5G 网络技术的峰值速率、区域速率、边缘速率，都比 4G 大幅提高。5G 峰值速率最高可达 20Gbps，满足高清视频、虚拟现实等数据的大量传输。5G 的通信时延比 4G 少一个数量级，空中 接口的时延在 1ms 左右，因此为电力差动保护、精准切负荷等超低时延业务应用创造了条件。5G 网络容量更大，每平方公里能够连接 100 万个终端，包括智能家电和各种智能终端，能够满足电 力物联网的海量智能终端的接入需求。5G 技术通过通信原理的优化，会降级传感器或节点的能 耗，不需要对通信设备进行更换电池或者充电，给万物互联提供了很好的技术条件。
非常感谢大家一大早来到广州参加微信公开课。 去年公开课是我第一次露面，并且在去年差不多这个时候时候宣布了我们的小程序要启动并且准备投入到公众号之外新的一种服务的形态里面去。今年，我的同事问我说要不要今年继续来参加公开课，给大家做一些对于去年说的小程序的一些新的进展介绍，我其实也想了很久，最后我觉得作为对去年的一个回应，我内心里是非常的激动，可能很多朋友知道微信的历史，对于我们的产品来说，我们很少会把一个还没有做的一个功能或者说一种产品形态预先对外界来透露，我们一般都是先做好了一个东西，然后去发布，给用户带来惊喜。去年%20的小程序，也就是现在的小程序是这里面比较特别的一次，我们提前就对外界来透露了。
区块链技术起源于公链，在过去10年间，公链一直引领着区块链技术不断创新突破。 公链大都是无国界的，本次参与评估公链的技术团队主体或者核心开发人员在中国或者是中国籍的。 中国公链的技术发展水平究竟如何？互链脉搏联合工信部电子五所、中央财经大学、中国区块链测评联盟从技术能力、 性能表现、应用能力、安全性、社会影响力五大纬度，按照37个指标，对国产38条公链进行综合评估，并共同制作和发 布本报告，供业界同仁参考。
图神经网络，科技热词，图神经网络的研究与图嵌入或网络嵌入密切相关。图嵌入旨在通过保留图的网络拓扑结构和节点内容信息,将图中顶点表示为低维向量,以便使用简单的机器学习算法（例如,支持向量机分类）进行处理。图嵌入算法通常是无监督的算法,大致可以分为三个类别,即矩阵分解、随机游走和深度学习方法。同时,图嵌入的深度学习方法也属于图神经网络，包括基于图自动编码器的算法和无监督训练的图卷积神经网络。
本文分析和总结了大数据环境下管理与决策研究与实践所呈现出的新特征，以及理论与实践范式、支撑技术、价值开发、产业与生态系统治理等 4 个方面所面临的重大挑战。在此基础上，对大数据资源管理与政策、基于大数据的管理与决策创新、大数据技术的信息科学基础、大数据分析与处理的数学与计算基础等 4 个主要领域的前沿课题进行了梳理，并对制造业/服务业、公共管理、商务、医疗、开放式教育和金融等典型大数据应用领域的实践发展及其潜在影响进行了讨论，以期推动相关研究探索与实践发展，把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。
？分析法是建立在热力学第一、第二定律上的能量的量与质统一的分析方法，能够全面揭示工艺系统及单元设备有效能损失的环节及大小，更加针对性的进行节能优化与改造。阐述了？的概念、分类、计算、？损失及？分析法的步骤等基本理论，着重介绍了？分析法在评价分离方案及指导节能工作方面的研究进展。同时，将？分析法应用于重整装置，调优后，装置的瓦斯气用量降低了19.51%，总体？损失降低了13.32%。最后指出了目前？分析法存在的问题及今后的研究方向。
创造性人工智能在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。
微生物饲料是高科技生物工程新产品，它是利用有益微生物对农业废弃物（如稻麦草、玉米杆、豆杆、玉米芯、锯末、食用菌、栽培废料等）进行生物发酵处理后，添加一定量的能量饲料、蛋白饲料、微生物、矿物质和微量元素复合制成。产品富含的活性微生物在饲料发酵过程中和动物机体内不断繁殖，产生大量的氨基酸和菌体蛋白，并具有强大的生物催化酶系统，能将畜禽难以消化吸收的粗纤维和粗蛋白，淀粉中的大分子物质加工分解成易消化吸收的葡萄糖和氨基酸等小分子物质产品，营养全面，适口性好。能增强畜禽抗病能力，可降低饲料成本50%--60%。
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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