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中北大学 高芳杰等|计及海上风电制氢的海岛多能微网鲁棒优化调度

面对传统能源模式不能适应资源有限且地理位置偏远的海岛地区的挑战,海岛微网作为一种创新的能源解决方案应运而生。海岛微网通过充分利用海岛丰富的自然资源,如海上风电,实现能源供应的可持续性和自给自足。海岛微网的设立,不仅可以提高系统的可靠性,而且还可以全面提升海岛能源系统的经济性、可持续性和抗风险能力。其中,海上风电制氢技术的引入,更是为海岛微网的发展注入了新的活力,能够有效解决海岛孤网运行难题,还为实现海岛清洁能源的广泛应用和高效利用开辟了新途径。

  • 2025-08-12
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五凌电力有限公司 吴辉等|基于BiLSTM与自注意力机制生成对抗网络的GSA防护方法

随着现代电网基础设施的不断发展,传统的数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统由于其更新率低、异步采样的缺点已经无法满足智能电网对电力系统实时监控的需求。相比于SCADA系统,相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)具有更快的采样率,可以快速、精确采集测量数据(电压、电流的相位信息)。PMU所采集的数据能用于实时监测电力系统的动态稳定性、故障定位、相角稳定性分析等。因此,PMU被广泛地应用于智能电网的各种基础设施中。

  • 2025-06-13
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数据资产化时代下智慧医院发展研究报告

医院运营压力剧增,私立专科医院倒闭率上升,人口老龄化与生活方式变化挑战传统医疗模式,医院需变革创新。 智慧医疗以及医院数字化转型已嵌入到医院评级各方面,但由于医疗行业相对其他行业较为封闭,特殊情况较多。 新版智慧医院评级要求医院实现院内、院外互联互通,以患者全生命期管理为目标,强化健康管理工作。 社会大健康外循环将形成智慧医疗、产业集群、城市平台三角式开放生态体系,实现真正意义上的“大健康”目标数据要素与智慧医院的连接具有重要价值和意义,可以提升医疗服务质量、优化医疗流程、促进医疗科研等。

  • 2024-06-13
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2023年中国工业机器人行业研究报告

报告将立足于中国工业产业升级和智能制造的大背景,通过对供应端市场和产业链的剖析,结合投资视角,探讨工业机器人企业如何打造自身竞争力,赋能中国工业产业,给企业带来新的增长与转型机会,由此思考中国工业机器人行业的现状与未来趋势。

  • 2023-04-10
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液氮间歇式浸渍冻结对饺子冻裂率及感官品质特性的影响

为探究液氮间歇式浸渍冻结对饺子色差、质构、感官品质和微观结构的影响,本文以冻裂率为指标分别研究液氮浸入时间、间隔时间、浸入次数对饺子的影响;以低温冰箱冻结、螺旋隧道式冻结为对比,采用色差仪、质构仪、扫描电镜等分别研究液氮间歇式浸渍冻结对饺子色泽、质构、感官特性及微观结构等品质特性的影响 结果表明,当液氮单次浸入时间为2 s,间隔时间为10 s,浸入8次,总时间为86 s时,用时最短,同时中心温度达到一18℃以下,且饺子冻裂率为零,与传统的低温冰箱冻结、隧道式冻结方式相比,液氮间歇式浸渍冻结后饺子L 8显著性提高(P<0.05),色泽外观明显改善,硬度、胶着性、咀嚼性显著降低(P<0.05),口感更接近于新鲜未处理组饺子品质。扫描电镜观察结果表明液氮冻结处理组饺子皮内部形成孔洞最小且最多,过多的孔洞可能破坏了面筋网络结构,导致饺子耐煮性较差。本研究为液氮冻结在米面制品中的应用提供了一定的理论基础和技术支撑。

  • 2021-04-26
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国企数字化转型调研及案例

国企数字化转型调研及案例50例

  • 2021-04-16
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低碳通信方案在中国:减排贡献及减排潜力

这份报告是世界上第一次基于具体案例来分析信息通信技术(ICT)对于中国低碳发展 的重要潜力,事实上,诸如电子书籍,远程办公,智能交通解决方案,智能路灯系统,智能 家电,智能住宅等低碳ICT方案,已经在现代低碳社会中发挥着重要作用。正如这份报告所表 明,中国通信行业提供的ICT服务已经帮助全社会做出巨大的二氧化碳减排贡献,而且尤其不 能忽视的是,未来几十年类似ICT技术方案还将为社会带来超过10亿吨的二氧化碳减排潜力。

  • 2021-04-18
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基于北斗与图像识别技术的智慧林火监测防控研究

针对新型智慧消防的火灾预警“自动化”建设需求,开展林火监测防控的研究,提出采用物联网、BDS、图像识别、多传感器信息融合技术,创新森林防火系统技术,减少目前技术中受外界的影响而误判的问题和整体系统建设成本支出昂贵的问题。实现林火的实时监测,保证林火发生即发现,实现信息共享,流程互通,达到人防物防技防的有机结合,为新型森林防火行业信息化提供研究方案。

  • 2021-04-25
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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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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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