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智慧产业园解决方案

产业园区是国家产业创新发展的主要承载体 产业创新发展是实施创新驱动发展战略、推进经济发展的核心内容,是实现中华民族伟大复兴的重要抓手

  • 2025-07-02
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国网江苏省电力有限公司朱卫平等|针对电力CPS数据驱动算法对抗攻击的防御方法

随着电力系统智能化的进程不断推进,新能源接入占比不断提升,新型电力系统已经逐渐发展为复杂的信息物理系统(cyber-physical system,CPS)。高速通信架构和广域量测系统的应用为基于系统运行数据的监测与调度提供了强力支撑。然而,大规模电力电子设备的接入为系统带来了数量庞大的强非线性量测/控制节点,由于高维状态/动作空间等问题导致系统的分析难度与控制复杂程度直线上升,依然应用传统的模型驱动方法可能会出现维度灾难、不连续可微函数不可解等问题。随着大数据等技术的持续发展,已有部分研究利用数据驱动算法,以大量仿真和实际运行数据为基础,通过聚类等方式提取关键特征与特定问题之间的关联进行分析,从而对解决系统控制优化问题提供指导。

  • 2025-06-19
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国网新疆电力有限公司胡常胜等|计及静态电压稳定裕度的电制氢容量和布点规划研究

随着化石能源的大规模过度开采,全球能源重心开始转向清洁能源,以光伏和风电为代表的可再生能源发展迅速。在双碳发展的大背景下,需要继续大规模、高比例发展风光等可再生清洁能源,这使得大规模电制氢技术面临的挑战日益增加。电制氢具有转换效率高、运行功率范围宽、动态响应速度快以及调峰调频灵活的特点,能为维持系统供需的安全和可靠性提供有力的支撑。然而,电解槽制氢系统并网造成的出力波动使得制氢设备无法在高运行效率区间长期安全运行。另外,电网中现有的电气设备及线路已经无法满足日益增长的负荷需求,而大规模电制氢负荷接入电网又将对系统潮流平衡和电压稳定性带来影响,因此亟需对电制氢系统容量和布点进行合理规划,实现制氢的经济性和稳定性。

  • 2025-06-18
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智慧公共安全大数据整体解决方案

随着公共安全行业信息化建设的不断推进以及业务的快速发展,公共安全系统多年运行积累下来的警务数据及其相关的社会参照数据,如卡口、视频、犯罪人员、社会采集等数据正在急速增长,公共安全行业对数据的管理与应用需求已经超越了传统的历史数据备份的需求,如何深化应用发挥信息化建设成效,挖掘海量数据中的关联和价值,提升公共安全机构维护社会和谐稳定的能力和水平,正逐渐成为该行业信息化建设的核心任务。

  • 2025-06-18
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2024全球碳市场进展(中文版)

2023年经历了有记录以来最热的一年之后,地球于2024年1月首次突破了12个月平均温度1.5°C的门槛。在全世界努力应对气候变化影响加劇的同時,我們迫切需求有效減排的策略。随着世界各国政府开始实施气候政策,碳市场(ETS)成为全球应对气候变化的重要工具,为减少温室气体排放提供了以市场为基础的解决方案。国际碳行动伙伴组织(ICAP)最新一期《全球碳市场进展报告》展示了过去一年全球碳排放交易体系在设计、实施和改进的进展。

  • 2025-07-02
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2024年中国大模型行业应用研究:大模型引领智能时代 助力各行业全面升级-头豹

模型在气象、金融和医疗等领域的应用,不仅推动了这些行业的数字化转型,还极大地提升了服务效率和质量,为用户提供了更加智能化和个性化的体验

  • 2025-07-02
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国网四川省电力公司 李世龙等|一种增强稳定性的储能变流器线性自抗扰控制参数整定方法

本文针对直流微电网混合储能系统的储能变流器,提出了一种基于混合势函数理论的线性自抗扰控制参数整定方法。通过储能变流器电压外环控制模型,得到储能变流器的高频增益。并对含混合储能系统、恒功率负载的直流微电网进行稳定性分析,得到考虑扩张状态观测器带宽的混合势函数判据。

  • 2025-05-29
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智慧校园建设规范指导解决方案

在教学资源管理上,通过统一云空间存储教学资源,使得无论老师在家、办公室还是课堂上,随时可展开教学;更可创建班级空间,上传各学科资料,学生按需获取;也可查看学校资源使用情况,方便管理,在学校信息化一体建设上,通过开放AP1,实现无缝对接已有系统,形成教育信息化建设的融合创新新模式。

  • 2025-05-21
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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