随着智慧城市建设的不断深入，智慧水务也“应运而生”，特别是城市供水水质水量、排水防涝、用水安全、管网漏损、二次供水改造和再生水回用、“信息孤岛”等问题凸显，城市水务建设正在面临着各种严峻挑战。
SRM是Supplier Relationship Management（供应商关系管理）的缩写，它是以多种信息技术为支持的一套先进的管理软件和技术，它将先进的电子商务、数据挖掘、协同技术等信息技术紧密集成在一起，是一种致力于实现与供应商建立和维持长久、紧密伙伴关系的管理思想和软件技术的解决方案。是改善企业与供应商之间关系的新型管理机制，是实现双赢的企业管理模式。
互联网已成为信息时代的核心基础设施，以互联网为代表的新一轮科技革命和产业变革日新月异，对政治、经济、文化、社会、军事等各领域产生了深刻影响。2023年全球互联网网民规模已接近 52亿，互联网将世界各国人民联接在一起，真正让世界变成了地球村。
随着人工智能技术的快速发展，Deepseek 等大模型已成为教师备课的“智能助手”，能够显著提升备课效率与创新性。本部分聚焦三大核心场景--教学设计撰写、教学资源制作与学生作业设计，通过技术与教育场景的深度融合，为教师提供“减负增效”的实践路径。
项目组通过对集团管理特点的分析，认为集团本部应实现以下四个方面的管理功能。结合对各业务板块情况的分析，项目组提出复合型的管理模式。
《虚拟发电厂：未来智能配电网的重要发展方向》79页，《虚拟发电厂：未来智能配电网的重要发展方向》79页，《虚拟发电厂：未来智能配电网的重要发展方向》79页
碳边境调节机制本质上是一种单边措施，不符合《联合国气候变化框架公约》及《巴黎协定》确立的发达国家与发展中国家在应对气候变化问题上共同但有区别的责任原则，也不符合“非惩罚性”遵约机制安排。发展中国家普遍认为，欧盟以保护全球气候为借口，强推碳边境调节机制立法，制造绿色贸易壁垒，旨在提高自身的国际经贸和地缘政治议价能力
建设生态文明，是关系人民福祉、关乎民族未来的长远大计。面对资源约束趋紧、环境污染严重、生态系统退化的严峻形势，必须树立尊重自然、顺应自然、保护自然的生态文明理念，把生态文明建设放在突出地位，融入经济建设、政治建设、文化建设、社会建设各方面和全过程，努力建设美丽中国，实现中华民族永续发展。
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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”。
LSTM，善于建模时间序列的非线性动态模式；能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂，对特征解释力较弱。 而随机森林，具有强大的特征选择能力，稳定性高，训练速度快，抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势： LSTM用于建模时序依赖性，提取深层次的时间动态特征； RF用于建模非线性关系与残差校正，增强模型稳定性与泛化能力； 结构更灵活，预测更准确，解释性更强。
今儿和大家分别简单的聊聊：线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解，就是回归，为什么会扯到各种各样的回归？！ 咱们今儿来聊聊，希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法，能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系，也是很多复杂模型的起点。 多项式回归，在此基础上增加了非线性表达能力，适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了，不仅给预测结果，还能告诉你有多“靠谱”。
今儿和大家聊一个非常常用，且重要的分类模型算法：XGBoost ！ 要做分类问题（输出类别），XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来，变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost（提升）？每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”，而是按顺序逐棵建立：每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误（就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距）。
今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例：基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中，一个模型很难吃下所有频段的信号，涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线：把不同频段的信号拆开来，再用最擅长处理该频段的模型去拟合，最后把各模型的预测组合起来。
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