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2024年全球人工智能现状报告

人工智能(AI)是一个科学和工程的多学科领域,其目标是创造智能机器。我们相信,在我们日益数字化、数据驱动的世界中,人工智能将成为技术进步的力量倍增器。这是因为今天我们周围的一切,从文化到消费品,都是智慧的产物。

  • 2024-10-28
  • 阅读202

智慧养老综合平台整体解决方案

智慧养老综合服务平台基于物联网、互联网、大数据、人工智能等信息技术,实现对养老集团企业、养老服务运营侧(机构、社区、驿站、呼叫中心等)、用户侧(老人、子女)、服务侧(家政、物业、餐饮等第三方服务商)、监管侧(管理者、政府)提供全方位的技术赋能,联动机构养老、社区养老、居家养老三种服务模式。既为信息化养老提供了服务载体,又为运营企业、政府部门提供了强有力的业务指导和管理手段,可全面提升养老的服务水平

  • 2024-10-28
  • 阅读253

百度智能云:智能制造解决方案手册

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  • 2024-10-26
  • 阅读249
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艾瑞咨询:中国人工智能产业研究报告

在人工智能发展历程中 ,2023年必将被载入史册。相比前代AI具备高可用性、高拟人化的预训练大模型跨越技术奇点 ,国内外技术 公司、高校、研究院的语言、图像、视频、音频大模型在2023年以极快的速度相继推出和迭代 ,基于预训练大模型的应用在全球范 围内产生了爆炸式的影响 ,从社会群众到AI从业者 ,对人工智能技术能够带来的生产生活变革 ,都实现了颠覆性的再认识。艾瑞通 过技术本身、应用变体、算力支持、政策监管和国际局势五个维度 ,对2023年AI世界的发展进行全面梳理和俯瞰

  • 2024-10-28
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埃森哲:中国智能制造+新蓝图+新四化

中国的十四五规划将在2021年展开,未来五年将是打造数字经济新优势的重要阶段。以智能制造为契机推动制造业高质量发展,既是中国数字经济与实体经济融合发展的主攻方向,也是实现双循环新发展格局的关键突破口。

  • 2024-10-26
  • 阅读196
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?陈江:基于硬件在环仿真的DFIG并网系统开环模式谐振风险及验证

开环模式谐振理论是阐释风电并网引起的电力系统振荡机理的研究成果,其中基于平均模型的离线时域仿真结果可信度存疑。为提升开环模式谐振的工程指导可靠度,首先基于硬件在环仿真,组建了用于验证开环模式谐振的半实物实验平台;其次建立双馈风电场并网系统的小信号模型,提出开环模式分析通用方法评估系统振荡风险;最后以两个算例进行了开环模式谐振现象的分析与实验。得到结论:硬件在环仿真的结果符合开环模式分析的结果,在开环模式谐振条件下,系统稳定性下降。留数法可以较为准确地预测系统闭环模式,系统参数的合理整定可以减小开环模式谐振带来的影响。

  • 2024-10-25
  • 阅读234

?孔令哲:低压直流断路器拓扑参数对燃弧时长影响研究

基于LC振荡换流的机械式直流断路器能够抑制开断电弧,可靠切除故障线路,保障系统安全运行。为分析机械式直流断路器拓扑参数对其开断的影响,基于人工过零点抑弧原理,在MATLAB/Simulink中搭建直流断路器仿真模型,分析不同模型下电弧抑制效果。在此基础上,针对断路器不同换流方式下的拓扑参数进行电弧抑制仿真,讨论可控参数与不可控参数对燃弧时长的影响。仿真结果表明,在强制振荡与自激振荡换流方式下可控参数对燃弧时长的影响不同,电弧时间常数、电弧散热功率等不可控参数对燃弧时长影响相同。该研究成果可为直流断路器抑弧拓扑设计提供有效参考。

  • 2024-10-25
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马向辉:2GW海上风电对称单极与对称双极柔直送出方案技术经济性对比

现阶段海上大容量风电接入电网通常采用柔性直流输电技术,目前已投运的海上直流工程均采用对称单极接线方案。对称双极方案虽然初期投资高,但其高可靠性可以提高运行阶段的发电盈利。基于2 GW海上风电柔性直流送出规模,开展了对称单极和对称双极系统的设计对比,提出了两种接线拓扑对应的海上换流站平台布置及结构设计方案,并对两种方案的初期建设投资及全寿命周期盈利进行了计算。结果表明对称单极方案较对称双极方案在全生命周期经济性上具有优势。

  • 2024-10-25
  • 阅读563
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竞争对手分析

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)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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试图还原真实的训战, 从理念到方法, 从消化到创新, 回答的核心问题如下: ·到底什么是训战? 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的? ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的? ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的? ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目, 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作? · 随着技术发展, 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的?

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