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2030年:微软实现环境可持续发展-微软

微软持续致力于与其全球的合作伙伴和供应商合作,追踪ESG的监管发展,积极采取措施,在实现微软2030年可持续发展承诺的过程中不断进取并分享经验。在致力于成为一家负责任的全球组织道路上,微软努力帮助客户实现其环境可持续发展战略。

  • 2025-01-22
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2024中国人工智能城市竞争力排行研究报告-钛媒体

近年来,全球人工智能进入爆发期,从 Chat GPT 到 Sora,人工智能算法创新速度加快,算力驱动作用明显,数据规模效应突出,人工智能在更大范围、更高层面赋能社会发展。在我国,人工智能与实体经济的深度融合也在不断加速,对经济社会发展和区域竞争力产生更广泛更深层次的影响。人工智能的发展速度之快、影响范围之广、渗透能力之强,不仅改变了我们的生活方式,更是深刻地影响着城市的规划、建设和管理。全国各城市正竞相追逐人工智能产业的前沿,抢搭这辆高速列车。力求将其作为推动城市经济增长、提升城市竞争力的重要引擎。

  • 2025-01-22
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2024未来产业潜力指数报告

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  • 2025-01-22
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2024数字空间共同体白皮书-胡润(98页)

在这个数字浪潮汹涌的时代,尤其是 AI 发展如火如荼的今天,数字空间已成为连接世界的无形桥梁,它不仅是信息的汇聚地,更是思想与创新碰撞的火花场。数字空间不仅仅是一个虚拟的存在,它更是一个充满活力、充满可能性的共同体,为人类的进步与发展注入了新的活力。

  • 2025-01-22
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2024数字安全能力指南-基于风险的脆弱性管理RBVM-数世咨询

数字世界 以网络连接为基础,以数据流动释放价值,以人工智能塑造未来。 数字安全 以网络安全为基本手段,以数据安全为核心目的,支撑数字经济的健康发展和国 家社会的和谐稳定。 数字世界,安全共生!

  • 2025-01-22
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基于知识图谱与大语言模型的电力行业知识检索分析系统研发与应用

随着人工智能技术飞速发展,电力行业知识检索系统面临着技术的更新迭代。提出了一种基于知识图谱与大语言模型的电力行业知识检索分析系统。首先,借助大语言模型挖掘用户需求并理解用户的意图;然后,针对不同结构的知识信息,通过知识建模、知识抽取、知识融合等策略来构建结构化的知识图谱;最后,利用大语言模型根据用户请求和从知识子图中获取的专业知识,并将生成内容可视化展示给用户,为电力行业知识检索系统提供了新思路。

  • 2025-01-22
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考虑风电消纳的电热联合系统优化调度模型

中服云官网:www.cserver.com.cn 电热联合系统能够有效整合电能和热能,具有显著的能源利用优势。为了分析电热联合调度的经济节能效果,在分时电价以及负荷波动的条件下,建立了包含风电场、能源集线器(energy hub,EH)、热泵和蓄热罐的电热联合系统优化调度模型。电热联合系统以日运行成本最小为目标,考虑了稳态电热联合潮流、储能设备动态特性、管道温度降方程等实际约束条件。为提高优化效率,采用方程线性化和分段 McCormick 凸包络技术处理约束中的非线性项,将原本的非凸优化问题转化为混合整数二次规划(mixed integer quadratic programming,MIQP)问题求解。通过算例分析验证了所提模型的有效性,在 4 种场景下比较了风电制热以及热网传输损耗对系统日运行成本和弃风量的影响,并确定了风电场接入热网的最佳节点。结果表明,电热联合系统能够将不稳定的风能转化为稳定的热能,从而有效提升风电消纳空间和系统经济效益。

  • 2025-01-22
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基于相似日分析和改进鲸鱼算法优化LSTM网络模型的光伏功率短期预测

中服云官网:www.cserver.com.cn 为了解决环境温度、风速和太阳辐照度等诸多因素对光伏发电预测的制约,提出了一种基于相似日分析和改进鲸鱼算法优化的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络模型来实现光伏功率短期预测。首先,采用Pearson 相关系数进行特征选择以去除与光伏输出功率不相关的气象特征;其次,针对相似气象情况下光伏电站发电功率接近的实际情况,采用灰色关联分析(gray relation analysis,GRA)选取与预测日气象特征相似的日期作为训练集;然后,提出一种改进鲸鱼算法(improved whale algorithm,IWOA)来优化 LSTM 深度神经网络的超参数,使预测模型的均方根误差达到最小;最后,以澳洲 Yulara 沙漠 3 号光伏电站的光伏发电历史数据作为实验数据,用 GRA-IWOA-LSTM 神经网络模型进行预测。仿真结果表明,在不同的天气类型下与其他模型的预测效果相比,GRA-IWOA-LSTM模型的预测结果精度更高。

  • 2025-01-22
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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