当前，全球正处于百年未有之大变局，新冠肺炎疫情暴发并在全球快速蔓延，叠加中美贸易摩擦、世贸组织面临自成立以来最大危机等多重不利因素，使得国际环境不确定性陡增，第三次全球化浪潮步入深度调整阶段。在这种大背景下，传统的要素成本优势已不可持续，我国未来的经济发展需要更强的内生动力，数据要素市场化改革成为一种必然趋势。基于此，本文对数据要素市场化改革中存在的难点进行了梳理，同时根据存在的问题提出了相应的对策建议，以期为数据要素市场化改革的探讨有所裨益。
信息素养是智能时代人才必备的基本素养，其发展有赖于科学有效的信息实践。但在工具理性影响下，信息实践长期处于身心二分的离身状态，造成信息素养培养停留在掌握信息技术工具使用技能的外延式发展层面，如此培育出的“单向度”人才难以持续支撑经济社会发展。通过具身型信息实践促进信息素养的内涵式发展，提升个体应对技术异化的能力，进而实现学生的自主、全面和个性化发展，已成为历史必然和时代要求。具身认知科学建立起身心合一的整体论，为信息素养的内涵式发展奠定了理论基础。从具身认知视角来看，身体是信息实践的主体，通过“感知—行动”循环的动态耦合机制支持学生与信息技术及外部环境的交互，从而促进信息素养的内涵式发展。因此，应当建立人与技术间的具身关系，并赋予学生在信息实践中的主体地位，促进信息实践的具身转向，进而实现信息素养的内涵式发展；同时，还应当利用人工智能、虚拟现实等技术构建具身型学习环境，加深学生对信息技术的认识和理解。
在全面倡导生态文明建设、强调高质量发展的时代背景下，推进绿色铁路工程建设，是促进可持续发展、提升我国铁路行业国际竞争力的重要举措。针对当前绿色铁路工程的认知局限问题，通过文献研究对绿色铁路工程内涵进行多角度解析，一方面从历史发展视角进行学术溯源与实践溯源，得到其基本内涵；另一方面从发展前沿视角进行国际对标分析与国内 对比分析，实现内涵拓展，得到其新生内涵。在此基础上，运用物理？事理？人理系统方法论（WSR）分析框架，对基本内涵与新生内涵进行解构重组，提出绿色状态、绿色机理、绿色文化的内涵新认知。最后基于绿色铁路工程的特点、现阶段面临的局限性及困难，提出有利于推进我国绿色铁路工程发展的研究展望。
文章在前人研究的基础上，将业财融合放在大数据背景下进行了研究和思考，认为业财融合是在大数据背景下实现的终极融合，大数据背景下业务融合呈现业务属性、会计属性、数据属性和价值属性的特征。文章创新性地提出了战略决策循环和运营支持循环双循环理念，尝试性地分析了大数据背景下业财融合内在机理，提出了机制融合、数据融合和工具应用融合三因素驱动模型；对大数据背景下业财融合价值创造内在机理进行了探讨，首次提出了三个融合是核心、两个循环是加持、资源耗用是驱动的价值创造机理模型。
新时代赋予财会监督全新定位，将财会监督与审计、统计等监督一起作为党和国家监督体系的重要组成部分，这一理论阐述引起了会计理论界和实务界的广泛关注。在推动国家治理体系和治理能力现代化的时代背景下，文章从国家治理的高度，深入探讨新时代财会监督体系构建的逻辑、财会监督体系可能包含的内容及其相互之间的关系，最后从制度设计等层面明确了财会监督体系构建的路径。基于我国会计改革发展的实践经验，探索构建适合国家治理需要的财会监督体系，对构建党和国家监督体系、增强监督效能、提升监督效率具有重要借鉴意义。
马克思的国际金融理论是马克思金融理论的重要组成部分。它由国际价值、世界货币和汇兑率等理论构成。马克思认为，在各国之间社会必要劳动时间决定价值量呈现出“阶梯式”格局，在世界市场上货币应是多元的，汇兑率的变化受到国与国之间的支付差额、货币币值变动、利率水平差异、对外投资和体制机制等因素影响。马克思的国际金融理论对中国的国际贸易和国际金融等实践依然具有重要的指导意义，主要表现在以国际价值论为指导推进中国产业向国际高端扩展、以世界货币论为指导推进人民币国际化、以汇率理论为指导推进人民币汇率至稳定。
以新一代信息技术为基础的数字经济日益成为推动经济发展的重要动力，但相关数字经济理论研究滞后，难以准确解释新经济现象和更有效指导新发展阶段下经济高质量发展实践。本文聚焦数字技术变革对相关经济学基本理论发展的影响，力图助推中国特色数字经济理论体系的创建。通过对国内外相关主题文献进行系统梳理，文章首先提炼了数字经济理论发展中的重要科学问题，以此为逻辑起点，基于“内涵特征—现实表现—核心理论—方法体系”学理链，构建了一个数字经济理论体系框架。其次，本文相继阐释了理论体系框架中的数字经济内涵与特征、数字经济核心理论，以及技术变革下的数字经济研究方法体系。最后，本文讨论了数字经济理论体系的拓展及未来研究方向。
大数据作为 21 世纪的“新石油”,是一项重要的战略资源。它为政府治理体系的创新和治理能力提升提供重大机遇。随着大数据技术的迅猛发展,“ 政府数据治理”成为社会关注的热点议题之一。它不仅是政府治理的重要内容,也是科学、有效利用大数据技术进行政府治理的重要条件,因此有着重要现实意义。
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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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
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
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