7 月 5 日，2025 时序数据库技术创新大会在北京成功举办，清华大学软件学院长聘副教授龙明盛在大会上做主题报告《Timer 3.0：新一代生成式时序大模型》，深入剖析当前时间序列分析领域面临的核心挑战，系统阐述了时序大模型的技术演进趋势与行业痛点，并重点分享清华团队自主研发的时序大模型 Timer 从 1.0 至 3.0 版本的关键技术路线、创新突破点及在多项国际基准测试中的卓越表现。针对“大

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上述成果代表 Timer-XL 模型能够熟练地在大量数据中自适应地选择信息，从而实现卓越的预测性能，充分证明了 Timer-XL 模型在时序预测领域的领先地位与强大实力。：支持多种预测场景，包括非平稳时间序列的预测、涉及多个变量的预测任务以及包含协变量的预测，满足多样化的业务需求。：模型设计灵活，能够适配多种不同的任务需求，并且支持变化的输入和输出长度，使其在各种应用场景中都能发挥作用。多类大模型

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一文读懂前沿技术：时序大模型的演进与未来！

IoTDB 助力数字能源、智能家居和数字仓库等领域实现高效万物互联。1. 业务背景某大厂物联场景从消费领域扩展至城市数字化建设、分布式可再生能源等多个方向。物联解决方案主要分为四大板块：工业互联网：融合云计算、物联网、大数据、AI、区块链等技术，发挥产业链和供应链优势，赋能多行业生态。能源双碳：基于分布式可再生能源产业变革现状，利用云原生技术重构分布式能源平台底座，促进产业运营转型和提升。智能家居

12 月 3 日，2023 IoTDB 用户大会在北京成功举行，收获强烈反响。本次峰会汇集了超 20 位大咖嘉宾带来工业互联网行业、技术、应用方向的精彩议题，多位学术泰斗、企业代表、开发者，深度分享了工业物联网时序数据库 IoTDB 的技术创新、应用效果，与各行业标杆用户的落地实践、解决方案，并共同探讨时序数据管理领域的行业趋势。我们邀请到宝武装备智能科技有限公司技术中心副主任赵刚参加此次大会，并

中国中车基于 IoTDB 时序数据库的特点和优势和其在城轨车辆智能运维系统构建中的适用性，将其作为城轨车辆智能运维系统的核心部分，以更加轻量化的系统架构，极大提高了存储空间利用率和数据检索效率。......