本文通过将深度强化学习、改进的Jensen尾流模型以及有模型与无模型的结合应用于风电场控制，不仅提升了控制算法的性能，还减少了训练成本，显著提高了风电场的功率捕获能力。未来的研究可以进一步优化该算法的适用性，并将其应用于更复杂的实际风电场环境中。
1. 非线性特征提取能力：可捕捉复杂工业数据中的高阶非线性关系，如轴承振动信号的微弱故障特征。 2. 数据驱动的自适应性：通过大规模数据训练，适应不同工况（如变转速、变载荷）下的设备状态变化。 3. 多模态处理能力：支持时序、图像、图结构等多类型数据，满足复杂设备（如齿轮箱、航空发动机）的多传感器融合诊断需求。
建立基于RFID被服芯片的被服洗涤管理系统，形成采购、仓储、洗涤、熨烫、周转、报废的全生命周期、可视化管理基于RFID内置编码的唯一性，在每件被服上缝制一枚VRFID洗衣标签(被服芯片)，通过提供的RFID终端系统(RFID手持系统、RFID隧道系统、RFID智能工作台等)实现被服入库、投放、收发、洗涤、周转、报废等全生命周期管理。
针对卷积神经网络模型负荷识别性能差、识别时间长等问题，提出了基于遗传算法优化CNN-SENet网络的居民负荷识别方法。首先，在卷积神经网络通道加入SENet模块，提升模型对关键特征的重要表征能力。其次，采用加权像素化处理负荷的U-I轨迹图，得到WVI特征矩阵，将其作为特征参量构建CNN-SENet模型。最后，利用遗传算法优化CNN-SENet模型超参数，提升模型负荷识别性能。通过对比不同算法的负荷识别能力，验证了本文方法对卷积神经网络性能的提升以及在负荷识别方面更优的性能表现。同时，为进一步提升准确率，未来的方向将从改进优化算法出发，提升对超参数的寻优能力。
以风电、光伏为代表的新能源迅速发展，但新能源发电的高度不确定性和波动性会大幅影响电力系统运行的经济性以及稳定性。因此，如何准确量化其对电力系统运行灵活性需求的影响，充分挖掘系统灵活性调节能力，进而建立综合考虑灵活性需求的调度策略，对于应对光伏出力不确定性、提高系统对光伏电站功率的消纳能力具有重要意义。
XX科技大学新校园位于XXXXX,总用地面积586639.68㎡;包括:行政办公楼、院系及教师办公楼、教学楼、实验实训用房、图书馆、体育馆、学生活动中心、大礼堂、学生宿舍、教师公寓、食堂、后勤及附属用房、门卫、室外球场等可满足在校学生10000人办学规模,建成后将明显改善学校办学条件，为人才培养提供坚实基础，强化社会高等人才供给，优化社会教育资源配置，
《中国电力》审稿专家李泽宁，作了题为“基于共享储能服务的智能楼宇优化配置及调度策略研究”的专题报告。《中国电力》编辑部征得专家同意，特与您分享，欢迎品读！
智慧水利——全局性大目标，是梄利高质量发展的显著标志，是大方向和趋势。推进智慧梄利建设是推动新阶桶梄利高质量发展的六条路径之一。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中国现代城市公园建设整体呈上升的发展态势，至2019年，中国公园数量达到18038个，比上年增加1303个，同比增长7.79%。
随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字经济正成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。产业园区作为产业集聚发展和区域经济增长的重要载体，其数字化转型已成为顺应时代潮流、把握发展机遇、提升核心竞争力的必然选择。
1码/脸通行:打通门禁、闸机、梯控， 实现多种通行识别技术的融合，保障办公楼字高效的通行秩序，为员工提供无感便捷的通行体验。
党和国家高度重视政务领域人工智能的应用与治理，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》和《政务领域人工智能大模型部署应用指引》等文件在明确安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用的同时，也提出要鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用。当前，政务智能体应用探索持续推进，将大模型能力与政务场景深度结合，在任务理解、流程再造、服务优化、决策支持等方面展现出巨大潜力，正成为推动政务智能化发展的重要抓手。
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