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2020年7月15日，TOG（国际开放组织，The Open Group）联合SABSA研究院，正式发布中文版指南《安全架构实践的公理》（其英文版《Axioms for the Practice of Security Architecture》发布于2019年7月）。指南的受众是安全架构师，或对安全架构感兴趣的人。笔者如获至宝，对20条公理，分别做了极简摘录，可谓字字珠玑、句句经典。
水是基础性自然资源和战略性经济资源，人口、资源和环境，是当今世界所面临的三项重大发展问题，而在资源问题中，水资源是各种资源中人类最不可或缺、无法替代的资源之一。尤其近年来人类趋海活动的持续加快，水资源短缺已经成为制约沿海经济社会发展的重要瓶颈，严重影响了社会的持续发展和人民生活水平的提高。
海洋能通常是指海洋中蕴藏的可再生能源，主要包括波浪能、潮汐能、风能、海流能、温差能、盐差能等，还有人提出洋流、内波发电。据世界能源委员会统计，全世界仅沿海地带便于开发的波浪能就有20亿kW，沿岸和近海区的潮汐能17kW。海洋能具有取之不尽、用之不竭，开发利用不污染环境，不占用陆地等诸多特点。目前，海洋能的开发已受到不少海洋国家的高度重视，它们投入相当大的人力、物力、财力，研究海洋能开发利用技术，其中有些技术，如风能、潮汐能都已经有成熟的商业化装置，波浪能、温差能正处于试验阶段。下面就展开谈谈有关风能、潮汐能、波浪能及温差能等四种正在趋于成熟中的海洋能。
“深海空间站”，又称龙宫，就是把地面的房间搬到了水下，生活起居都要考虑，甚至沐浴，就是说有起居室和实验室都有，有点像蜗居的房子，就是在狭小的空间尽可能把各种功能都考虑到，未来的这个龙宫，可以做到洗澡、娱乐一应俱全。正确的定义“深海空间站”，就是在载人潜水器基础上发展起来的新一代居住型深海作业平台。
海洋测绘信息表达的基准是大地测量基准在海洋及其他水域的扩展，是大地测量基准的重要组成部分，分为空间位置信息的平面基准和垂直基准，以及地球物理测量信息的重力基准和磁力基准，上述各类基准共同构成现代海洋测绘建设的基础设施。在高精度空间技术快速发展的背景下，海洋测绘基准的建设、维持与精化日益成为重点攻关课题。
高程基准是推算国家统一高程控制网中所有水准高程的起算依据，它包括一个水准基面和一个永久性水准原点。国家高程基准是根据验潮资料确定的水准原点高程及其起算面。目前我国常见的高程系统主要包括“1956年黄海高程系统”、“1985国家高程基准”、“吴淞零点”和“珠江高程基准”等四种。
测绘基准的建立和维持是测量工作实施和空间信息产品开发和生产的基础，大地测量基准延伸至海洋，除高精度位置基准（平面基准）和重力基准属自然的空域扩展外，从信息获取和表达的应用角度看，高程基准则主要演化为表现形式多样的海洋垂直基准。因此，海洋测绘工作所涉及的特色型测绘基准主要是海域垂直基准。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
跨越文化与地域的差异，全球4636名教师在15项能力中的集体选择指向了一个“五维关键能力模型”:学习力、教学力、共情力、创新力与引导力。尽管不同地区教师的侧重点有所不同(如海外教师更专注数智素养与幸福力)，但从全球总样本加权来看，这五项能力拥有最广泛的共识，成为人工智能时代教师专业价值的基础。它们相互交织，共同构建了一个动态的、相互赋能的全球教师五维关键能力模型。
工业软件是现代工业的“数字大脑”与“神经网络”，是制造业数智化转型升级的“软基础”。在人工智能、数字孪生与物理AI加速融合背景下，工业软件竞争正从单点产品竞争转向“平台能力+数据体系+行业知识+生态网络”的系统竞争，头部企业通过持续并购整合快速构建全链条能力版图，成为全球产业演进的重要特征。其中，西门子近年来围绕工业软件连续开展战略性收购，逐步形成覆盖研发设计、工程仿真、生产制造、运维服务和工业智能的全生命周期能力体系，成为全球工业软件由工具软件向工业智能平台演进的重要代表。
自2014年进入中国市场以来，智慧货运中心始终致力于打造合规、高效、可持续的中国 物流货运行业，助力实现智慧货运中心的全球减碳目标。智慧货运中心支持工业和政府部 门在排放测算与减排方面的政策目标，并且依托“零排放货运行动”平台，积极推广新能 源重卡的应用。同时，基于可持续航空燃料在全球货运航空减排中的重要作用，智慧货运 中心也着力构建面向中国及亚洲地区的行业交流平台。为实现零排放货运的长期目标，智 慧货运中心将在所有项目中建立系统性机制，全面跟踪并评估潜在与已实现的减排成效。
自2022年大语言模型(Large Language Model, LLM)取得突破以来，人工智能(ArtificialIntelligence,AI)正从“生成式工具”逐渐演进为“自主行动主体”。以大语言模型作为推理与决策核心的智能体(Agent)，能够感知环境、规划路径、调用工具、保持记忆，在有限人类监督下自主完成多步骤的复杂任务。2025年以来，智能体的数量和能力呈持续增长态势，应用场景和发展规模不断扩大，为千行百业的发展提供巨大的赋能价值。然而，与高速发展的智能体技术相伴的是日益凸显的安全挑战。近期国内外频发的智能体安全事件，以及政策界和学术界相继发布的安全风险提示均表明，技术演进与安全治理之间存在显著的时间差。
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