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云南电网杨鹏辉等|参数不对称配电网高阻接地故障感知与辨识方法

针对配电网高阻接地故障时故障感知与辨识存在的难题,提出了基于阻尼率变化量的参数不对称配电网高阻接地故障感知方法,通过有源逆变装置主动短时调控零序电压,根据故障前后系统阻尼率变化量大小判断故障是否发生。在实现高阻接地故障灵敏感知的基础上,进一步提出了基于系统零序等值导纳相角变化特征的故障类型辨识方法,主动改变零序电压幅值调控系数,依据不同接地方式下的导纳相角变化轨迹,实现瞬时性和永久性接地故障类型的准确辨识。仿真分析表明:所提方法适用于三相参数不对称配电网,在不同运行方式下均能实现低、高阻接地故障的感知与辨识,抗过渡电阻能力强,具有较强的适用性。

  • 2025-03-10
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Manus AI智能体实践与测评

AGI的理念源于对机器能像人类一样执行任何智力任务的追求,其历史可分为几个关键阶段。早期探索与乐观估计(1950年代-1960年代)

  • 2025-03-10
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《财务领域“AI+”:DeepSeek驱动下的财务创新》报告

随着DeepSeek等大模型技术的突破,"财务+IT+DT+AI"深度融合的新纪元已经到来。千亿级参数智能体与财务的深度融合,将使财务工作实现全流程自动化处理,多智能体协同工作流在复杂财务场景中展现出极高效率。这不仅是生产力的解放,更重要的是为企业带来数据深度洞察、智能决策生成和风险管控能力的全面提升。

  • 2025-03-10
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清华大学 《DeepSeek赋能家庭教育》正文89页PPT电子版

定义:AI家庭教育是以人工智能技术为核心支撑,家长、孩子与智能工具共同参与的教育生态系统。它不是取代 家长的角色,而是通过多方协同,为家庭教育带来新的可能性。

  • 2025-03-10
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Deepseek大模型在银行系统的部署方案设计

本项目旨在将Deepseek大模型部署于银行系统,以提升银行在客户服务、风险控制、数据分析等方面的智能化水平。项目范围涵盖从需求分析、模型部署到系统集成及后期维护的全流程。具体包括以下几个方面:首先,针对银行系统的实际需求,进行Deepseek大模型的定制化调优,确保模型在金融领域的准确性和高效性;其次,设计并实施模型的部署方案,包括硬件资源配置、软件环境搭建以及模型参数优化,确保模型能够稳定、高效地运行;第三,完成与银行现有系统的无缝集成,确保数据流的顺畅和安全性,同时开发相应的API接口,便于其他系统调用;第四,建立完善的监控和维护机制,及时发现并解决模型运行中的问题,确保系统的长期稳定运行。

  • 2025-03-10
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DeepSeek原理和落地应用

Deepseek专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术,旨在通过这些技术推动人工智能在多个领域的应用和创新

  • 2025-03-07
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DeepSeekR1私有化部署和一体机

基于我们团队对DeepSeek的技术研究和实战经验,为大家系统理这三大模型技术特性,剖析知识蒸馏在各版本提升效率的逻辑,并结合边缘计算数学编程、中文等场景实例,对比DeepSeek R1各版本模型的计算效率与推理精度的演进,同时说明标准化 API/SDK 对技术落地的适配机制。

  • 2025-03-07
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DeepSeek大模型及其企业

大模型通常指的是大规模的人工智能模型,是一种基于深度学习技术,具有海量参数、强大的学习能力和泛化能力,能够处理和生成多种类型数据的人工智能模型。

  • 2025-03-07
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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

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