近年来汽车已成为人们日常生活中不可或缺的一部分, 但车内的空气污染严重威胁到人体健康, 而造成车内空气污染的主要因素是汽车内饰材料中有害气体的挥发。本文分析了我国VOC 检测相关标准的现状, 并从原理、试验过程等方面对现有汽车内饰材料VOC 的检测方法进行了较为全面的介绍, 讨论了每种方法的优缺点以及适用范围, 为正确选择合适的检测方法提供理论参考依据。
高等教育质量监测国家数据平台是国家层面采集本科教学基本状态数据的重要工具，先后经历了酝酿准备、探索构建和应用完善三个发展阶段，具有为高校自我评估、院校评估、专业认证和评估等活动提供数据支撑以及开展本科教育教学质量常态监测的“双层”作用。现阶段，国家数据平台在数据采集时，数据共用性不够，难以反映高校特色，数据采集周期较长，高校权限不够，对专业认证新理念凸显不够，采集指标时代性不足，对教育评价改革需求支撑度不高，数据中心式存储导致数据安全性、共享性不够，数据分析仅局限于高校发展状态的年度描述，缺少多样化比较分析，难以支撑高校持续改进、变革与发展，制约了“双层”作用的充分发挥。面对上述问题，应对照本科教育改革与评价新要求及时修订、完善数据采集指标，发挥区块链等信息技术优势，实现学生发展全过程数据的伴随式采集、分布式存储和协商式共享，从高校、省域和国家三个层面重构国家数据平台架构，推动国家数据平台升级改造。
数据是数字时代重要的生产要素，在硬实力方面影响世界经济格局和国家战略实力，在软实力方面影响国际规则和秩序，从而对国际政治产生影响。跨境数据流动的国际规则已经成为中美竞争的焦点之一，两国都希望在国际上拓展本国政策的影响范围。本文通过归纳演绎的方法，着重梳理了两国跨境数据流动政策的演进历程和特征，认为中美两国对国家安全和商业利益的不同侧重、数据本地化措施背后的数据主权原则与数据自由流动政策背后的数字霸权是中美两国跨境数据流动政策的主要分歧。这种分歧是两国各自数字实力、认知理念和地缘政治共同作用的结果。在美国放弃霸权之前，中美在此议题上的竞争只会加剧。因此中国要在国内加强科技和产业体系建设，完善跨境数据法律法规制度建设，在国际上培育国际动员能力，推动建设数字空间命运共同体。
随着互联网技术的飞速发展，平台经济迅猛发展，平台经济已成为服务业创新发展过程中的核心业态。本文比较分析了我国互联网平台经济发展现状与趋势。研究发现，我国平台经济发展环境不断优化，产出规模持续扩张，各领域行业平台数量稳步增加但规模和发展速度存在显著差异；平台经济的新业态、新模式持续创新，派生出了大量新职业，也带动了大量新增就业。研究还发现，虽然我国平台经济数量和规模位居世界第二，但与排在第一位的美国仍存在较大差距，且研发投入也有待进一步加强。在平台经济高速发展的过程中，我国平台经济面临信息安全难以得到保障、消费者权益保护难，平台企业负责任创新意识淡薄，垄断和无序竞争日益凸显，监管难度大等问题，因此，亟需加强网络安全规制，监管上应坚持敏捷治理和协同治理相统一，强化各参与方负责任的创新理念等。
随着城市化、工业化和经济的快速发展，我国危险废物产生强度逐渐升高、废物资源化需求不断提升，如果不加强对危险废物的环境管理，既污染生态环境、危害人类身体健康，又存在资源浪费的问题。本文阐述了危险废物的危害性，分析了现阶段工业危险废物环境管理现状存在的共性问题，结合全国生态文明和“无废城市”建设的推进契机，提出加强危险废物全过程管理的几点对策，同时建议生态环境执法部门加强对危险废物行业的监管，防止危险废物造成生态环境风险事故的隐患。
中共中央提出了数据要素市场化配置改革的任务，旨在充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，使数据资源流向市场最需要的领域和方向，充分发挥数据效用和价值。数据交易场所作为数据汇集、流通的平台，其设立的重要目的之一，就是通过安全便捷的交易促进和实现数据的高效利用。
回顾计算档案学发展现状，探索计算档案学在中国的发展策略，为新文科建设背景下中国计算档案学的发展提供参考。［方法／过程］基于文献研究梳理计算档案学的发展现状，运用SWOT分析法剖析计算档案学在国内发展的机会、威胁、优势、劣势等内外部环境要素，并通过内外要素交叉匹配形成不同发展策略。［结果／结论］研究发现，计算档案学的发展在国际上得到持续关注，且围绕基础理论、教育研究、档案处理、档案分析、档案化处理等方面初步确立了理论研究与实践探索的方向，但总体上，计算档案学的发展尚处于初步探索阶段。中国推进计算档案学需要注重：依托交叉学科的建设机遇，打造超学科研究平台；瞄准领域信息化战略需求，形成规模化研究方向；厘清与相关学科的边界，突出计算档案学的特色；发挥超学科的研究优势，规避数据安全隐私风险；抓住复合型人才培养契机，整合多方资源共建教学平台；围绕实践领域的核心问题，探索可操作的技术解决方案；加强制度设计与技术攻坚，做好档案安全风险评估与管控；加大基础研究，明晰计算档案学的理论、方法和技术体系。
季节性雨水、城市建设等自然、人类活动对城市排水能力提出较高要求，维持排水管网的正常运行是城市基础设施运维的重要内容。目前，城市排水管道运维主要依靠人工作业，存在作业难、作业量大、风险性高等问题。以机械代替人工作业的模式因为具有安全、高效的特点成为了城市排水管道运维作业的发展趋势。介绍了国内外管道检测、作业机器人的研究现状，从作业方式、机械设计、控制模式三个方面分析了现有技术存在的不足；提出了排水管道运维机器人的作业规程并总结其发展方向，如检测技术提升、功能模块优化、控制模式智能化等，为排水管道运维机器人的研究发展提供新思路。
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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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