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DeepSeek 金融审计应用场景 1000 问

本书在实践积累与行业洞察基础上,试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?

  • 2025-03-24
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2025工业大模型白皮书

本书在实践积累与行业洞察基础上,试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?

  • 2025-03-24
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工业物联网平台关键指标深度剖析:助力企业精准选型与高效运营

在工业数字化转型的浪潮中,工业物联网平台已成为推动企业智能化发展的核心枢纽。它将海量的工业设备连接在一起,实现数据的实时采集、高效传输与深度分析,为企业优化生产流程、提升设备管理水平、增强决策的科学性提供了强大支撑。然而,市场上的工业物联网平台琳琅满目,其性能和功能差异显著。为帮助企业准确评估和选择最适配自身需求的平台,深入了解平台的各项关键指标至关重要。这些指标不仅是衡量平台优劣的标准,更是企业在数字化征程中实现降本增效、创新发展的重要依据。接下来,让我们一同深入剖析工业物联网平台的各项详细指标。

  • 2025-03-22
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南昌大学 张旭等|面向短时过载及长期轻载的配变侧储能配置与调度双层优化

针对农村配电变压器短时过载、长期轻载运行的问题,提出了一种基于经济效益评价的配变侧储能配置和调度双层优化方法。上层模型以系统经济效益最优为目标,决策储能系统的额定功率和额定容量,采用莱维飞行粒子群算法求解;下层模型嵌入储能寿命消耗的简化计算模型,以配变低压侧有功波动最小,储能寿命削减最小以及调度经济效益最优为目标,决策储能系统调度策略,采用商业求解器Gurobi求解。在构建配变侧储能系统经济效益评价模型时,计及电池寿命消耗以及配变动态负载率对经济效益的影响,搭建了基于等效全循环次数折算的磷酸铁锂储能系统投资成本模型以及考虑动态负载率对故障发生概率影响的配变故障风险收益模型。算例结果表明,该方法在确保配电网安全运行下能够提高配变侧接入储能系统的经济性。

  • 2025-03-21
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国网河北省电力有限公司 刘清泉等|应对继电保护多场景的数字仿真测试方法

大量电力电子设备接入电力系统,使得新型电力系统的故障响应过程存在明显的非线性受控特征,导致传统继电保护面临适应性问题。继电保护作为电力系统安全的第一道防线,对电力系统安全稳定运行至关重要。在新型电力系统的建设过程中,迫切要对现有的继电保护系统进行适应性评估。

  • 2025-03-21
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安防+智能仓库管理全解决方案

以“仓库智能安防一体化解决方案研究”任务为牵引,聚焦智能主导,全面探索“仓库安防一体化”管理机制,充分完善“四个体系”,即纵深防卫远端过滤的外围屏障体系、以执勤哨兵为中心的信息感知体系、全面覆盖目标区域的综合报警体系、内管外防协同高效的联防联动体系。

  • 2025-03-21
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DeepSeek赋能自智网络高阶演进评测报告

本次测试涵盖了自智网络专业领域所使用的意图理解、语义解析、自主规划、推理能力等多项能力。通过构建典型自智网络高价值场景测试数据集,对DeepSeek 及几款主流国产大模型进行了对比测试,验证了DeepSeek在自智网络中的适用性与效能。通过对 DeepSeek在自智网络实际应用场景中用到的各项功能测试的评价指标进行全面分析

  • 2025-03-21
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国网宁夏电力有限公司 赵欣洋等|基于模量反向行波的接地极线路故障类型识别与定位方法

行波法是目前接地极线路故障测距的常用方法,但在阈值整定方面普遍依赖于仿真,且无法判断接地极线路故障类型。针对上述问题,采用主动式行波注入法,通过解析计算的方式,得到接地极线路发生单回接地故障、双回跨线故障、单回断线故障和双回断线故障后接地极线路首端测量点处的模量反向行波时域表达式,提出了基于模量反向行波的接地极线路故障类型识别和定位方法。所提出的注入行波法具有明确的测距阈值整定表达式,可以准确判断出线路故障类型。在PSCAD/EMTDC环境中检验所提方法的可靠性和鲁棒性,仿真结果表明:所提方法在实现故障精准测距外,可以可靠识别出接地极故障类型,且具有较强的耐受过渡电阻以及抗噪声干扰能力。

  • 2025-03-20
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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