信任在社会财富创造和经济增长中扮演重要角色，在网络连接的数字社会中更是如此。腾讯研究院文章《经济增长的信任基础》结合区块链技术的应用与发展，探讨了塑造社会信任的正式制度（法律、监管、司法），以及非正式机制（社会风俗，伦理、技术）之间的相互关系。文章提出：科技应当与其他信任机制相互结合，用科技增强传统信任，才能走向更广阔天地。
探求一种更加安全的网络架构，从而解决日益严峻的医院网络安全问题。利用微分隔和细粒度边界策略，通过风险汇聚与分析、持续的信任评估及不断地对外部风险进行评估、对漏洞进行修复来降低医院网络的访问风险。零信任安全架构应用于医院网络后，任何对医院数据的访问请求都必须经过认证、授权，提升了医院内部安全风险感知能力，显著降低医院网络安全风险和不良事件发生的概率。零信任安全架构可以解决医院现存的网络风险问题，有效提升医院网络安全防护水平。
信任是网络安全的运营基石。构建从芯片、操作系统、数据层、应用层、到端侧，从硬件到软件的全栈可信能力，能够为企业网络安全提供强有力的助力，更加有效抵御网络攻击。 本系列文章精选了安全容器、零信任两项全栈可信的关键技术，旨在为企业和每位安全从业人员提供最实用的实践指南。
针对5G技术高带宽、低时延、大连接的特点分析了5G对回传网络的需求，结合运营商现有的IP RAN网络提出了面向5G回传的IP RAN网络演进方案，并给出了分阶段演进步骤。该方案全面考虑了5G承载需求、IP RAN现网实际情况、设备特点等因素，具有较强的可行性。
在企业内部安全建设中，很重要的一项工作便是针对资产做攻击面梳理，问题包括但不限于有哪些资产（IP），开放了哪些端口，使用了什么服务协议、应用程序、版本号等，以及是否存在漏洞。资产库的梳理不能只停留在CMDB（资产管理系统），而需要结合端口扫描、协议识别等网络空间测绘技术对内网资产进行实时测绘，从而获取到真实、全面的资产测绘信息。
在工业互联网的众多网络技术类型中，工业光网凭借高带宽、低时延、抗干扰的特点使其作为有线网络的一种部署形式涌现出来，很适合作为工业网络升级改造的技术选择。对工业光网的背景进行了介绍，并对工业光网的典型架构、应用范围及部署案例进行了阐述，最后分析和研究了工业光网在工业领域的技术与应用。
随着数字产业化和产业数字化的快速推进，数据已经成为数字化转型时代的核心竞争力。随着数据成为资产，成为基础设施，数据的安全受到前所未有的重视和保护。数据安全治理融合了数据安全技术和数据安全管理，是以“数据使用安全”为目标的技术体系。通过对数据安全治理的必要性以及其发展现状进行分析，提出了一种以数据安全标识为基础的数据安全治理体系框架和技术架构。
本文重点论述了EKF、UPF、PF、EPF、UPF多种卡尔曼滤波的理论基础,以 离散时间系统为主,介绍了各种滤波方法的递推公式,分析 了各种方法的特点,理顺了种种方法之间的区别和联系,阐 述了卡尔曼滤波方法在动态测量中的应用.
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
跨越文化与地域的差异，全球4636名教师在15项能力中的集体选择指向了一个“五维关键能力模型”:学习力、教学力、共情力、创新力与引导力。尽管不同地区教师的侧重点有所不同(如海外教师更专注数智素养与幸福力)，但从全球总样本加权来看，这五项能力拥有最广泛的共识，成为人工智能时代教师专业价值的基础。它们相互交织，共同构建了一个动态的、相互赋能的全球教师五维关键能力模型。
工业软件是现代工业的“数字大脑”与“神经网络”，是制造业数智化转型升级的“软基础”。在人工智能、数字孪生与物理AI加速融合背景下，工业软件竞争正从单点产品竞争转向“平台能力+数据体系+行业知识+生态网络”的系统竞争，头部企业通过持续并购整合快速构建全链条能力版图，成为全球产业演进的重要特征。其中，西门子近年来围绕工业软件连续开展战略性收购，逐步形成覆盖研发设计、工程仿真、生产制造、运维服务和工业智能的全生命周期能力体系，成为全球工业软件由工具软件向工业智能平台演进的重要代表。
自2014年进入中国市场以来，智慧货运中心始终致力于打造合规、高效、可持续的中国 物流货运行业，助力实现智慧货运中心的全球减碳目标。智慧货运中心支持工业和政府部 门在排放测算与减排方面的政策目标，并且依托“零排放货运行动”平台，积极推广新能 源重卡的应用。同时，基于可持续航空燃料在全球货运航空减排中的重要作用，智慧货运 中心也着力构建面向中国及亚洲地区的行业交流平台。为实现零排放货运的长期目标，智 慧货运中心将在所有项目中建立系统性机制，全面跟踪并评估潜在与已实现的减排成效。
自2022年大语言模型(Large Language Model, LLM)取得突破以来，人工智能(ArtificialIntelligence,AI)正从“生成式工具”逐渐演进为“自主行动主体”。以大语言模型作为推理与决策核心的智能体(Agent)，能够感知环境、规划路径、调用工具、保持记忆，在有限人类监督下自主完成多步骤的复杂任务。2025年以来，智能体的数量和能力呈持续增长态势，应用场景和发展规模不断扩大，为千行百业的发展提供巨大的赋能价值。然而，与高速发展的智能体技术相伴的是日益凸显的安全挑战。近期国内外频发的智能体安全事件，以及政策界和学术界相继发布的安全风险提示均表明，技术演进与安全治理之间存在显著的时间差。
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