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大数据和先进AI方法及电力系统应用

基于先进人工智能方法,提出了基于数据挖掘的样本自适应选择、多空间尺度集群动态划分、高维特征构建与自适应选择、深度学习模型自适应选择、多模型集成学习等方法,优化了新能源功率预测的样本选择、特征选择、预测建模等核心环节实现了高精度的短期、超短期功率预测,并可推广至样本不足的新建新能源场站的功率预测。

  • 2024-03-26
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开源运动浪潮——从软件到硬件

自由再散布:允许获得源代码的人可自由再将此源代码散布。 2.源代码:程序的可执行文件在散布时,必需以随附完整源代码或是 可让人方便的事后获取源代码。 3.派生著作:让人可依此源代码修改后,在依照同一许可协议的情形 下再散布。

  • 2024-03-26
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洛基山研究所:2023电力市场化改革洞察

落基山研究所(RMI),是一家于1982年创立的专业、独立、以市场为导向的智库。我们与政府部门、企业、科研机 构及创业者协作,推动全球能源变革,以创造清洁、安全、繁荣的低碳未来。落基山研究所致力于借助经济可行 的市场化手段,加速能效提升,推动可再生能源取代化石燃料的能源结构转变。落基山研究所在北京、美国科罗 拉多州巴索尔特和博尔德、纽约市、加州奥克兰及华盛顿特区设有办事处。

  • 2024-03-26
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迈向元宇宙时代的三维建模技术

元宇宙建模用什么软件?元宇宙建模指使用多种软件和平台来创建和渲染虚拟环境、角色和场景,以创造出具有美感和感染力的虚拟世界。

  • 2024-03-26
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上海交大:基于数字孪生与沙盘推演的城市新型电力系统元宇宙建设-以分布式能源资调度为例

现有调控系统难以处理多元化、不确定性;面向大型火力机组寡头的调控模式难以适用于含数量庞大的新能源、柔性资源的复杂系统; 可再生能源建模与常规机组不同,如何表征其成本-价格曲线与出力置信度(波动曲线)从而 完成与调控业务模块(如机组优化)的对接调控对象数量到达一定规模(N>1000)时,存在高维空间寻优组合爆炸的问题,耗时费力;当前调控仍然依靠机理知识与人员水平,机器智能处于较低水平;调控效果强烈取决于型精度、且结果是开环的,无法验证; 日前和日内系统环境情况差距较大时,日内实施滚动调度难以展开:调控在空间和时间上较为片面,以调度为例,在机组组合方面以外(空间方面的互补互济

  • 2024-03-26
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人形机器人行业深度(硬件篇)

2023 年 12 月,特斯拉正式发布 Optimus Gen 2,与 2022 年 AI DAY 发布的 Gen 1 相比,期间历经几次迭代,性能大幅度提升。在速度和敏捷性方面,Gen 2 的步行 速度提高 30%(2024 年 2 月达到 0.6 米/秒,较 2024 年 1 月提升 30%),可完成深 蹲、瑜伽、跳舞等平衡动作;在重量和平衡方面,Gen 2 的重量减轻了 10 公斤, 改善了平衡性,保留了性能和耐力,新增 2 个自由度颈部、脚部力/扭矩感应和模 仿人脚的铰接式脚趾;在手和传感方面,Gen 2 设计了全新的灵巧手,所有手指都 具有触觉感应功能,可以完成拿取和放下鸡蛋等精细动作。

  • 2024-03-26
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ODCC:2023中国算力调度发展研究蓝皮书

2023 年 2 月,中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》(以下简称《规划》),明确了“2522”的整体框架。其中,特别提到:“系统优化算力基础设施布局,促进东西部算力高效互补和协同联动,引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。

  • 2024-03-26
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维深:2023年XR硬件拆解及BOM成本报告:Meta Quest 2 VR一体机

Meta Quest 2(原名Oculus Quest 2)是Meta 于2020年9月发布的一款VR一体机,这款产品一经发布便受到业内的广泛关注,根据维深wellsennXR的拆解以及基于当前时点的市场行情调研统计,Meta Quest 2的BOM成本约为264.2美元,综合硬件成本约为279.2美元,按美元汇率6.7计算,Meta Quest 2税后综合成本约为2114元(不含开模费、不良和运损等)。

  • 2024-03-26
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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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2025中国多模态AI大模型座舱应用洞察研究报告

随着DeepSek等A大模型的快速普及以及座舱SoC芯片的持续迭代,智能座舱正加速迈向认知座舱阶段,实现了从功能堆叠向“少即是多”的智能化转变。车企和科技公司作为智能座舱生态的核心,通过合作研发与自主开发,推动多模态A大模型的广泛应用。其中,科技公司与传统车企合作研发的大模型多应用于自主品牌车型,通过强强联合实现生态互补;而新势力车企则更倾向于自主研发A大模型,逐步构建自有车型座舱大模型的数据和产业链闭环。

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华为IFS财经变革

公司对变革的总体指导思想 七个反对 反对完美主义,反对繁琐哲学,反对盲目的创新,反对没有全局效益提升的局部优化,反对没有全局观的干部主导变革,反对没有业务实践经验的人参加变革,反对没有充分论证的流程进行实用。

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2026面向行业的”云 AI“应用研究报告-AI行业云平台助力行业大模型应用落地

行业大模型正成为推动产业智能化升级的关键突破口。当前,人工智能正从技术探索迈向产业落地的关键阶段,随着“人工智能+”行动的深入推进,AI不再仅是实验室中的算法模型,而是驱动千行百业智能化升级的核心引擎。这一过程的实现不仅要求AI具备强大的通用能力,更强调其在具体行业场景中的专业性、可靠性和可落地性。由此,能够深度融合行业知识、理解业务逻辑、支撑关键决策的行业大模型正是在这一需求驱动下,逐渐演变为支撑行业智能化升级的关键引擎

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2025年中国出口新动能与企业信心指数报告

第一部分宏观经济与贸易形势回顾与展望 1.1.全球经济暗流涌动贸易格局多极博弈 2024年以来,伴随全球通胀持续降温,海外经济体相继进入降息周期,金融条件转向宽松,全球制造业景气逐步修复并开启补库周期,带动货物贸易回暖(图1.1)。从趋势上看,2024年下半年全球经济增长动能有所减弱,叠加美国大选、地缘政治不确定性加大,以及极端天气扰动等因素的影响,使得全球及欧美制造业景气出现收缩、补库存步伐放缓。但东盟、印度、巴西等新兴经济体制造业景气表现依然强劲,加之“全球南方”经济体经贸合作日趋紧密,全球贸易

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