姚培磊：针板结构极不均匀电场中气泡迁移特性与吸附静止状态的绝缘特性分析

以去离子水作为冷却介质的换流阀散热系统难以同时兼顾绝缘与散热性能，影响了系统的可靠运行。相变冷却技术凭借卓越的散热能力正在逐步应用于高压大功率电力电子器件的冷却，但液体电介质中的气泡有绝缘劣化的风险。为更好掌握相变冷却气泡在极不均匀电场中的迁移特性和绝缘特性，采用数值模拟的方法分析了气泡粒径、速度和电场强度这3个关键因素对气泡运动轨迹的影响；研究了进入低场区后不同接触角气泡，对绝缘子表面电场强度的影响。研究结果揭示了各因素对气泡运动轨迹的显著影响，加深了对相变冷却气泡迁移特性和绝缘特性的认知，对直流装备相变冷却的进一步应用具有重要参考价值。

2024-11-29
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吴田高工：基于改进ST-GCN的10kV带电作业人员视频异常行为识别方法

？为确保常态化配网带电作业时人员和设备的安全，异常行为识别是必不可少的技术手段，但现有带电作业行为识别方法存在准确率低、可识别种类少以及受背景干扰导致漏检和误检等问题。

2024-11-29
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集管IT基础设施蓝图设计方案

IT基础设施架构规划旨在满足业务转型发展的需求，解决现有架构无法支持业务快速发展的问题，并探索新业务模式。规划遵循的原则包括共享基础设施、IT服务连续性及全集团化服务。构建统一、安全、高效的云数据中心，融合IaaS和PaaS技术，提供资源基础与管理能力，实现弹性扩展、快速响应及可计量服务。涵盖云管理平台、基础设施资源池、基础网络架构等部分，支持多租户共享与灵活运营。

2024-12-03
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数据架构基础知识

数据架构描述如何管理从收集到转换、分发和使用的数据。它为数据及其在数据存储系统中流动的方式设定了蓝图。它是数据处理操作和人工智能 (AI) 应用程序的基础。数据架构的设计应该由业务需求驱动，数据架构师和数据工程师使用这些需求来定义相应的数据模型以及支持它的底层数据结构。这些设计通常有助于满足业务需求，例如报告或数据科学计划。随着物联网 (IoT) 等新兴技术的出现，新的数据源不断涌现，良好的数据架构可以确保数据易于管理且具有利用价值，从而支持数据生命周期管理。更具体地说，它可以避免冗余数据存储，通过清理和重复数据删除来提高数据质量，并支持新的应用程序。现代数据架构还提供了跨域（例如部门或地理区域之间）集成数据的机制，打破了数据孤岛，因而消除了将所有数据存储在同一地方所带来的巨大复杂性。

2024-12-03
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陈慧高工：基于离子流效应的同塔双回直流线路地线融冰感应过电压分析与抑制措施

针对某±500 kV同塔双回直流输电线路，在“一回停运、一回运行”工况下进行停运线路地线融冰时，感应电压过大导致融冰装置故障、自动接线装置和避雷器击穿受损情况，研究建立了静电耦合和空间离子流效应综合作用的停运线路过电压计算模型。按6种工况计算分析了带电运行回路导线不同起晕电压时在停运线路上感应的过电压水平，同时综合考虑过电压抑制水平和线路能量，提出了加装5 kΩ接地高阻的过电压抑制措施，可实现将超过100 kV感应电压抑制到20 kV以下，并经实际线路融冰操作，验证了其有效性。

2024-11-28
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程启明教授：基于TLIMC-PMSM的改进型调制模型预测控制方法

针对三电平间接矩阵变换器-永磁同步电机系统（three-level indirect matrix converter-permanent magnet synchronous motor， TLIMC-PMSM）存在的模型预测控制（model predictive control， MPC）开关频率不固定以及传统调制型模型预测控制（modulation model predictive control， MMPC）计算负荷过重等问题，提出了改进型MMPC方法，旨在提高系统的控制性能和效率。首先，详细介绍了TLIMC-PMSM系统的拓扑结构和原理。其次，指出了基于MPC和传统MMPC的控制系统存在的问题；然后，提出了简化了逆变级扇区选择方法，采用输出电压预测改进型MMPC方法，并修改了逆变级价值函数。最后，在MATLAB/Simulink软件平台上实验验明了基于改进型MMPC的TLIMC-PMSM系统相较于传统的两种控制方法，具有更为优异的控制性能。

2024-11-28
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通感一体网络架构设计及关键技术研究报告

本白皮书对通感一体架构的技术背景、架构设计原则、架构详细设计、关键技术和典型感知流程进行了系统性的阐释，希望与业界伙伴一道，以架构为牵引，逐步确立通感一体架构的发展形态、技术走向和产业基础，锻造信息通信网络长板。

2024-11-28
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数据中台规划及应用实践

保险行业数字化转型经历了从传统烟囱式架构到数字化、数据化、智能化和生态化的演进过程。其中，数据中台作为核心基础设施，在数据采集、治理、分析和应用等方面发挥着重要作用，推动着保险业务的智能化升级。

2024-11-28
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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

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。