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考虑智能建筑特性的多微网端对端能量交易方法_葛少云

针对当前分布式交易市场未充分考虑终端用户用能特性,且市场主体之间的博弈关系仍需进一步挖掘等问题,文中提出了考虑智能建筑特性的多微网端对端(P2P)能量交易方法。首先,以智能建筑作为终端负荷载体,提出了一种新的建筑热阻-热容热平衡模型,并构建了市场主体即微网的自治调度模型。其次,分别采用非合作博弈及主从博弈模型分析了P2P交易过程中卖方之间以及卖方与买方之间的博弈关系,完善了对P2P交易各环节博弈关系的分析。最后,通过构建实际算例,分析了终端用能特性对微网经济调度及P2P交易的影响,同时结合具体指标量化分析了P2P交易对微网运行带来的经济与技术效益,并分析了P2P交易对配电系统运行产生的影响。

  • 2021-04-19
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华为CIO陶景文:华为数字化转型实践

数字化转型势在必行,这已成为所有企业CIO的共识。但在现实中,很多数字化转型计划还是陷入重重困难,其原因大多在于企业内部对数字化转型的认知还不够透彻。尤其是对于那些业务正处于发展和上升期的公司,各个部门的负责人往往认为:我的业务很好,为什么要变?直到现在,同样的问题依旧在困扰着不少CIO。

  • 2021-04-19
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大数据安全分析系统解决方案

如今社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,而“大数据”成为了这个高科技时代的产物。对此,数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,人们将越来越意识到数据对企业的重要性,但是威胁同样围绕在我们的身旁。 那么,在大数据时代,企业数据究竟如何潜藏着新威胁?安全顾问专家分析到,首先,因为权限管理与控制不当,导致敏感数据被随意处置;其次,因为流程设计与管理问题,导致敏感数据被不当获取;再者,因为安全管控措施落实不到位,导致敏感数据发生泄露,所以敏感数据难以得到保护。

  • 2021-04-19
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手机出货回暖MTK蝉联处理器第一

2020 年国内智能手机出货量 2.96 亿部,12 月出货量同比降幅继续收窄根据信通院数据,2020 年 12 月国内手机出货量 2659.5 万部,同比下降12.6%,其中智能手机出货量 2521.8 万部。

  • 2021-04-19
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如何用零信任保护物联网

如何用零信任保护物联网

  • 2021-04-19
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IBM商业价值研究院疫情期间的巅峰表现-人工智能的业务价值

随着企业领导在由疫情推动的转型之旅中摸索前进,人工智能 (AI) 继续支持企业快速、大规模地应对紧迫的优先业务需求。人工智能改善了企业的成本基础,增强了人员的能力,从而广泛地提高了效率。人工智能有助于改进或保护收益、体验和敬业度。由于它对收入和成本都具有积极的影响,因此在当前危机期间和之前,人工智能的重要性已经显而易见。

  • 2021-04-19
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数字文创专场-跃然云上全链路加速影视艺术创新-常江

1、国内影视行业技术机遇:结合经验和数据,更精确链接用户和内容 2、腾讯高效制作云:提速影视工业化效率,让艺术创新不再受限 3、云渲染解决方案:海量的算力输出,保证项目时效 4、云存储解决方案:稳定、安全、灵活的存储服务

  • 2021-04-18
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建筑工地疫情防控措施方案

以中国疾病预防控制措施为指导,贯彻执行“预防为先、分级控制、分层 管理、及时处置”的工作原则,力求务实、高效、科学、有序地预防和控制新 型冠状病毒,做好建筑施工现场防控传染病紧急情况的处置工作,最大限度地 降低损失和影响,有效、切实维护生命安全和秩序稳定。

  • 2021-04-18
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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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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。

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