高压直流（High Voltage Direct Current，HVDC）技术是信息通信行业绿色、安全、节能供电的发展趋势。高压直流系列标准的制定引领并推动了该项技术与产品的发展和广泛应用。系统地总结了HVDC技术形成系列标准的过程，分析了HVDC技术的应用优势、应用现状和发展趋势。
随着5G的部署和各类应用的发展，未来数据中心的类型和应用场景将会更加丰富。从投资量和网络内容供给侧等角度分析了数据中心的重要性，并对全球数据中心的规模、布局、投资、政策等进行了研究，指出未来数据中心的基建属性会越来越强，将给产业带来更多的创新发展动能。
国电谏壁发电厂为大型燃煤火力发电企业，现有2×1000兆瓦、6×330兆瓦燃煤机组锅炉。自2011年底以来，国电谏壁发电厂与华中科技大学基于《大型电站锅炉混煤燃烧理论方法及全过程优化技术》共同开发应用。通过该成果的应用提高了燃料生产管理信息化和科技化水平，拓宽锅炉煤种适应性范围（4000-6000大卡，硫份0.1%-3.8%，挥发份20%-48%范围内各种煤），并从国电谏壁发电厂现有SIS系统中采集相关燃料生产数据，实现数据及时准确，从而实时监视原煤仓中多煤种的分界面，对煤种的燃烧误差时间小于5分钟，降低煤粉燃烧的NOx，SOx排放量（单元机组年最大可降低10%），在经济氧量运行下，降低发电煤耗1克/千瓦时左右，降低锅炉的结渣、沾污和积灰，充分利用高热值煤，使煤的发热量、灰分及矿物质含量保持稳定，降低机组发电煤耗，同时实现露天煤场、干煤棚管理数字化。
火电机组供电煤耗与电厂产能息息相关，为提高火电产能及其收益，有必要对火电机组供电煤耗进行优化，应用随机森林回归算法可从历史数据中挖掘机组供电煤耗与主蒸汽压力、主蒸汽温度等相关参数的回归模型，并以机组供电煤耗最低为目标条件，提出使用遗传算法优化方法搜索实时工况下最优运行参数控制策略。通过对某机组进行测试，结果表明，基于随机森林回归算法的火电机组供电煤耗遗传优化模型可有效减少机组供电煤耗，为发电企业提供优化建议，实现对发电成本的优化控制。
作为当前的研究热点，边缘计算可以在网络边缘部署计算、存储和网络资源，为用户提供云化服务，以满足新兴应用的处理需求。但是，当前网络I/O模型的扩展性问题使得运行在边缘节点上的边缘应用难以有效地利用丰富的边缘物理资源处理海量用户的网络请求。针对边缘计算场景下网络I/O模型的数据竞争和负载不均衡问题，提出了一种新的可扩展网络I/O模型。通过试验可以看出，利用该模型的边缘应用具有良好的性能和可扩展性。
PON（Passive Optical Network：无源光纤网络）。PON（无源光网络）是指（光配线网中）不含有任何电子器件及电子电源，ODN全部由光分路器（Splitter）等无源器件组成，不需要贵重的有源电子设备。一个无源光网络包括一个安装于中心控制站的光线路终端（OLT），以及一批配套的安装于用户场所的光网络单元（ONUs）。在OLT与ONU之间的光配线网（ODN）包含了光纤以及无源分光器或者耦合器。
过去的一年，5G技术是EMC行业的热点话题，但5G设备若要完全满足运营商的期望，在测试规范、仪器和框架等方面还需要进行大量的工程工作。其中，电磁兼容性（EMC）技术是受影响的领域之一，但却最少被谈及。伴随快速增长的测试需求，这一块市场很大，研究5G相关的EMC问题并建立实验室测试能力迫在眉睫。
第五代移动电话行动通信标准，也称第五代移动通信技术，缩写为5G。 在很长的一段时间内，毫米波（大于40GHz频段）主要用于军事领域，包括各种雷达,卫星通信等，民用应用也只限于微波点对点的应用中。由于工作在毫米波频段的同轴电缆和连接器等器件的设计开发难度比较大，很多公司的产品目前使用的连接方式还是以波导为主。目前毫米波在工业和消费类领域的应用也越来越多，研发工程师必须知晓测试系统中使用的同轴电缆给测试可能带来的问题。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后，全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟，共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型，转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达，依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态，市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后，各环节数据互通困难，难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化，缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升，以及用户行为日益复杂，这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。
艾艾媒咨询iiMedia Research 全球领先的新经济产业第三方数据挖掘与分析机构 用数据说活 2024-2025年中国新消费趋势洞察报告 Insights into new consumption trends in China from 2024 to 2025 (演讲版 艾媒咨询集团CE0兼首席分析师 张毅博士
2025年，全球再度经历深刻变革。科技飞速迭代、气候挑战日益严峻，地缘政治格局风云变幻，正在重构全球商业生态。在中国，高质量发展与创新并重，为经济增长和转型升级创造了独特的机遇。 面对这一系列变革，我们以“重塑”为内核引领增长，通过优化业务架构、提升运营效率、聚焦关键战略领域，构建面向未来的组织能力。在推进可持续发展的进程中，我们正以务实的行动赋能人才成长、加强环境管理、促进社会和谐，并驱动数字化创新。
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