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企业竞争图谱:2024年AIPC(人工智能个人电脑) 头豹词条报告系列

AIPC是指加入人工智能功能的个人电脑。AI能够与PC紧密协作,通过云端或在电脑端独立运行大型语言模型,从 根本上改变和重塑了PC的用户体验,释放了人们的生产力和创造力。AIPC是为每个人量身定制的个人AI助理,不仅提高生产效率,简化工作流程,而且更好的掌握用户的喜好,保护个人隐私数据安全。仿佛是用户的数字化拓展,如同用户的智能双胞胎。AIPC的行业特征包括:1.硬件端搭载计算+存储+传感架构;2.软件端整合轻量化AI模型;3.内容端AIGC在办公领域首当其冲,内部不断拓展。2019年—2023年,AIPC行业市场规模由0亿人民币元增长至181.28亿人民币元。预计2025年—2029年,AIPC行业市场规模由233.42亿人民币元增长至1,948.61亿人民币元,期间年复合增长率69.98%。

  • 2024-11-01
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能源技术路线图:中国风电发展路线图2050(2022年)

能源技术路线图:中国风电发展路线图2050(2022年),能源技术路线图:中国风电发展路线图2050(2022年),能源技术路线图:中国风电发展路线图2050(2022年)

  • 2024-11-01
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能源化工-三大机构维持2024年全球原油去库格局 并新增2025年预测显分歧-东吴证券

【原油库存板块】IEA、EIA、OPEC在2024年4月报中预测2024年全球原油库存变化分别为-30、-26、-153万桶/日,较2024年3月预测分别-108、-16、-47万桶/日,三大机构预测2024年库存变化平均为-70万桶/日,较2024年3月预测均值-57万桶/日。具体来看,2024年4月IEA、EIA、OPEC预测2024Q1全球原油库存或将分别-30、-23、-97万桶/日,三大机构预测库存平均-50万桶/日。

  • 2024-11-01
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许丹莉:端对端交易-云储能市场的非合作联合博弈出清模型

在“碳达峰,碳中和”的背景下,分布式可再生能源的进一步推广是电力系统低碳化的重要路径之一。为了消纳用户侧大量的分布式可再生能源,提出了端对端交易-云储能联合市场以最大化能源卖家的市场收益、最小化能源买家的用电成本。首先将能源买卖双方建模为非合作博弈的关系;其次,在考虑云储能总容量限制的情况下,求解出能源卖家的Nash均衡和能源买家的广义Nash均衡点;然后基于核求解出云储能的合作剩余的最优分配方案;最后使用爱尔兰的社区级微电网作为算例,验证了提出的端对端交易-云储能联合市场的优越性。所提出的联合市场模型能够最大化买卖双方的市场收益,实现了市场参与者效益的帕累托改进,而对比实验中的端对端交易的参与者相较于传统现货市场的参与者而言,购电成本下降了39.68%,云储能市场使得传统市场参与者的总成本降低了27.4%,因此将端对端用能交易与云储能市场耦合起来可以极大地降低用户的发电和购电成本,具有较强的实际应用价值。

  • 2024-11-01
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陈政教高:面向碳达峰碳中和的电网碳排放因子改进计算方法

精准、客观、有效的碳排放核算方法是服务碳达峰碳中和、支撑科学碳减排决策的迫切需要。当前电力用户的间接碳排放被纳入多个省级碳排放试点市场,同时也是各级行政机构进行碳排放统计核算的重要来源,因此电网碳排放因子事关国家碳减排工作大局,根据新形势需要及时完善电网碳排放因子计算方法意义重大。首先论述了电网碳排放因子概念和应用范围,随后梳理了国际典型电网碳排放因子发展现状,基于目前国内常用电网碳排放因子计算方法,从核算周期、核算范围等方面提出了优化建议,重点从有效衔接绿色电力消费的角度,设计了考虑绿色电力消费影响的电网碳排放因子改进算法。算例分析表明,所提改进算法能够更准确反映用户用电行为产生的间接碳排放水平,也能更有效促进绿色电力消纳发展。

  • 2024-11-01
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风力发电参与调频市场的机制优化及收益研究

1)本文针对目前调频辅助服务市场机制无法有效衡量风电参与调频的真实容量问题,为现行的调频辅助机制进行分析及优化,引入风电调频可信度指标及综合调频性能指标对容量和里程报价修改,建立风电参与调频市场出清模型。 2)本文引入风电调频可信度指标和综合调频性能指标可以衡量风电参与调频的真实容量修改报价模式可以使优质的调频资源优先出清,从而保障系统安全稳定运行。。

  • 2024-11-01
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智慧景区综合安防解决方案

子制造是工业互联网、信息模型的重点应用领域。电子制造设备数据融合互通是指设备间的数据流转共享和资源协同互动,是以数据为驱动实现电子制造设备数字化改造和大规模更新的根本。面向电子元器件组装的电子装联是典型的电子制造过程,电子装联设备包括物理信息、属性信息和动静态工作状态等数据,当前,电子装联设备数据融合互通面临多源异构数据应用难、数据质量低下、系统集成成本高等挑战。有必要开展电子装联设备交互信息模型研究工作,推动设备数据互操作,支撑设备更新升级,服务新型工业化。为加速推动电子装联工厂数字化转型由点状探索迈向规模化普及,由工业互联网产业联盟指导,会同政、产、学、研、用各方于2022年编制《工业互联网电子装联设备交互信息模型》标准,为进一步推进标准应用落地,研究编制了本指南,旨在为电子装联数字化工厂建设过程的数据互操作、数据智能化应用、系统构建和组织实施提供参考方法。后续还将根据实践情况和各界反馈意见,适时修订更新,通过不断释放信息模型驱动的数据智能化服务价值,促进电子装联持续向高端化、智能化和绿色化迈进。

  • 2024-11-01
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能耗与节能管控平台建设方案(24页 PPT)

集团管理层已经明确地把节能减排专项规划纳入企业的综合规划体系当中,指导节能减排的总体规划,并在省公司和集团公司两级制定中长期目标和年度指标。

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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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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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