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数据要素白皮书2024

2024 年政府工作报告指出,要健全数据基础制度,大力推动数据开发开放和流通使用。随着国家数据局的成立以及数据相关政策与改革举措的相继推出,我国数据要素发展路径愈加清晰和完善。围绕数据要素市场化配置改革这一主线,数据“供得出”“流得动”“用得好”“保安全”各项任务持续深化,相关政策落地实施步伐明显加快,并主要呈现出以下发展特点:

  • 2024-11-07
  • 阅读896

代江高工:基于储能灵活能量状态的现货电能量-辅助服务市场联合出清机制

高比例可再生资源发电渗透率的不断提高,使得储能在新型电力系统平抑不确定性和波动性过程中发挥着愈加重要的作用。为鼓励其更好地参与电网运行,在市场化配置储能资源时需要更加注意市场机制对于储能市场主体的适用性。考虑到现有机制无法充分反映储能的技术特性及参与不同类型市场时的运行成本,基于储能的灵活能量状态提出了储能参与电能量-调频辅助服务市场联合出清模型。为描述调频过程中的储能能量损耗问题,新模型引入了调频能量损耗系数对两类市场间的能量耦合关系进行进一步建模,最后通过算例仿真对比验证了该模型在体现储能运行特性方面的有效性。

  • 2024-11-07
  • 阅读215

打造全流程能碳智治体系 助力城市高质量碳达峰

在此形势下,全流程能碳智治体系通过统一数据口径、规范核算标准、打通管理链条,既能为城市和企业搭建对接全球碳治理的"数字桥梁",更能将国内清洁能源发展成效转化为国际竞争优势,助力我[目在全球绿色竞争中抢占先机。

  • 2026-01-20
  • 阅读63
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  • 21页
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拉丁美洲人工智能指数

人工智能(AI)的加速发展正在重塑经济社会发展和全球地缘政治的基础。在此背景下,拉丁美洲和加勒比地区面临着我 们称之为“发展陷阱”的结构性挑战:一是增长能力低下;二是高度不平等、社会流动性差、社会凝聚力弱;三是制度能力 有限和治理无效。这三个陷阱紧密相连、相互强化,形成了一个生产停滞、社会排斥和制度脆弱的恶性循环。

  • 2026-01-20
  • 阅读67
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  • 11页
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知识图谱基础

知识图谱以图的形式将数字信息表达成接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理、理解海量信息的能 力。知识图谱以图的形式将数字信息表达成接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理、理解海量信息的能 力。

  • 2026-01-26
  • 阅读108
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  • 46页
  • pdf

园区级源网荷储一体化项目规划方法与路径

加大财政支持力度。对于源网荷储一体化项目的配套电网项目,提供财政补贴措施,以抵充公共电网冗余成本。口建立健全金融体系,降低项目成本。建立源网荷储项目融资对接项目库,加大专项再贷款支持力度,引导银行业金融机构创新专项信贷产品和服务、提供优惠利率厅技

  • 2026-03-09
  • 阅读54
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  • 23页
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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

  • 2026-03-31
  • 阅读28
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  • 74页
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母婴赛道消费升级:探析中国品牌的跨境增长机会

市场规模持续增长,母婴产品朝着高质量、智能化的方向发展 随着家庭消费模式变化,全球母婴市场持续增长。 2023年市场规模约1859亿美元,预计到2030年将达到3084亿美元,复合增长率约7.5%。 与此同时,母婴电商规模不断扩大,社交电商与直播带货成为重要销售渠道,通过短视频和直播展示产品功能,进一步提升消费者转化率。

  • 2026-04-06
  • 阅读1
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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

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