清华五道口：2024中国数字孪生行业研究报告

行业图谱研究是清华大学五道口金融学院科创金融研究中心科技成果转化研究的一项子课题，目标定位于清晰理解前沿科技成果的技术核心、科创企业的技术竞争力及科研工作者的研究进度，从而助力科技成果转化效率的提升

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数字孪生水网顶层设计与初步实践

智慧水利——全局性大目标，是梄利高质量发展的显著标志，是大方向和趋势。推进智慧梄利建设是推动新阶桶梄利高质量发展的六条路径之一。

2024-12-12
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陈将宏博士：基于无迹变换法的电力系统小扰动稳定概率分析

针对电力系统中关于负荷水平随机因素的不确定性，提出一种基于无迹变换法的电力系统小扰动稳定概率分析方法。该方法通过对称采样策略将概率分析问题转换为确定性分析问题，再根据无迹变换法中各个采样点权重的分配计算出小扰动稳定评估指标。基于MATLAB中电力系统分析软件包（power system analysis toolbox， PSAT）的3机9节点系统进行算例验证，并对10机39节点系统进行了小扰动稳定概率分析，通过无迹变换法和两点估计法的对比，验证了所提方法的有效性和实用性。仿真结果表明：无迹变换法与蒙特卡罗法、两点估计法计算结果的相对误差很小，但无迹变换法的时间远远小于蒙特卡罗法，能够实现小扰动稳定概率分析的快速评估，且满足工程应用的要求。

2024-12-11
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朱继忠教授：面向电动汽车高渗透率综合能源系统的换电模式综述与展望

在能源互联网背景下，作为综合能源系统（integrated energy system， IES）的技术核心和主要终端的电动汽车（electric vehicle， EV）渗透率的快速提高，交通和能源网络的耦合增强，面向EV高渗透率IES的充换电设施将成为能源交通融合系统深化发展的重要载体和有效途径。首先对能源交通融合系统进行分析叙述，进而从理论、模型、实践等不同维度对面向EV高渗透率IES的“集中充电、统一配送”换电网络进行综述。其次，总结分析面向EV高渗透率IES的换电网络的技术性能、关键特征和面临的关键科学问题与挑战。最后，展望了未来在EV高渗透率负荷环境下面向IES的换电网络运行和规划等方面亟待解决的问题，为未来研究提供参考。

2024-12-11
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智慧楼宇数据挖掘整体解决方案

是基于对建筑各种智能信息化综合应用，集架构、系统、应用、管理及其优化组合，具有感智、推理、判断和决策的综合智慧能力及形成以人、建筑、环境互为协调的整合体，为人们提供安全、高效、便利及延续现代功能的环境。

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金蝶：金蝶食品饮料行业数字化转型白皮书

食品饮料行业一直是走在创新最前沿的一个行业，制造自动化做得最彻底、研发对市场的响应做得最及时、ESG 推进最主动、经营管理调整最迅速，成就了这个行业一直保持朝气蓬勃，一直不断给社会带来新的亮点、新的色彩、新的话题。

2024-12-11
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科大讯飞：2024智能教育发展蓝皮书-生成式人工智能教育应用（精华版）

随着 ChatGPT的推出，生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,GenAI)迅速崛起吸引了全球范围内的广泛关注。GenAI作为人工智能技术的最新突破以及新质生产力的典型代表，不仅是引领新一代产业变革的关键力量，也为经济社会发展注入了强劲动能。GenAl的自然语言理解、内容生成和逻辑推理等强大能力，可以与相关行业融合，赋能千行百业。2023年7月，国家网信办出台的《生成式人工智能服务管理暂行办法》强调，要坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，采取有效措施鼓励生成式人工智能创新发展

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甲子光年：2024年AI代码平台及产品发展简报

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（包括开源模型及闭源模型）的数量和能力都在显著增长，为生成式AI应用的爆发提供了坚实的技术基础。代码及开发领域具备广泛的高质量数据、丰富的应用场景及多样的用户人群，因此生成式AI为代表的技术提供了生产力的创新空间和发展潜力。

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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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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。

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GitHub热门Harness项目解析架构拆解、机制对比与选型指南

AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、复刻、扩展与自定义构建。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。