流数据是一组顺序、大量、快速、连续到达的数据序列,一般情况下,数据流可被视为一个随时间延续而无限增长的动态数据集合。应用于网络监控、传感器网络、航空航天、气象测控和金融服务等领域。
传播不仅是人的存在方式，也是人的存在理由。受制于媒介形态的不易接近性和信息传播的非充分性，人类在前互联网时代的生存是一种局限生存，即人以传播行为为外观的生存境遇是局促的，无法尽兴；移动互联网应用的普及，使人的传播生存桎梏逐渐打破，其生存状态日益接近于无所不在，亦即泛在——人的全息本体具有了越来越多的分身或镜像，似乎可以全时存在于全网络。与此同时，又出现了另一种情况:因为24小时在线的原因，人似乎每每“生活在别处”，反而很少全身心沉浸于当下现场，这在整体上呈现出一种大面积的“在场缺席”的社会景观。当代人类这种时时生活在各处又从不生活在某处的矛盾状态，无疑值得省思。传播学者如果从这一省思中体悟到某种一般认识，则为传播研究反哺哲学社会科学掀开了大幕的一角。
写在前面： 在新常态与供给侧结构性改革背景下，城市交通面临着新的问题及发展瓶颈。从问题—难点—新要求三个层次论述新常态城市交通理论创新的必要性，总结组织城市可持续运行的城市交通理论和方法演进脉络，剖析城市交通学研究目标的内涵及研究对象特征。通过分析城市交通网络的核心特征，提出支撑城市交通网络构建和运行的理论体系、界定三大科学问题，并给出依托信息化实现城市交通网络构建和运行的技术途径。
市域（郊）铁路在都市圈通勤方面的作用不可或缺，结合市域（郊）铁路的基本功能定位，对国内市域（郊）铁路的当前现状进行分析。在加快推动“都市圈”市域（郊）铁路建设同时，对“四网融合”发展、体系规范化发展、可持续化发展、智慧化发展等方面进行分析与思考。
时间序列数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据，这些工业数据的典型特点是：产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一的时间）、测点多信息量大（常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量）。
时空大数据，spatial-temporal big data，大数据新词。 2020年7月，大数据战略重点实验室全国科学技术名词审定委员会研究基地收集审定的第一批108条大数据新词，报全国科学技术名词审定委员会批准，准予向社会发布试用。
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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。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
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