中国传统媒体深度融合转型的新进展及其思考

近些年来，国内传统媒体采取各种措施积极推进媒体融合，这些措施总体来看主要有：在渠道建设上，自主平台的打造与“借船出海”两翼齐飞，融媒体格局逐渐形成；在表现形式上，图文音视频、短视频、直播、条漫等一起登场，媒体形态实现了全态化；在功能延伸上，从引导功能向“引导+服务”双功能驱动，成为国家治理体系和治理能力现代化的重要抓手，并进入经济建设主战场；在体制机制改革与人才队伍培养上，积极实施供给侧改革、彻底重构适合互联网技术的采编流程、构建更有激励效应的激励约束机制、培养精干高效的全媒体人才队伍，有效激活媒体的活力和创造力；在多元化盈利模式上，通过产业园区、投资、直播电商等多元化拓展获取更多的利润，为媒体融合提供更多的资金来源。本文在分析归纳传统媒体深度融合最新进展的基础上，分析各类融合新措施的优缺点，进而提出相应的对策建议。

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融合出版时代学术图书的守正与求新

在融合出版时代，学术图书发展面临挑战和机遇。传统的出版范式难以适应新业态，对学术图书的价值理解出现偏差，图书质量堪忧。在媒介融合背景下，学术出版要坚持内容为王，注重知识服务，打造工匠精神，在守正中求新，拥抱新技术、新潮流，优化出版模式，进行精准营销，提升编辑综合素养，创造学术图书的新辉煌。

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论元宇宙与高等教育改革创新

元宇宙是一个脱胎于、平行于、独立于现实世界的深度沉浸式人造虚拟空间。它有沉浸感、低延迟、随地性、多样性、虚拟身份、朋友、充满活力的经济、电子文明八大特征与要素。元宇宙在高等教育领域具有广阔的应用前景。“元宇宙+教育”有技术功能、过渡接受、认知心理三种机理。国内外部分大学已经开展“元宇宙+高等教育”革新实践，为元宇宙与高等教育革新提供了重要示范和宝贵经验。元宇宙促进高等教育未来发展的路径主要有教学元宇宙化、校园元宇宙化、培养元宇宙人才、跨学科研究元宇宙、校企合作发展元宇宙。

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人脸识别技术在融合出版领域的应用前景与发展策略

随着科学技术的不断进步，人脸识别技术在融合出版领域的应用优势日渐凸显，与此同时，也展现出一些新的现实困境：技术安全尚需有力加强；行业监管有待统一规范；读者隐私亟须全面保护等。本文基于协同治理理论，从技术智治、行业共治、法律规治三个角度给出发展建议，如持续开发应用场景，促进多领域深度合作；完善行业规范体系，加强人才队伍建设；落实出版企业责任，拓宽读者的侵权救济渠道等，以期促进技术与出版向纵深化方向发展。

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基于光谱选择的太阳电池被动冷却材料研究进展

太阳电池发电是人类从太阳获得洁净能源的主要途径之一。太阳电池的光电转换效率随着组件温度升高而降低，适当冷却可以改善电池效率，延长使用寿命，因此人们对运行中太阳电池的冷却问题越来越关注。相比主动冷却，太阳电池的被动冷却具有自我维持和无额外能耗等优势，近年来被广泛研究。中国建材国际工程集团有限公司技术中心刘晓鹏博士等对基于光谱选择的太阳电池被动冷却材料进行综述（通信作者马立云）。文章从光谱选择的角度出发，对促进太阳电池降温的太阳光谱选择、辐射制冷及全光谱选择的材料和结构进行了归纳和总结。此外，文章还对被动式制冷材料的产业化潜力进行了展望，为相关的开发提供参考。

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基于人工表面等离激元周期调制的漏波天线设计

基于超薄波纹金属条带结构，利用人工表面等离激元的周期调制原理，设计出辐射波束角度及数量均可设计的漏波天线。首先，分析了不同周期下人工表面等离激元单元结构的色散特性；其次，介绍了周期调制的原理，即通过将调制周期从亚波长尺寸不断增大到波长尺寸，人工表面等离激元将经历从高效传输到截止，然后到定向漏波乃至多波束辐射的过程；再次，利用周期调制原理，设计出了分别具有单波束、双波束、三波束和四波束辐射的漏波天线，且波束在空间辐射角度随周期改变而变化；最后，对其中两款漏波天线进行了加工，测试结果与仿真结果吻合良好。

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谈谈电力企业基于数据资产管理体系的架构设计

针对当前电力企业海量的电力数据，如何对这些数据进行资产化的管理，建立用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的管理新机制，是当前电力企业研究的重点。本文在设计完善的数据资产管理体系的基础上，开展全面的数据资产梳理和标准化，对数据资产管理平台架构进行了构建，使其能够在实际的数据资产管理中发挥一定的作用。

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数字化转型中数据底座“湖仓一体化”

数据仓库通常是业务发展到一定规模后，业务分析师、CIO、决策者们，希望从大量的应用系统、业务数据中进行关联分析，最终得到“干货”出来。比如为啥利润会下滑？为啥库存周转变慢了？向数据要答案，生成报告、图表出来给决策层汇报，辅助经营决策。可是，数据库“脑容量不足”，擅长事务性工作，不擅长分析型的工作，于是就产生了数据仓库。数据仓库相当于一个集成化数据管理的平台，从多个数据源抽取有价值的数据，在仓库内转换和流动，并提供给BI等分析工具来输出干货。

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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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。