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成立教授:电力装备数字孪生关键技术研究及应用

数字孪生关键技术:基础支撑(结构数据、运行数据、传感数据)、模型构建(物理、数据驱动模型)、仿真分析、数据互动(数据采集、传输与处理)功能应用。

  • 2024-09-05
  • 阅读190

董旭柱教授:新型配电系统灵活性提升技术研究

高比例分布式能源接入、产消者和虚拟电厂快速增加、电动汽车规模化增长,造成源荷不确定性增大随着分布式可再生能源发电技术的发展和生产成本的降低,中国分布式光伏和风电的总装机容量大幅增加。

  • 2024-09-05
  • 阅读228

数据安全技术 数据分类分级规则(PDF)

GB/T 43697-2024《数据安全技术 数据分类分级规则》是中国国家标准委员会发布的一项关于数据分类与分级的规范,该标准自2024年10月1日起正式实施。标准的主要内容和目标如下:

  • 2024-08-15
  • 阅读1055
  • 下载1

中国移动财务分析报告PPT

中国移动通信集团公司(china MobileCommunications Corporation,简称China Mobile)是一家基于GSM和TD-SCDMA制式网络的移动通信运营商。中国移动通信集团公司是根据国家关于电信体制改革的部署和要求,在原中国电信移动通信资产总体剥离的基础上组建的国有骨干企业,于2000年4月20日成立,由中央政府管理。2000年5月16日正式挂牌。中国移动通信集团公司全资拥有中国移动(香港)集团有限公司,由其控股的中国移动有限公司(简称“上市公司”)在国内31个省(自治区、直辖市)和香港特别行政区设立全资子公司,并在香港和纽约上市。

  • 2024-09-05
  • 阅读178

数字信号处理实验报告

《数字信号处理》是信息电子,通信工程等本科专业及其他相近专业的一门专业必修课。通过本课程的学习,学生应掌握以下基本概念、理论和方法:采样定理、离散序列的变换、离散信号的频谱分析;离散系统的传递函数、频率响应、离散系统的基本分析方法;数字滤波器的设计理论、滤波器的软件实现;离散傅立叶变换理论、快速傅立叶变换方法;有限字长效应。

  • 2024-09-23
  • 阅读170

2024年中国AI大模型场景探索及产业应用调研报告

报告显示,2023年我国AI大模型行业规模已达到147亿元。AI大模型的行业应用及技术进步能有效提升各行业生产要素的产出效率,并提高了数据要素在生产要素组合中的地位。供给方面,当前AI大模型企业主要通过深化通用大模型能力或打造垂类行业大模型两种路径为下游行业提供AI大模型应用服务,商业模式则较为灵活且多元化;需求方面,企业需求特征表现为满足可落地的前提下实现价格、私密安全性和大模型能力效果的三者平衡,因此大部分的规模企业用户主要选择参数规模在100亿~200亿之间的AI大模型和本地化部署的落地方式。

  • 2024-08-09
  • 阅读1257

数字乡村发展研究报告——逻辑架构、突破重点与可持续模式探

报告旨在从理论与实践层面对数字乡村建设的逻辑架构、突破重点与可持续发展模式进行研究,一方面希望通过交叉学科、产学研综合分析,为数字乡村建设再上新台阶提供支撑;另一方面希望聚焦数字乡村建设过程中面临的实际问题、真实需求痛点和切实发展挑战,尝试给出商业可持续、农户强感知的建设方案。

  • 2024-09-24
  • 阅读166

北京信息产业协会:2023-2024年度中国智能制造产业发展报告(91页)

《2023-2024年中国智能制造产业发展报告》。报告主要包括智能制造概况、5G赋能制造业转型升级、全球智能制造态势、中国智能制造概况、原则任务、态势分析、产业分析、趋势分析、前景分析、最新政策、优秀企业案例等共九篇,

  • 2024-08-06
  • 阅读1353
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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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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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试图还原真实的训战, 从理念到方法, 从消化到创新, 回答的核心问题如下: ·到底什么是训战? 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的? ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的? ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的? ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目, 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作? · 随着技术发展, 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的?

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