工商银行行长谷渤:商业银行有必要从改革创新、科技赋能和加强管理等方面，进一步完善普惠金融可持续发展模式，不断提升业务发展与风险控制的匹配能力。
据AI产品榜的数据显示，2025/01/20 DeepSeek-R1 发布几天后，在 1 月的最后一周迎来了爆发，DeepSeek 在 1 月累计获得1.25 亿用户（含网站(Web)、应用(App)累加不去重）。其中 80% 以上用户来自最后一周，即 DeepSeek 7 天完成了 1 亿用户的增长，这是在没有任何广告投放的情况下取得的，成为了名副其实的超级产品。
从传播量来看，此次展会热门企业以光伏市场龙头企业为主，包括协鑫、阳光电源、通威、天合光能、晶澳、以及隆基绿能。而正泰新能以及美的则为光伏跨界选手中的媒体关注度较高的企业。此外，光伏独角兽企业华晟新能源在同样跻身进热度前十榜单
政务云作为数字政府建设的核心基础平台，是依托电子政务外网和互联网，运用云计算技术和智能化工具，为各类业务应用系统提供计算资源、存储资源、服务支撑、安全保障等共性资源的新型信息基础设施，有效支撑政务服务、社会治理、科学决策等效能提升。
刘知远表示，OpenAI o1 相当于引爆了一颗原子弹，但没有告诉大家秘方。DeepSeek 则可能是全球首个能够通过纯粹的强化学习技术复现 OpenAI o1 能力的团队，他们通过开源并发布相对详细的介绍，为行业发展做出了重要贡献。由于开源，DeepSeek R1 让全世界意识到深度思考的能力，相当于让整个人工智能领域迎来了类似于 2023 年初的 ChatGPT 时刻。大家感受到大模型的能力又往前迈进了一大步。我们应该学习的是他们的技术理想、坚持与方法论。
该技术采用模块化设计，将供配电、温控、机柜、通道、布线、监控等系统集成在一个模块内，并具体采用可提高数据中心能效的内部通过近端制冷、冷热隔离密闭通道、高效不间断电源（UPS）、智能优化温控系统等集成设计提高数据中心能效，实现智能化运维管理。其系统架构如图 1 所示。
风电、光伏等新能源设备大量并网，系统逐渐呈现出低惯量的特性，将带来一系列的频率安全问题，传统的频率特性分析方法难以准确把握新能源参与惯量支撑与一次调频后的系统频率特性变化。为考虑风光储多资源参与下的系统频率特性与态势变化，首先基于传统频率响应模型构建了考虑风光储的新型频率响应模型并定义风光储调频贡献度指标，利用频率特性传递函数对系统调频单元进行参数整定；然后定量分析了电力系统的频率稳定指标，且从频域角度分析惯性时间常数、各调频单元的控制系数对频率稳定性的影响；最后通过 MATLAB/Simulink 平台对理论分析进行时域仿真验证。从时域与频域角度对新型电力系统频率特性进行分析的方法可准确预测考虑风光储调频贡献度下的系统频率态势，为考虑风光储参与惯量支撑与一次调频下的新型电力系统频率安全运行提供了指导依据。
高比例分布式光伏的接入改变了配电网的运行方式，并导致配电网出现有功功率损耗过大、调压设备寿命下降、节点电压越限等一系列问题。基于此背景，首先将电压无功优化问题建模为一个马尔科夫决策过程，然后使用无模型的深度强化学习方法进行求解，该方法可以从历史运行数据中捕获光伏发电的间歇性和负荷的波动性。提出了一种图卷积网络的近端策略优化算法（graph convolutional network-proximal policy optimization，GCN-PPO），该算法通过嵌入图卷积网络来提高强化学习智能体对配电网图数据的感知能力。最后以改进的IEEE 33节点测试系统开展算例分析，验证了所提方法的有效性和相比其他方法的优势。结果表明，基于图卷积网络训练的强化学习智能体在配电网拓扑发生变化和测量数据丢失时仍表现出较好的性能。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位，涨跌幅为3.40%，走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%，创业板指涨跌幅为-3.42%，申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点，跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面，受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动，当前全球粮食库存处于低位，粮价具备向上弹性，复盘历史，粮食价格与化肥价格呈正相关，粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面，国内秋季备肥、农化冬储陆续开启，叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放，农用化学品行业景气度有望抬升。成本端，前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本，随着地缘局势边际缓和，成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位，伴随磷肥出口限制解除，出口预期修复， 共同推动板块走强。
医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来，BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放，板块经历小幅上行，整体仍处震荡。年涨幅来看，医药板块估值有所回调，处于相对低位。截至2026/8/28，中万医药PE(TTM)为29.09X，达到29%分位(自2010/2/5始，下同)，而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%，达到历史11%分位，低于历史平均溢价率187.7%，处于2010年以来的相对低位，具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元，26Q2环比减少211亿元至1894亿元，环比.1.0%，整体规模仍维持高位，CRO和创新药系主要重仓，对比26Q1，CRO系主要调仓方向。我们队为，我国基本医保基金收支稳健增长，在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极，CXO半年报整体超预期，目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显，有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归，建议重视:
在电气场所工作时，相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施，履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作，无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作
完全没用过WorkBuddy，但想系统上手的人。 会用AI聊天工具，但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。
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