为提高变电站的远动遥信对点效率，提出一种基于数据驱动的智能站信息高效校验技术。面向智能变电站，基于远动信息对点系统架构，采用多点随机不重复抽取方法实现信息全覆盖，并通过不一致效验分析方法进行信息对点检验，利用抽取校核方法实现远动遥信对点的闭环处理。通过仿真算例，验证了所提方法的高效性与准确性。
每期灵活设置专家观点、项目动态、研究专题等栏目。其中，专家观点汇集近期行业知名专家发表的论文、文章和媒体演讲的主要观点，为您带来权威、专业的见解，启发深入思考；项目动态跟踪近期行业热议的具有影响力的项目，涵盖项目概况、进展、经济效应和环境影响等，助您了解项目动态，评估行业影响；研究专题以近期行业热点为切入点，梳理政策、技术、市场等方面相关研究情况，助力您密切跟踪热点问题，深度理解行业关键问题。
混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)作为一种新兴的大规模语言模型架构,通过条件计算机制显著提升了模型容量和计算效率。近期,以Mixtral-8x7B、Gemini、DeepSeek-MoE等为代表的MoE模型展现出了强大的性能。然而,MoE模型的部署和推理过程中面临着计算资源需求大、延迟高、能源效率低等挑战,这促使学术界和工业界对MoE推理优化技术进行深入研究。
针对传统谐波责任划分方法需采用专门同步设备监测数据，且需基于等值电路模型划分谐波责任，工程应用较为复杂等不足，采用现有谐波监测装置非同步测量数据，提出一种综合考虑了数据非同步性、场景划分和数据相关性的谐波责任划分方法。首先，对原始非同步监测数据集采用分段聚合近似算法进行降噪预处理，利用形状动态时间规整算法（shape dynamic time warping，ShapeDTW）实现数据匹配对齐；然后，利用点排序识别聚类结构的聚类算法（ordering points to identify the clustering structure，OPTICS）划分场景以处理电力系统中因负荷投切和无功补偿装置切换等情况导致的谐波责任变化；最后，基于相关性分析构建场景谐波责任和总谐波责任指标，在指标构建的过程中引入了场景时长占比这一因素以得到更加科学合理的总谐波责任值。通过仿真验证和电网实例验证，该方法能基于现有非同步性监测数据实现各用户合理时间尺度动态谐波责任划分，可为工程上的快速谐波责任划分提供一定的新思路和新方法。
针对海上风电经柔直送出系统受端侧出现扰动的场景，提出了一种保证受端换流站自主运行在安全范围内并实现有功功率在多个送端换流站间合理分配的自适应控制策略，具体包括受端换流站运行限幅控制策略与送端换流站直流电压-频率自适应下垂控制。当受端电网出现扰动导致受端换流站内部电气量越限时，受端换流站运行限幅控制输出用于降低虚拟电势参考值的缩减系数，约束越限电气量回归至限值之内；自适应下垂控制策略考虑送端有功功率裕度和直流电压偏差的约束，自适应调整下垂系数，进而在多个送端换流站间合理分配因受端扰动而使得风场调整的扰动功率，并减小直流电压偏差；送受端侧控制策略共同维持整个系统稳定运行。最后，在PSCAD/EMTDC中搭建3端海上风电经柔直送出系统仿真模型，验证了该方法的有效性与准确性。
计算机行业首席分析师:吴砚靖;通信行业首席分析师:赵良毕;电子行业首席分析师:高峰:传媒行业分析师:岳铮。 计算机行业分析师:邹文倩、李璐昕，研究助理胡天吴、冯雨淇;通信行业分析师:赵中兴;传媒行业研究助理:祁天睿。
整合水利应用系统，建立数字孪生水利工程建设一张图的具体需求进行了相关的探索和实践，结合自主研发实时实景数字孪生引擎，打造水利解决方案。该方案的创新亮点是通过仿真技术对物理水利状况进行数字模拟，对水利工程规划、建设、运营、维护过程进行实时的监测、诊断、分析、决策和预测，进而实现水利工程的智能运行、精准管控和可靠运维。此外，通过GIS、视频融合、IOT等技术手段使管理者的决策在虚拟水利平台上得以展示，映射到物理水利中，结合各类水利业务数据，数字孪生水利工程构架智慧水利实景孪生一张图，实现对水利业务的可视化管理，最终实现对水利管理者在建设、运营、管理、维护、安全等方面的技术赋能。
关于数字中国的整体规划文件出台，中共中央、国务院印发《数字中国建设整 体布局规划》，并发出通知，要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。作为影 响中国未来发展的重磅文件，这也被业界评价为“数字挂帅时代来临”。
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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”。
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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
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结合医院ERP、BA、用电等数据可搭建科室支出/收入算法模型，掌握科室运营状况;结合医院ERP、BA、用电等数据可搭建科室支出/收入算法模型，掌握科室运营状况;
支持添加、修改删除、导入、导出车牌号码，可下载导入模板进行导入，车牌列表包括:车辆编号、车牌号码、对应车场、车辆品牌、车辆类型、车辆颜色、车主等信息
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