欧洲社会经济发展离不开海洋科技和海洋经济的支撑，因此他们十分重视海洋科技发展和海洋环境保障能力建设，而海洋观测系统的建设是提升海洋环境保障能力的基础。几十年前，欧洲的海洋观测系统都是各个国家自行建设，规模不大，而且主要为本国服务。近年来， 区域社会经济的发展、区域和全球的环境问题以及全球经济危机，使欧洲国家有许多共同的海洋利益，面对许多共同的环境和资源问题。因此，建设资源共享的海洋观测系统，共享海洋信息和信息产品资源，以加速区域社会经济发展和应对环境灾害，成为他们共同关注的焦点问题之一。于是，欧洲的海洋观测系统呈现出在欧盟框架下的集成和共享的发展趋势，目前，由欧洲科学基金会主持的欧洲海洋观测与数据网络（EMODNET）在系统建设和运行中，明显表现出先进工业国家的技术和管理优势。该系统的建设将增强欧洲在全球气候变化和环境污染等方面所面临挑战的应对能力，同时提高区域海洋管理、资源利用和环境保护能力。
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。
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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。
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
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。
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。
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。
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