在当今时代的浪潮中,“变”是永恒的主旋律。宏观环境的风云激荡,地缘政治的复杂演变，正深刻影响着全球经济格局与发展走向。与此同时，绿色发展从理念走向实践,科技创新驱动产业变革，既催生新兴产业蓬勃生长，也推动传统产业加速转型，中国股权投资市场的生态版图由此被重新定义。
智慧监管平台，充分利用先进的信息化手段，结合到建筑行业的业务生产中，诠释了建筑行业互联网+的概念。利用BIM技术、GIS技术移动计算、物联网等手段，实现对建筑工程的精细化管理和对施工现场进度、安全、质量的监控
随着高比例可再生能源接入，配电网的可靠稳定运行受到多重不确定因素影响。为此，提出一种考虑配电网可靠性和脆弱性的储能选址定容优化方法。首先，计及风光和负荷的不确定性，通过改进K-means聚类算法和同步回代消除算法得到不确定运行场景集合。然后，优化利用储能闲置容量和功率参与能量市场和调频辅助服务市场，修正储能系统运行计划。其次，建立以配电网年综合成本、系统电量缺供期望值和配电网综合脆弱性指标为优化目标的储能多目标规划模型。同时，在考虑负荷转供的基础上，计及储能系统的可用性，利用基于优化模型的配电网可靠性评估方法计算可靠性指标。最后，采用基于Tent 混沌映射与自适应变异策略的多目标差分进化算法进行模型求解。以IEEE 33节点配电系统进行算例仿真分析，通过设置不同的方案验证了所提模型及算法的优越性。
综合能源系统由于地理位置分散，各区域能源禀赋、负荷特性存在差异，难免会出现资源配置不协调的问题。另外，各区域能源系统通常为不同能源运营商，以往集中式调度计算无法保护各区域数据隐私。针对复杂高维的综合能源系统经济调度问题，提出了一种分布式纵横交叉-正余弦算法（DCSO-SCA）。首先，将正弦余弦算法（SCA）加入到纵横交叉算法（CSO）中，提高了种群的多样性和算法的开发能力。其次，DCSO-SCA算法在不需要集中控制器的基础上，采用CSO-SCA独立实现区域调度并行优化，降低经济调度问题的求解维度，以完全分散的方式解决综合能源系统经济调度问题，保护各个区域的数据私密性。最后通过案例与其他技术进行对比，DCSO-SCA算法能得到高效益及低耗能的多区域综合能源系统经济调度方案。
由于工业过程中测量技术和成本的限制，在均匀采样率下很难获得具有不同特性的变量（如流量和温度）的测量值。这导致所收集的工业过程数据普遍存在多速率采样特性，给工业过程的质量预测带来了巨大挑战。为了解决这个问题，本文提出了一种基于Transformer模型的新型质量预测建模方法，称为多速率工业过程的多速率成形器。首先，通过将数据变量排列到相同的采样率来对原始数据进行分块。然后，通过多层卷积网络和变换器完成数据的分层粗粒度和细粒度互补。值得注意的是，提出了一种新的采样型编码方法来探索多速率过程数据的缺失模式。经过上述预训练后，为后续的微调过程提供了修补的完整数据集和更好的初始权重。最后，利用质量变量的多步预测误差对整个网络参数进行微调。该方法应用于工业脱丁烷塔和实际工业加氢裂化过程的多速率多步预测。实验结果表明，在处理多采样率类型的工业过程数据方面，该方法优于其他最先进的方法。关键词：多速率工业过程，多速率成形器，多步预测，采样类型编码。
清华大学 陈启鑫：面向新型电力系统的电碳耦合交易，清华大学 陈启鑫：面向新型电力系统的电碳耦合交易，清华大学 陈启鑫：面向新型电力系统的电碳耦合交易
能源计量系统主要由前端计量设备、采集设备、传输设备、管理平台等组成，对能源的使用数据进行数据采集、计量、分析、统计、上传等一系列工作。
时代广场规划设计以“互联网+物联网”为基础，以智能化应用为建设目标为时代广场项目提供成熟化、可扩展的智慧服务及弱电建设时代广场规划设计以“互联网+物联网”为基础建设的智能化系统优势在于数据信息的采集与累积，采用视觉采集和识别、各类传感器、无线定位系统、视觉标签等顶尖技术，构建智能视觉物联网，对时代广场重要要素进行智能感知自动数据采集，涵盖时代广场中商业、办公、展览、餐饮、会议、文和交通灯光照明、信息通信和显示等方方面面，将采集的数据可视化和规范化，形成大数据分析与对比，从而掌握人与物或人与人之间的信息关系，最终达到优化时代广场品牌服务的目的。
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
我们的情景分析显示，由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施，到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍，达到2.6万亿美元。2024年，香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%，增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前，我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中，随着近期招聘企稳，瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升，而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲，尤其是内地客户的资金流入。
最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。
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