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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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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