新阶段智能汽车发展的战略思考

日本经济产业省和国土交通省宣布构建大型车企在AI自动驾驶领域协作的体制，以车企联盟形式推进人工智能自动驾驶技术研发、基础设施建设、人才培养和标准制定。

2025-09-03
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系统运维方案及巡检报告通用模版

通过购买专业运维服务，进一步加强xxx数据中心运行维护，对数据中心运行维护流程提供先进的管理理念与流程，并通过专业的技术支持为数据中心运行维护工作提供专业的技术平台，满足xxx 大数据量安全存储的要求，可以满足多种应用运行环境稳定的要求，可以满足系统及数据高效、可靠和安全运行的要求，可以满足运行设备统一管理、及时的故障恢复的要求，可以保证在数据中心构建的应用系统和数据集中运行的设备平台正常运行，满足省本级数据库和应用系统的建设需要，达到高效、稳定、安全和高扩展性的要求，为实现省本级信息化建设的可持续发展奠定集中统一的设施基础。

2025-08-21
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桑一岩无源滑模理论在柔性直流输电系统中的应用

2024年5月9-11日，昆明理工大学、科学工程协会、IEEE联合主办的2024年电力科学与技术国际会议在大理举行。会上，上海电力大学桑一岩老师作了题为“无源滑模理论在柔性直流输电系统中的应用”的英文报告。《中国电力》编辑部征得专家同意，与您分享精彩报告，欢迎品读！

2025-08-15
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医疗集团数字化建设架构构建(13页PPT )

智慧医院的设计要遵从顶层设计的方法论，在整个顶层框架设计时遵从自上而下的原则，在实现步骤设计时采用自下而上的方式，按照顶层设计的原则、方法和关键点，结合传统的医院智能化系统的设计方法，形成一套完善的新型智慧医院设计思路。本项目遵循“结构合理、系统稳定、适当冗余、适度超前”的设计理念，设计体现渐进性（留有扩展余地、可分步实施）。

2025-08-13
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智慧网络助力优化智慧场馆标准体系

是指拥有以数字平台为核心且具有全面感知、泛在互联、综合分析、辅助决策和和智能控制等功能的融合基础设施,体现专业、便利、安全和节能环保等特点的体育场馆。

2025-07-17
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智算中心液冷架构探讨

用于人工智能训练和推理的服务器所使用的加速器和处理器具有很高的热设计功耗（TDP）1。考虑到散热器尺寸、服务器气流和能效等因素，通过风冷方式对这些芯片进行冷却变得越来越不切实际，因此不得不转而采用液冷进行冷却。液冷服务器具有诸多优势，包括能够提升加速器的可靠性和性能、提高能效、减少用水量和降低噪音。2

2025-07-04
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2024影响力系列白皮书（第二册）：全球存量最大的待开发能源：余热

每当引擎运转，都会产生热量。只要感受一下冰箱背面的热度，就能确认这一点。超市也是一样，只是体量更大。冰箱冰柜为让食品保鲜，会产生大量余热。在全球各地纷纷建设的数据中心，冷却过程也会产生余热。余热产生后，目前是未经回收再利用，就直接排入大气。让我们再仔细研究一下这种隐藏的能源。

2025-07-02
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【应用案例】数字住建智慧监管平台（13页）

建筑行业是我国国民经济的重要物质生产部门和支柱产业之一,同时也是一个安全事故多发的高危行业。坚持服务与监管并重，全面加强工程建设行业管理，是各地建设行业管理部门追求的目标，但建设工程本身所具有的点多、线长、面广的特点，以及建筑市场进一步放开和主体的多元化，使传统监管模式下的各种弊端逐步显现

2025-06-09
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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能源计量的目的并非为了远程抄表，而是通过收集各类能耗数据，建立能耗模型，进行节能优化改造，并通过再次收集数据验证节能改造的效果。利用上述方式循环调整能耗设备的工作方案，达到优化设备运行状态、节能减排的效果。

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智慧公园设计方案

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2026年数据分析和人工智能规划指南

2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。