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算力网络运载力指数评估报告(2025年)

随着人工智能技术的蓬勃发展及我国数字化转型的不断深入,各类数字化应用对算力资源的需求持续增长。作为新型信息基础设施的重要组成,算力网络已成为支撑计算、存储以及网络资源按需灵活调度的关键承载底座,其运载力质量对算力运送及调度效率至关重要。2023年10月工业和信息化部等六部门联合发布《算力基础设施高质量发展行动计划》,明确提出提升算力高效运载质量,强化算力接入网络能力,提升枢纽网络传输效率。2025年5月工业和信息化部印发《算力互联互通行动计划》,提出要优化算力设施互联,强化算力通信网络质量监测评估,持续增强网络运载能力。

  • 2025-11-04
  • 阅读289
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网络安全基础知识

AI安全成为双刃剑:生成式AI在赋能智能威胁检测和自动响应的同时,也被攻击者用于制造更逼真的钓鱼邮件和自动化漏洞挖掘,加剧了攻防对抗。

  • 2025-11-11
  • 阅读115
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数据安全治理解决方案2025

以网络空间安全为核心 01 信息安全 网络空间既是人的生存环境,也是信息的生存环境,因此网络空间安全是人和信息 信息安全范围大 对网络空间的基本要求。

  • 2025-12-15
  • 阅读158
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电池系统管理|离散型卡尔曼滤波算法基础

电池系统管理 | 离散型卡尔曼滤波算法基础

  • 2024-11-17
  • 阅读269

东南大学研究团队:基于改进粒子群算法的无线充电系统参数优化

基于LCC-S型补偿拓扑的磁耦合谐振式无线充电(MCR-WPT)系统,建立其数学模型,从工作频率、补偿电感和负载阻抗三个方面分析其对系统传输性能的影响。针对目前高阶补偿拓扑的参数难以达到最优配置的问题,以提高系统的传输效率为优化目标,以输出功率为约束条件,建立其优化模型,对高阶非线性参数最优配置问题进行优化。为避免优化结果陷入局部最优,提出一种基于种群进化的混合粒子群优化(HP?SO)算法,并基于LCC-S型无线电能传输(WTP)系统优化模型对传统的粒子群算法和改进的算法进行仿真对比。结果表明改进的粒子群算法可有效地避免优化结果陷入局部最优。最后,搭建了无线充电系统实验平台,对系统的工作频率特性和负载阻抗特性进行实验分析,实验结果与理论分析和仿真优化结果一致。

  • 2024-11-17
  • 阅读335

专家报告|西安交通大学刘增副教授:分布式储能中多变流器系统构网控制与振荡分析

2024年5月24-26日,第二十一届中国电气自动化与电控系统学术年会在天津召开,会议邀请西安交通大学刘增副教授在会上作了《分布式储能中多变流器系统构网控制与振荡分析》的报告分享。此报告探讨了分布式储能中多变流器系统的构网控制与振荡特性,主要包括研究背景、系统架构、构网控制技术和系统振荡分析四个方面。在现代电力系统中,分布式储能广泛应用,而多变流器系统在实际运行中面临功率协调、稳定性及控制复杂度等挑战。为应对这些问题,报告从储能变流器的并联架构及构网控制基本原理出发,介绍功率分配、频率电压控制等核心技术,深入分析多变流器间的动态耦合关系,通过基于端口频率特性的系统建模和实验验证揭示系统振荡的成因及抑制方法。本文将对报告内容进行详细解读,帮助读者更好地理解和掌握这一领域的最新研究进展。

  • 2024-11-17
  • 阅读538

未来已来!工业物联网详解

了解 IIoT 的迷人世界、其核心概念、其与更广泛的物联网 (IoT) 的别,以及推动各个行业创新的实际应用。

  • 2024-11-17
  • 阅读259

【报告】面向金融机构数字化转型的数字信任体系建设研究报告(2023)

近年来,5G、大数据、云计算、人工智能等技术深入发展数字技术正从更深层次和更广领域加速拥抱传统产业,推动传统产业加快转型升级,同时国家大力推动数字中国、网络强国等发展,各界积极响应“加快推进数字产业化、产业数字化”的重要方略,各行各业纷纷利用新技术走上变革之路。随着科技革命和

  • 2025-03-14
  • 阅读208
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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)

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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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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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2024-2025年中国新消费趋势洞察报告

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