介绍了一种基于知识图谱的智能故障诊断系统，通过构建电信领域知识图谱，将电信网络领域零散的专家经验及庞大的产品、案例知识和故障数据有效关联，并应用知识图谱推理技术，进行网络故障智能诊断，辅助解决网络运维领域的故障问题。该系统利用知识图谱解决了故障知识与故障数据自动对接、自动推理生成故障传播链、按图索骥查询故障传播可解释性知识等问题，经过现网真实故障场景验证，可以极大提高故障根因定位分析全过程的处理效率。
新基建大潮兴起对信息基础设施建设提出了新的能力需求，通信网络需要推动运营模式的转型升级，构建网络+中台+应用的5G场景化运营新模式，通过智慧中台对云网能力进行聚合/拉通/开放。介绍了运营模式的发展趋势，并从智慧中台的建设原则、架构设计、建设方式、对业务的赋能方式等方面进行了探讨，智慧中台将在产业数字化转型方面发挥重要作用。
无线网络质量是运营商的命脉与核心，合理的无线网络规划能够保障网络覆盖范围广、干扰低、系统服务质量高、运营成本低以及网络结构达到最佳。提出了一种基于LightGBM算法的网络信号预测方法，采集基站现有的MR数据，对MR数据进行栅格化，并对栅格化后的数据进行分析处理，通过LightGBM算法对有经纬度的未知地区进行网络信号强度预测，从而实现无线网络优化，保证网络通信质量。
主要介绍了基于机器学习方法的设备监控指标的模型设计与实现。基于时间序列算法，从生产实际出发，在不同应用场景下对不同厂商，甚至是同一厂商内不同设备，不同版本，设计和构建了“冷启动”的指标预测模型。使得指标的预测“千人千面”，并同时达成数据闭环和模型更新的效果。在应用上主要用于监控不同维度的网络业务恶化的问题。
首先分析了人工智能在运营商网络建设、规划、运营、优化、维护等方面的重要意义，以及使用人工技能技术的痛点，横向对比互联网厂商以及各大运营商的AI平台建设思路后，详细介绍中国联通面向网络的AI平台的建设目标、建设情况以及创新举措，最后展望网络AI平台未来的演进计划。
移动互联网时代下，通过挖掘电信运营商计费业务订购行为数据，发现用户复购行为规律，并构建用户对于不同业务的兴趣偏好。进一步计算业务之间的相似度，在此基础上提出了基于复购行为的协同过滤营销推荐算法，以提升用户复购频次。为了评估算法的有效性，选取不同的数据模型在视频会员营销中进行测试，结果表明所提算法能够取得较好的转化效果。
针对当前ICT机房基础设施监控系统建设中存在的多监控子系统并存、各子系统条块分割、底端采集设备不通用、系统间无法数据共享、无法联动、互联接口不统一等问题，从底端采集设备、B接口、中间数据库、监控平台软件功能等几个方面，提出ICT机房基础设施监控系统的标准化建设方案，涵盖了底端采集设备统一组网、采集数据共享和系统功能测试评估等方面，以满足今后ICT基础设施监控大数据分析和智能控制的需求。
SDN解决了传统IP网络异构性带来的配置管理困难、业务维护复杂等问题，流 量控制算法成为SDN的研究热点。现有流量控制算法多为业务流的配置优化 和网络整体性能的优化，缺乏面向用户需求的设计。然而，网络用户最关心的是自己业务的服务质量。不同业务流的QoS参数和目标不同，对传输链路性能提出了定量化的要求。针对这个问题，提出基于用户服务等级目标要求的流量控制算法。算法首先对多种QoS指标的业务流进行了分类，再结合业务流优先级和服务等级目标值的约束模型进行路由计算和资源分配。仿真实验证明，该算法能瞄准用户对业务流的QoS要求，精准地选择服务链路，达到多业务流QoS保障的目的。
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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。
本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位，涨跌幅为3.40%，走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%，创业板指涨跌幅为-3.42%，申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点，跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面，受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动，当前全球粮食库存处于低位，粮价具备向上弹性，复盘历史，粮食价格与化肥价格呈正相关，粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面，国内秋季备肥、农化冬储陆续开启，叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放，农用化学品行业景气度有望抬升。成本端，前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本，随着地缘局势边际缓和，成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位，伴随磷肥出口限制解除，出口预期修复， 共同推动板块走强。
医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来，BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放，板块经历小幅上行，整体仍处震荡。年涨幅来看，医药板块估值有所回调，处于相对低位。截至2026/8/28，中万医药PE(TTM)为29.09X，达到29%分位(自2010/2/5始，下同)，而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%，达到历史11%分位，低于历史平均溢价率187.7%，处于2010年以来的相对低位，具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元，26Q2环比减少211亿元至1894亿元，环比.1.0%，整体规模仍维持高位，CRO和创新药系主要重仓，对比26Q1，CRO系主要调仓方向。我们队为，我国基本医保基金收支稳健增长，在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极，CXO半年报整体超预期，目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显，有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归，建议重视:
在电气场所工作时，相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施，履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作，无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作
完全没用过WorkBuddy，但想系统上手的人。 会用AI聊天工具，但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。
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