光镊技术自上世纪七十年代由阿瑟·阿什金开创以来，作为捕获和操纵中性粒子的通用工具，已在分子生物学、纳米技术和实验物理学等领域得到广泛研究和应用. 基于光镊技术的传感与精密测量系统，通过激光束悬浮传感单元，而非与装置固连，相比传统固态传感器，无机械耗散. 此外，与液体或空气介质中的光镊系统不同，在真空中运作的光镊系统可实现传感单元与环境的完全隔离. 基于上述优势，基础物理学和应用物理学领域科学家对真空光镊开展了大量研究. 本文回顾了真空光镊技术的基本概念和发展历史，帮助读者全面了解该领域.
深度学习是一种通过多层叠加的非线性处理层构成的计算网络，如图1（a）所示。输入层x 与输出层y 之间包含了多个隐藏层，每个隐藏层节点是一个非线性函数，该函数的输入z 是前层输出的一个线性加权，权重是wij（从上层第i 个输出到本层第j 个处理单元的权重）。这类网络理论上能够拟合从输入向量到输出向量的任意函数。对于分类问题，这个函数可能是一个输入x 属于某个输出类别的概率；对于预测问题，这个函数可能是从x 到y 的复杂变换的一个拟合。如果通过某种逻辑组合使用多个深度学习网络，还能够实现降维、去噪、还原、模拟生成等复杂计算。
对态势的理解是人们组合、分析、解读和保留信息的过程。在态势提取的基础上，我们可以采取一系列方法和技术来对安全态势进行进一步的理解和处理，这其中包括安全检测和分析、态势指标构建和态势评估等。本文对网络安全检测和分析的相关技术进行介绍和说明。
光学涡旋是指光束在相位中以ei？φ轴的形式以奇点形式传播（φ是横向平面上的方位坐标且？是一个整数量子数），其波前具有拓扑结构，在相位奇点周围的螺旋形空间波前产生拓扑荷？。在1992年光学涡旋产生之后，各种方法相继发展起来。在此，Wang等人总结了产生光学涡旋的最新进展。在介绍光学涡旋光束的基本原理及其应用之后，研究人员总结了利用分立元件和激光腔产生光学涡旋的不同方法。特别地，强调了平面相位板产生旋涡的最新发展，平面相位板能够通过纳米尺度的动态或几何相位设计螺旋相位面并强调了这两个不同相位的独立运行，这导致了多功能光学涡旋光束的产生和独立的自旋轨道相互作用。此外，研究人员还介绍了涡旋激光的最新进展，包括利用相位元件对传统激光腔进行改造、利用体激光器输出产生涡旋光束以及利用集成片上微激光器产生涡旋光束。类似的方法也用于产生带有分数拓扑荷的分数涡旋光束。研究表明，设计和纳米制造方面的先进技术和方法能够通过多路复用和涡旋阵列从单个器件产生多个涡旋光束，从而为数据处理、信息编码/解码、通信和并行数据处理以及微操作的应用开辟了机会。
零信任是由Forrester Research的分析师John Kindervag在2009开发，并在2010年正式提出的。在过去的10年间，随着云计算、移动互联等技术发展以及全球范围内部威胁的不断涌现，零信任越来越为产业界所接受。
信息技术飞速发展，在不断改变人们生产生活方式的同时，也带来了日益严峻的网络安全问题。如何在网络实体间建立信任关系，是信息安全领域需要解决的重点问题。作为网络安全的基石，网络信任体系衍生出公钥基础设施、标识密码等多种技术。当前，区块链技术以不可篡改、不可伪造、可追溯等特点备受各界关注，在金融、政务、司法等领域广泛应用，也为网络信任体系的构建提供了新的思路。深入分析区块链技术在网络信任体系建设中的应用潜力，有望为新一代网络信任体系的建设提供参考借鉴，具有重要的研究价值与实践意义。
数据安全治理 , 作为一种系统性的围绕数据安全建设为核心的方法和框架体系 , 帮助具有大型数据中心、数据向云端迁移的转型组织、数据高密度行业的企业能够建立一个持续优化改进的 , 尽可能保障数据安全使用的数据安全体系。
微波技术在钯催化Suzuki-Miyaura交叉偶联反应中的应用研究进展微波技术在钯催化Suzuki-Miyaura交叉偶联反应中的应用研究进展
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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。
马士基《2026年亚太贸易动能研究》显示，市场正在持续变化，但企业的风险暴露并未明显下降。如今，不少企业已经能够在关税变动时迅速调整。但真正拥有可视化能力、成熟合规体系以及灵活供应链网络，且能够在风险造成实际损失前采取行动的企业，则少之又少。这也让企业之间逐渐形成明显分化:一些企业还在被动应对波动冲击，而另一些企业已经开始通过优化运营模式，从根本上减轻关税波动的影响。
印尼为东盟第二大汽车市场，保有与渗透低基数奠定长期增长潜力。2025年东盟汽车市场销量超过300万辆，市场需求高度集中于泰国、印尼、马来西亚。印尼汽车销量达80.37万辆，为东盟第二大汽车市场，与马来西亚基本相当，具备庞大的市场基础。但从千人保有量看，印尼仅99辆，显著低于马来西亚490辆、泰国275辆、新加坡211辆等，在东盟主要国家中处于偏低水平，低基数赋予印尼市场广阔的长期成长空间。从新能源渗透率来看，2025年印尼乘用车市场新能源渗透率为21.21%，虽在2020年以来快速提升，但相较新加坡(76.24%)、越南(34.95%)、泰国(31.14%)等市场仍然处于低位，电动化提升空间广阔。
随着人工智能技术进入大规模应用阶段，银行业正经历着由“数字化转型”向“智能化重塑”的深刻变革。远程银行作为金融服务触达客户的重要渠道，其服务模式已从传统的电话座席逐步演进为融合多模态智能交互与业务流程自动化的综合智能服务平台。远程银行智能体通过模拟人类认知决策与任务执行能力，为远程银行带来了重构服务生态、突破效能瓶颈的历史性机遇。
Token经济本质上是一场关于性价比的全产业链优化运动。这场优化可以用一个公式统一表达:每元Token创造的任务价值=任务价值量÷(Token消耗量XToken单价)。Token作为智能时代的基本度量单位，其供需的非同质化属性催生运营层。Token可类比电力时代的kWh，但并非同质商品;其供给侧按Input/OutputCache分层定价，需求侧按任务价值与复杂度匹配不同智能的模型，供给端“按量计价”与下游交付端“按结果/项目/订阅付费”之间存在错配。正是这一缺口，催生了以套餐化、路由聚合、效果打包等方式承接用量不确定性的ToKen运营层。
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