随着卫星技术的成熟，高光谱遥感（Hyperspectral Remote Sensing，HRS）已从最初的地面和机载平台发展成为星载平台，极大地促进了HRS图像在农业、林业和环境监测等领域的应用。 中国在这一进程中发挥着重要作用，特别是近年来一系列高光谱（神舟三号飞船、高分五号、SPARK卫星、珠海一号组网卫星等）、气象（风云系列卫星）、行星探测（嫦娥系列卫星）航天器和卫星的成功发射运行，极大地促进了全球高光谱遥感的发展。
高光谱成像技术具有光谱分辨率高、图谱合一的独特优势，是遥感技术发展以来最重大的科技突破之一。中国的高光谱遥感发展与国际基本同步，在国家和省部级科研项目的支持下，解决了高光谱遥感信息机理、图像处理和多学科应用等方面多项世界性难题，有效解决了高光谱遥感理论研究与多领域应用中的关键技术瓶颈，实现了在农业、地矿、环境、文物保护等多领域的成功应用，产生了显著的社会经济效益。本文回顾了中国高光谱遥感技术的前沿研究进展，总结分析了取得的主要创新性成果。
21世纪是海洋的世纪，确切地说，应该是深海的世纪。深海，顾名思义，与浅海相对应，意指水深的海域。深海包括海床、底土及上覆水体，是一个连接世界各大陆、具有复杂法律属性的巨大空间。深海在资源、环境、科技、军事等不同领域有不同的界定，各相关领域往往根据自身行业特点做出相应界定，差别主要集中在200米到1000米以深。军事上曾将深海定义为300米深以上的海洋，随着潜艇等水下装备活动能力的增强，这种定义显得有些保守。而海洋资源开发与海洋工程领域所定义的深水，也经过了一个不断扩展的过程，从200米一直发展到目前的500米。2002年，世界石油大会对海洋勘探开发水深做出新的界定，400米以内为常规水深，400米到1500米为深水，1500米以上为超深水。由于全球海洋90%的海域水深大于1000米，而海洋面积占地球总表面积的71%，因此，深海海域的面积约占地球表面积的65%。其中，绝大部分深海海域位于各沿海国管辖范围之外，法律意义上的深海也主要是指公海、海底“区域”等公共海洋空间。例如，《中华人民共和国深海海底区域资源勘探开发法》将深海海底区域界定为“中国及其他国家管辖范围以外的海床、洋底及其底土”。除去各沿海国的领海、专属经济区和大陆架等管辖海域，全人类共有的深海面积约为全球海洋总面积的64%、地球总表面积的45%。无论基于何种定义，深海都是地球上面积最广、容积最大的地理空间，也是人类可以利用的最大潜在战略空间。
2012年11月，党的十八大提出“提高海洋资源开发能力，发展海洋经济，保护海洋生态环境，坚决维护国家海洋权益，建设海洋强国”的国家战略目标后，翌年2 月召开的十八届二中全会上通过的《国务院机构改革和职能转变方案》决定组建中国海警局。中国海警局的组建成为贯彻我国建设海洋强国战略、实现中华民族伟大复兴的重要举措。参照国际社会普遍做法，根据我国国家战略以及经济社会发展的需要，建设有中国特色的海岸警卫体制，建立一支高效精干的海上维权执法队伍是当前中国海警建设与发展的重点问题。
中华人民共和国海警局（简称“中国海警”）是根据党的十八大会议精神要求，按照新一轮“大部制”改革方案及《国务院机构改革和职能转变方案》组建的一个机构，成立于2013年3月，划归为国家海洋局管理。但近五年过去了，貌似执法依然各行其职，“五龙闹海”局面依然没有得到根本改善，至今还仍未整合到位。
海洋利益已经成为我国核心利益之一。近年来，我国的海域划界、渔业争端、岛礁归属、资源开发、海洋环境污染防治、非法考察勘探和海上安全等方面的问题凸显，形势日益严峻。虽然我国已经新组建完成了统一的执法机构———中国海警局，但是仍面临着综合指控能力有限、现代化船舶数量不足、缺乏先进的探测处置手段等问题，难以适应日益复杂繁重的海上执法任务，提升装备性能迫在眉睫。本文对此进行了探讨。
太平洋南北长约15,900公里，东西宽约19,900公里，面积约1.66亿平方公里（不含属海）。平均深度4189米（不含属海），最大深度位于马里亚纳海沟，达到11,033米。太平洋总轮廓近似圆形，其西南以东经107度（珀斯，澳洲）与印度洋分界，东南以西经86 与大西洋分界，北经白令海峡与北冰洋连接，东经巴拿马运河、麦哲伦海峡、德雷克海峡沟通大西洋，西经马六甲海峡、巽他海峡通印度洋。
近几十年来，随着我国沿海经济的快速发展，海洋环境问题也随之而来，海洋资源开发不足与利用过度并存、近岸海域环境污染和生态生境恶化加重等问题日趋严峻，已经严重影响到了沿海居民的生存环境和经济社会的可持续发展。保护海洋资源环境、优化海洋产业结构成为当前最为关注的重大问题。在此背景下，我国实施了海洋功能区划、海洋主体功能区划、海洋生态红线区划等一系列海域空间管控制度。海洋生态红线是十八大之后对海洋科学领域提出的新命题，是我国“五位一体”生态文明建设的具体要求。本研究总结了我国近年来海洋功能区划和海洋生态红线区划的研究进展及问题，探讨海洋功能区和红线区之间的关系，对提高我国海洋资源开发和综合管理能力、加强海洋环境保护工作、维持人与自然和谐发展具有重要意义。
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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。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
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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