美军将网络空间视为继陆、海、空、天外的第五大作战域，并将其列为国防部11项现代化优先事项之一，在美国等军事大国推动下，网络空间成为国家安全竞争和军事斗争的新疆域。文中对近年美国联邦政府、各部门及各军种发布的网络空间领域主要战略政策、规划计划进行梳理，研究其主要战略思想；分析美军2022财年国防预算、研究经费投向投量及重点项目的研发情况。本文研究成果对我国网络空间安全领域研究提供了技术支撑。
深度学习可以学习视觉输入的模式，以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络（CNN），或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元（GPU）上训练和执行，以减少计算时间。
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届历次全会精神，深入贯彻习近平生态文明思想和习近平总书记对黑龙江的重要讲话重要指示批示精神，坚持稳中求进工作总基调，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，服务和融入构建新发展格局，处理好发展和减排、整体和局部、长期目标和短期目标、政府和市场的关系，坚持降碳、减污、扩绿、增长协同推进，落实能源消费强度和总量双控（以下简称能耗双控）、主要污染物排放总量控制制度，组织实施节能减排重点工程，进一步健全节能减排政策机制，推动能源利用效率大幅提高、主要污染物排放总量持续减少，确保完成“十四五”节能减排目标，让绿色成为高质量发展最靓丽的底色，让低碳成为黑龙江最鲜明的特质。
实现碳达峰、碳中和，是贯彻新发展理念、构建新发展格局、推动高质量发展的内在要求，是党中央统筹国内国际两个大局作出的重大战略决策。工业制造业是我国国民经济的主导产业，也是我国能源消耗及温室气体排放的重要领域。园区作为工业企业集聚发展的核心单元，既是区域经济发展、产业调整升级的空间承载形式，也是我国构建工业绿色低碳转型产业格局、贯彻落实“双碳”战略的关键落脚点。
船舶智能航行是智能化的装备和系统替代人工进行驾驶和操作的重大转变，基于船岸协同的理念，构建先进可靠的信息物理系统是确保机器驾驶和机器操作安全、高效、环保的重要手段，也是开展常态化船舶智能航行商业运营的前提条件。智能航行船舶大量应用了人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术，使得智能航行船舶不仅航行在物理空间和规则空间，还同时航行在赛博空间，因此船舶智能航行的信息物理系统需要同时满足物理空间、规则空间和赛博空间的相关要求。
从海量数据中迅速、准确地获取与炼油催化剂相关的知识信息有利于节约新型炼油催化剂开发的时间成本。科研档案作为记录过程数据和经验知识的载体，是炼油催化剂生产技术再发展的重要基础。本文通过对炼油催化剂科研档案利用现状的分析，发现档案资源并未与研发生产过程进行有效的契合，造成了资源的严重浪费。为提升档案资源在产品开发过程中的使用价值，本文提出以炼油催化剂为核心的档案专题数据库建设思路，介绍了数据库的系统体系架构、技术总体架构和部署运行架构，阐述了如何利用炼油催化剂档案专题数据库实现企业研发过程中不同用户对档案知识多样化利用的需求，使档案专题数据库在科研创新中发挥出应有的支撑作用，期望为我国石油化工领域中科研档案的数据管理和知识挖掘提供借鉴。
随着电力企业的不断发展，企业对发电机组检修全过程管控要求越来越高，因此大板发电公司基于机组精益检修建设了“精益检修智能化管控系统”，构建了基于互联网、信息化、数字化技术的文件包检修管理模式，实现检修从检修准备、检修实施、检修总结和检修评价的全过程管理，同时实现检修全过程标准化、数字化和精益化管控。大大提高了检修管理水平和智能化水平，达到提质增效的目标，实现机组检修精益化管控。
以新建西安至十堰高速铁路项目为研究对象,探究BIM技术在铁路声屏障工程设计中的应用。借助BIM 协同设计,解决铁路工程设计在各专业间信息沟通不及时、不流畅,设计人员图纸表达或理解不正确等问题,并在设计阶段及时发现各专业设计中存在的差、错、漏、碰等问题,减少施工阶段频繁返工和设计变更的现象,直观准确地表达出工程项目的信息,极大地促进铁路建设项目的工程质量和建设效率。
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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。
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。
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