前沿。建立海底科学观测网络，加快对海洋的认识、研究和开发，对各国的经济建设具有重要的现实意义。本文将详细介绍世界各国各具特色的海底观测网的研究与发展情况，并在此基础上针对我国经济发展的需求对我国开展海底观测网建设提出参考性建议。
随着油气勘探开发程度的不断深入，勘探开发领域正逐渐转向深层特深层、复杂地层、深海极地和非常规油气藏，对钻井工程提出了更高要求。文章介绍了近年来钻完井、压裂改造等技术及装备工具取得的最新进展，分析了钻井技术发展趋势，如提速提效技术装备仍是研发重点，提升技术装备在复杂地层和环境的适应能力，深海技术装备研发热度不减，精细压裂增产技术装备备受关注，地质工程一体化技术装备加速推进，自动化、智能化技术装备研发持续升温等。提升石油工程技术装备水平是实现各类油气资源高效经济勘探开发的重要手段。
血脑屏障是介于血液循环系统和脑部中枢神经系统之间的一种动态界面，主要由脑微血管内皮细胞、星形胶质细胞、周细胞及一系列转运体和紧密连接蛋白构成，它们形成了一种致密的屏障，维持脑部内环境的稳态平衡，但同时也对作用于中枢神经系统的 药物的开发造成了困难。血脑屏障的体外模型有成本低、易操作、条件可控等优点，可以一定程度上预测体内实验的结果，减少在体实验成本，更符合伦理学，可用于脑部病理生理的研究和药物的筛选。综述了血脑屏障的组成和体外血脑屏障模型常用的细胞及其特点， 旨在为血脑屏障体外模型的构建提供参考。
物联网应用发展带来终端设备的指数型增加，据思科网络指数预估[1]，到 2022 年，网络设备连接量将达到 500 亿，其中物联网终端占比将达到 51%。由于物联网终端的资源局限，往往需要借助远端的云计算资源为用户提供服务，如果将终端所有数据传输到云中心统一处理后再返回终端，势必给网络链路和数据中心带来极大的压力，也极易导致云中心过载而拒绝服务（DoS），影响终端用户体验。
物联网的发展开启了万物互联时代，设备的爆炸式增长和应用的多样化带来了海量数据，对传输带宽、时效性、异构接入等提出了新要求。边缘计算在靠近数据源侧进行数据处理，有效地减少数据传输量、降低服务响应时延、增强网络效能。本文在物联网架构的不同位置引入边缘计算，形成端边缘、网边缘和云边缘三类边缘，分析三类边缘的技术方案，总结边缘计算目前存在的问题，为物联网边缘计算的发展提供参考。
生物电化学系统（bioelectrochemical system，BES）是新兴的污水处理及资源回收技术，已证实其对印染、化工、医药、食品加工等工业废水具有很好的处理效果，同时能以氢气、沼气、电能或者中水的形式高效回收资源，是一种结合生物技术和电化学还原/氧化技术优势的耦合系统。该系统阳极和阴极中至少有一个电极会发生微生物催化的氧化/还原反应，在电极上发生有微生物或者微生物代谢产物参与的电子传递过程。近年来，学者们对生物电化学工艺在强化难降解废水处理中的应用开展了大量研究，并在影响因素、处理对象多元化等方面获得重要进展。
随着4G 网络的成熟和流量资费的不断下调，促进了如车联网、工业控制、IOT 、智能安防等各种新型无线业务的不断涌现，同时对无线网络带宽、时延等性能也提出了更高的要求，网络负荷进一步加重。为此，欧洲电信标准协会提出了移动边缘计算（MobileEdgeComputing，MEC），其作为4/5G 网络体系架构演进的关键技术，将无线接入网与互联网业务深度融合，可利用无线接入网络就近提供电信用户IT 所需服务和云端计算功能，满足系统对于吞吐量、时延、网络可伸缩性和智能化等多方面要求。将应用服务器部署于无线网络边缘，可在无线接入网络与现有应用服务器之间的回程线路（Backhaul）上节省带宽使用。从而减轻回程线路的带宽需求以及链路过长导致的时延等不稳定因素。
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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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