区块链已进入3.0时代，技术应用已从虚拟货币交易、金融行业应用拓展到各个行业领域，各国政府出台相关鼓励及规范政策，底层平台研发、技术融合、应用推广、生态培育等举措遍地开花，区块链在近两年已被推向了新技术领域的最顶端，万众瞩目。但我们也应认识到，当前各行业应用探索过程中，真正落地并产生高价值的项目没有想象中那么多。本文聚焦电力行业，首先对区块链技术特点、行业应用及价值进行简要分析，并根据目前区块链在电力的应用情况，尝试构建电力区块链适用性框架，为判断电力业务场景是否适合区块链作参考。
基于常驻用户分离的室分故障定位方法，在完成LTE号码回填和经纬度回填的基础上，基于室内常驻用户识别，用户楼宇位置识别，常驻用户特征聚类完成室分常驻用户分离模型。通过对室分常驻用户历史样本和网络指标的学习,建立室分隐性故障特征模型,输出高置信度的疑似室分故障清单和解决方案。完成数字化网优平台的室分健康度模块建设，并通过数字化运营系统实现工单一点看全。
受电力体制改革和互联网产业蓬勃发展的双重影响，综合能源业务迎来了快速发展的机遇期，受到了市场的广泛关注。笔者以传统电力大用户为切入点，通过采用数字技术，深入挖掘用户业务需求，进而匹配多元化的综合能源服务解决方案，由此探索数据赋能如何助力综合能源业务的市场拓展，践实电网公司数字化转型。
储能对于构建“清洁低碳、安全高效”的现代能源产业体系，推进能源供给侧改革等具有战略意义。随着电改不断深入、国家储能产业鼓励政策的完善落地、可再生能源在用户侧的规模化应用、储能技术的提升以及用户内部用能结构优化需求等，储能的商业化应用将愈加迫切，储能系统建设成本将大幅降低，用户侧储能系统规模将持续增加。未来，用户侧储能系统大规模并网运行将成为必然的发展趋势。
伴随国网多维精益管理变革的深化，营销收入与成本的多维精益管理在一定程度上已经实现了业财融合，特别是营财一体化，优化了营销的收入管理，但营销的成本管理（项目和非项目）仍存在诸多难点，本文选取业扩成本示例，基于业扩成本管理的现状分析，并从开展成本归集、价值属性定义和成本控制等方面，逐层探究业扩成本的多维精益管理之法。
介绍了带SN切换的相关内容，针对NR终端带SN切换成功率（%）低的问题，分别从故障排查、干扰排查和容量排查、问题小区切换成功率及网管Trace跟踪排查等多个维度综合进行分析排查，最终定位解决网络问题。排查流程及方法高效，可移植性和推广性很强。
分析光纤专网授时承载技术发展状况，总结出PTP over X将为未来发展趋势，并详细介绍PTP授时的主从同步及时钟组网原理。针对光纤专网授时的广域应用和区域应用，分析不同信道承载PTP协议的性能特性，提出依据行业同步精度需求及信道资源选择合适的承载策略，论述实际建设时的组网方案及注意事项。将光纤专网授时与卫星授时相结合，形成天地互备的授时系统，未来可满足当前诸多行业时间同步备份需求。
量子是不可分割的微观粒子（如光子和电子等）的统称。量子力学为人类认识和改造自然奠定理论基础，量子物理学的突破和发展是触发科技革命的关键使能要素。随着人类对微观粒子系统观测和调控能力的不断突破和提升，量子科技革命的第二次浪潮即将来临。量子信息技术通过对光子、电子和冷原子等微观粒子系统及其量子态进行精确人工观测和调控，借助量子叠加和量子纠缠等独特物理现象，以经典理论无法实现的方式获取、传输和处理信息，主要包括量子通信、量子计算和量子测量3个技术方向。基于量子密钥分发的量子保密通信技术是未来进一步提升网络信息安全保障能力的可选方案之一。近期，量子保密通信系统和网络的现实安全性问题引发学术界、产业界和社会舆论的广泛关注与讨论。
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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