随着国家全面推进城市一刻钟便民生活圈的建设工作，相关行业和企业将业务目标聚焦在补齐基本保障类业态和发展品质提升类业态，并积极开展优化社区商业网 点布局、改善社区消费条件、创新社区消费场景、提升居民生活品质的行动。基于此，逐步复苏的消费市场迎来新升级和高质量增长机会。
全国战“疫”过程中，数字政府在支撑疫情防控和复工复产等方面发挥重要作用，但同时也发现政府数字化战“疫”中还存在数据质量不高、数据共享不充分、数据开放不到位、政企协同能力不高等问题。
大数据引擎分系统针对互联网业务系统对海量大数据的分布式存储、计算、 分析挖掘、建模及业务查询需求，通过提供基于分布式数据仓库的离线计算、实 时计算等服务，实现涵盖数据全生命周期的完整数据处理。大数据服务分系统主 要任务是构建大数据仓库，实现全系统设备状态信息、系统运行数据、数据产品、 情报产品等数据的汇集和统一管理， 提供基础数据库、数据迁移、数据分析、数 据处理等共用的数据软件工具服务，负责数据访问权限管理服务。大数据引擎分 系统主要模块包括离线计算引擎、实时计算引擎、图计算引擎、分析型数据库、 数据开发工具、数据治理工具、决策分析工具、报表分析工具、数据可视化工具、 全文搜索服务、实时数据分发服务和机器学习平台等
：在应用Jiles—Atherton（J—A）磁滞模型对电流互感器的磁滞回线进行分析时，需对J—A磁滞模型中5个关键参数进行精确识辨。针对目前辨识方法存在的计算时问长和寻优能力差等问题，提出了一种改进的粒子群算法对J—A磁滞模型中的关键参数进行辨识。该算法将遗传选择策略引入到粒子群算法中，通过增加粒子群的多样性来提高了算法全局搜索能力，从而提高J—A磁滞模型关键参数辨识的准确度。文中对比分析了所提改进算法（GSS—PS0）与其他智能算法对J—A磁滞模型的关键参数辨识速度与准确度。结果表明，改进的算法得到的磁滞回线与实测磁滞回线的误差最小，且识别效率较高，证明了该算法在J—A磁滞模型参数辨识中的准确性和有 效性。
提高可再生能源使用率，优化工业园区能源结构； ？ 与工业园区高度融合，和谐发展，量身定制解决方案； ？ 构建停车棚光储充系统，解决员工“绿色”出行难点； ？ 采用智慧能源技术，降低企业能耗和成本，实现园区企业共赢； ？ 削峰填谷、需求响应，降低用电成本，索用户侧储能参与参与需求侧管理； ？ 低碳绿色园区智慧能源商业模式示范
将安全能力以原子化的形式提供,每一个安全能力原子只完成一个最小化且有意义的安全控制或者操作,通过对商业系统应用的逻辑与流程匹配,根据不同场景、用户群体或特殊要求,共享安全数据并且持续、动态编排安全能力,组合成为匹配业务逻辑和管理流程的安全功能,真正实现符合业务特性的安全能力。
数字孪生技术作为一种新兴的数字化技术，通过在虚拟空间构建与物理实体高度匹配、实时联动的"数字镜像"，实现对实体的监测、分析、模拟与优化，为解决上述问题提供了新思路。数字孪生技术已在水利领域得到初步应用，如三门峡水利枢纽借助数字孪生平台，与小浪底等水库协同调度，实现了腾库迎汛、水库排沙、生态补水等多目标共赢。在大坝安全监测方面，数字孪生技术能够实现对大坝变形、渗流、应力等参数的实时监测和分析，提高安全预警的准确性和及时性。在灌区管理方面，数字孪生技术能够动态优化水资源配置，实现精准灌溉，提高水资源利用效率。
数字化背景下推动内部审计由信息化向数字化转型是新时代内部审计创新发展的内在要求。在分析数字化条件下“增值型”内部审计模式构建必要性的基础上，结合内部审计理论阐述数字化驱动下“增值型”内部审计的内涵，并探讨其具体内容。数字化驱动下“增值型”内部审计实现的关键在于内部审计重心的转移、内部审计“双重身份”的确立、内部审计“增值型”评价体系的建立和内部审计的动力升级。该研究对于数字化转型背景下内部审计的变革与创新具有一定的理论和实践意义。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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数据来源链：空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构，所涉及到的金额均为2023年自然年收入， 均为不含税销售收入。
感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情，但自从生成 式人工智能（AI）革命全面展开，也仅仅过去了三年。从 那时起，无数新平台和用例如雨后春笋般涌现，品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。
智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品，被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪，父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战（赫斯和梅辛格，2025；拉德斯基，2025；苏金德，2025）。与此同时，该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出，部分智能玩具收集儿童敏感数据，比如儿童的声音和对话， 在测试中，这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容（穆雷等人，2025）。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ，也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。
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