餐饮行业框架报告：长坡厚雪蓄价值，繁花似锦觅成长-浙商证券

餐饮作为日常生活不可或缺的消费领域，具备长期投资价值。以美股星巴克、达美乐为例，其在近15年维度均实现了10倍以上的涨幅，是当之无愧的长坡厚雪标的。本文从客观数据出发，旨在揭示当前餐饮行业的特征及现状，同时尝试归纳出属于餐饮行业的框架报告。

2024-10-30
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欧洲远期跨境输电权机制分析及其对中国的启示

1)总结了欧洲远期跨境输电权市场的发展现状和演化路径，进而系统地理了欧洲远期跨境输电权机制，具体包括产品设计、交易组织和关键环节 2)结合我国实际情况提出了，总结对于我国输电权市场建设的启示与建议

2024-10-29
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考虑信息不对称的综合能源系统运营商鲁棒定价策略

1)本文引入信息间隙决策理论和鲁棒博弈方法构建信息不对称下基于主从博弈与需求弹性的综合能源系统运营商(integrated energy operator，lE0)与能源用户(energy user,EU)的动态博弈模型，并建立信息不对称程度对IE0最优定价策略的定量分析框架。2)本文所提考虑信息不对称度的IE0鲁棒定价策略揭示了IE0可以利用信息优势谋取过高定价，政府监管部门应提高对IE0的信息公开和信息披露要求，增加市场的透明度，提升EU对能源价格和能源成本的认知。

2024-11-05
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IDC云数据中心机房运维服务解决方案

自由浏览+直觉化交互真正的全三维仿真场景，提供自由的镜头变化功能;全鼠标控制，通过直观的交互操作高效获取运维管理信息。

2024-11-05
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基于负荷转移的售电公司分时电价优化策略

1)在分析高能耗工业用户用电特性的基础上，综合考虑了售电公司、工业用户成本及收益，构建了分时电价双层优化模型，该模型极大优化了售电公司的分时电价定价方法。2)运用KKT最优条件法求解最优电价、用电量，该方法简化了寻优问题的求解过程，拥有更小的误差以及更快的计算速度。

2024-10-28
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王小聪：基于DRSN-CW-LSTM网络的锂电池荷电状态预测

由于电池荷电状态（state of charge，SOC）无法直接测量，且传统的SOC估算方法精度低。为了提升锂离子电池SOC估算精度，对比了不同深度学习网络模型应用于SOC估算的效果，并提出了一种基于DRSN-CW-LSTM网络的锂离子电池SOC估算方法。该方法基于长短期记忆网络（long-short-term memory，LSTM）和逐通道不同阈值的深度残差收缩网络（deep residual shrinkage networks with channel-wise thresholds，DRSN-CW），利用锂离子电池电压、电流、温度、容量等数据信息在深度残差收缩网路中进行特征提取，通过LSTM进一步拟合时间序列数据趋势，实现锂离子电池在使用周期内SOC的预测。在DRSN-CW网络的残差收缩模块中可以实现自适应噪声数据处理功能，消除锂离子电池数据流质量对SOC预测的负面影响。利用锂电池公共数据集训练所提出的网络，对比了3种神经网络模型在该两组数据集上的预测效果。实验结果表明，所提出的深度学习模型在两组公开数据集上的MAE和RMSE均值都控制在5%以内，相比其他3种深度学习模型有更好的抗噪性能和预测性能，且估算精度高。

2024-10-28
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2024年全球人工智能现状报告

人工智能(AI)是一个科学和工程的多学科领域，其目标是创造智能机器。我们相信，在我们日益数字化、数据驱动的世界中，人工智能将成为技术进步的力量倍增器。这是因为今天我们周围的一切，从文化到消费品，都是智慧的产物。

2024-10-28
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百度智能云：智能制造解决方案手册

百度智能云：智能制造解决方案手册,百度智能云：智能制造解决方案手册,百度智能云：智能制造解决方案手册

2024-10-26
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新一代智能终端蓝皮书：从“人工智能+终端”到人工智能终端（2025年）

中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出，“新一代智能终端”是基于信息通信技术，以强感知、强计算、强交互、强体验为特征，能够执行多元化复杂任务，为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来，以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展，规范人工智能的研发、提供和使用活动，维护国家主权、安全与发展利益，保护个人、组织的合法权益，根据宪法，制定本法。第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用活动及其监管，适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术，系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面，报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术，通过软硬件协同设计实现数据路径优化，显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略，包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制，以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构，并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明，该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟，验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后，报告总结了当前国产生态面临的挑战，提出未来优化方向，为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。