加持了通讯技术、新兴互联网云技术、人工智能、大数据与物联网技术、地理信息、数据计算和存储能力、5G、移动应用技术等多种技术的31会议，将会继续努力发展成为会议活动领域的更好的“基础设施”，以效率、效果、体验、洞察等方面为主抓点，全方位提升服务能力，用科技驱动会展企业双线会展的发展。
我们观察到中国餐饮企业对可持续发展商业战略表现高度的重视。因此， 我们在《中国餐饮产业发展报告》的基础上首次推出了《中国餐饮企业ESG 发展年度报告》，以便中国内地、中国香港、中国澳门和中国台湾的餐饮 企业为研究对象充分体现行业类各餐饮企业的ESG实践，以便各餐饮企业能 及时借鉴优秀餐饮企业的ESG最佳实践，了解自身可持续发展绩效在本行业 中的水平。
手动定义的控制界限仍然是制造业质量控制的常见策略，因为与更先进的数据分析方法相比，它们易于在车间部署。尽管它们仍然很重要，但没有系统的方法来定义这些控制极限。然而，次优控制限制可能会导致未检测到的故障或对生产造成不必要的中断。这篇手稿提出了一种算法，将这个手动过程系统化为一个高效的搜索任务。我们将搜索任务概念化为一系列子问题，这些子问题基于过程专家在定义控制极限时采取的传统步骤。该算法可以集成到车间人员的专家工具中，以自动定义带注释的时间序列数据中的控制限制。我们通过将算法发现的控制极限与汽车行业真实世界过程数据中过程专家手动定义的控制极限进行比较，来证明其有效性。此外，我们还证明了我们的算法可以推广到传统的时间序列分类问题，并在选定的基准数据集上实现了最先进的性能。我们的工作是第一次将手动定义的故障检测控制限值自动化。
统一的平台和基础网络架构健壮、开放、保持稳定，而系统和应用灵活、快速迭代，满足智慧园区的可持续生长，面向未来持续保持领先
网络数据安全风险评估坚持预防为主、主动发现、积极防范，对 数据处理者数据安全保护和数据处理活动进行风险评估，旨在掌握数 据安全总体状况，发现数据安全隐患，提出数据安全管理和技术防护 措施建议，提升数据安全防攻击、防破坏、防窃取、防泄露、防滥用 能力。
增材制造( additive manufacturing，AM)技术最初称为快速原 型（Rapid Prototyping,RP),也称快速成型。是通过三维软件设计 数据采用材料逐层累加的方法制造实体零件的技术，相对于传统的 材料去除( 切削加工) 技术，是一种“自下而上”材料累加的制造 方法。
钢铁深加工产业是国民经济的重要支柱产业，改革开放以来，随着我国社会 主义和谐社会的迅速发展，我国的经济建设取得了巨大的成就，这与钢铁产业的 快速发展息息相关。钢铁产业作为国民经济发展的基础支撑产业，涉及面广、产 业关联度高、消费拉动大，在经济建设、社会发展、财政税收、国防建设以及稳 定就业等方面发挥着重要作用，其技术发展直接影响国民生活水平。
园区是发展地方产业、增加经济实力的重要载体。目前现在的园区朝着高技术、新领域、专业性（高、新、专）方向深入发展；产城融合进程进一步加快。
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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。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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