网络安全大致划分为三大阶段，各阶段都有明星产品推出，数据安全产品(以数据库审计系统为代表)，将继防火墙、上网行为管控产品之后，成为新的明星产品。
时间序列在实际世界中大多具有混沌性和非平稳性，难以准确建模和预测。为了解决这个问题，我们引入了一种新的基于滑动窗口机制的经验模式分解的自组织模块化神经网络（SWEMD-MNN）用于时间序列预测。在SWEMD-MNN中，开发了改进的滑动窗口经验模式分解（SWEMD）来在线分解时间序列，可以有效地缓解传统的基于EMD的模型无法处理长期或在线问题和终端效应的局限性。因此，SWEMD-MNN可以有效、动态地分解基于时间特征的时间序列，提高基于样本空间划分时间序列的经典模块化神经网络的预测精度。然后，利用样本熵和欧氏距离，利用单层前馈神经网络将时间子序列动态分配给子网络进行学习。使用基准混沌和真实世界时间序列的实验研究表明，SWEMD-MNN可以有效动态地分解时间序列，并提供比全耦合网络和其他MNN模型更好的时间序列预测精度。
现有的多变量时间序列预测方案在提取中间特征方面效率低下。本文提出了一种称为特征路径有效多变量时间序列预测（FPEMTSP）的人工神经网络，用于在存在多个次级时间序列的情况下预测主时间序列的下一个元素。我们建议生成次要时间序列的所有可能组合，并通过对主要和次要时间序列特征进行笛卡尔乘积来提取多变量特征。我们的计算证明了FPEMTSP的复杂性和网络规模是可以接受的。我们考虑了FPEMTSP中的一些内部参数，这些参数可以配置为提高预测精度和调整网络大小。我们使用两个公共数据集对FPEMTSP进行了训练和评估。我们的评估揭示了内部参数的最优值，并表明FPEMTSP在预测精度和正确预测的步数方面超过了现有方案。
多变量时间序列预测由于其非线性、非平稳、高维和时空特征，以及变量之间的相关性，仍然是一项具有挑战性的任务。为了解决这一局限性，我们提出了一种基于非线性尖峰神经P（NSNP）系统和非子采样剪切变换（NSST）的多变量时间序列预测新方法。首先将多变量时间序列转换到NSST域，然后在NSST域中自动构建、训练和预测NSNP系统。由于NSNP系统被用作非线性预测模型并在NSST域中工作，因此所提出的预测方法本质上是一种基于多尺度变换（MST）的预测方法。因此，所提出的预测方法可以处理非线性和非平稳的时间序列，并且变量之间的相关性可以用NSST变换的多分辨率特征来表征。使用五个真实的多变量时间序列将所提出的预测方法与五种最先进的和28种基线预测方法进行比较。比较结果证明了该方法在多变量时间序列预测中的有效性。
新型电力系统：以新能源为主体，以新型配电系统为核心：新型电力系统于 2021年 3 月 15 日中央财经委员会第九次会议上首次提出的，新型电力系统，“新”在以新能源为主体上，其定义为：凡以新能源为主体的电力系统就是新型电力系统
数据业务化，业务数据化 ：从以流程自动化为中心 转向 以核心业务能力服务化和数据化为中心 大中台，小前端 ：从对预先确定流程的自动化实现 转向 对高度不确定性的快速业务创新实现
开源项目，基于 Linux，打内核补丁，2005年初成了 xensource 公司，专注于这个产品的开发和推广，目前有Intel, AMD, HP, IBM, Redhat, SuSE 等厂商支持
构建智慧后勤，把教学、科研人员从繁杂的日常事务中解放出来，打造一流大学的一流保障！构建智慧后勤，把教学、科研人员从繁杂的日常事务中解放出来，打造一流大学的一流保障！
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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。
智慧校园APP实现移动端和电脑端的联合信息化事务处理，为用户提供相辅相成、互联共通的应用环境，摆脱时间和空间束缚，使用户可随时随地便捷地运用手机APP处理各类教学与学习任务。
中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出，“新一代智能终端”是基于信息通信技术，以强感知、强计算、强交互、强体验为特征，能够执行多元化复杂任务，为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来，以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。
第一条(立法依据)为了促进人工智能发展，规范人工智能的研发、提供和使用活动，维护国家主权、安全与发展利益，保护个人、组织的合法权益，根据宪法，制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管，适用本法。
本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术，系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面，报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术，通过软硬件协同设计实现数据路径优化，显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略，包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制，以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构，并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明，该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟，验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后，报告总结了当前国产生态面临的挑战，提出未来优化方向，为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。
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