苏寅生高工：电力电子设备谐波对主网的影响分析与对策探索

为保障新型电力系统的建设，对电力电子设备谐波对主网的影响进行了分析，分析了主网层谐波的3个主要特征：海量的分布式谐波源接入、线路电容对谐波的放大效应、谐波的远距离传播。上述因素相互叠加，造成了当前主网层的普遍超标现象。在遵循公认的“谁污染、谁治理”的源头治理基础上，对主网层的谐波治理进行了探索，从机理和案例上分析了不同治理措施的优劣，建议当前采用“谁受害、谁治理”的方案实行终端治理，长远应考虑从源头、地区电网、新建主网站点进行谐波的综合治理。

2024-10-21
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饶宏院士：构网型储能技术及其在新型电力系统的应用

南方电网公司首席科学家、《南方电网技术》主编、中国工程院饶宏院士在院士专家论坛上作了题为“构网型储能技术及其在新型电力系统的应用”的主旨报告，征得饶院士同意，特与您分享！

2024-10-16
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数字化转型背景下的企业流程治理研究报告

当今世界正经历百年未有之大变局，一个全球发展的新时期正？？在逐渐开启。数字化转型实践正在改变各行各业的运行方式，数字？？化对经营管理领域的实践成果，同样可以推动公司流程治理层面的？？提升。在此背景下，《数字化转型背景下的企业流程治理研究报告》？应运而生，旨在深入探讨在数字化技术助力下的当前企业流程治理？？现状、实践和挑战，为企业提供一份全面而深入的参考指南。

2024-10-16
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蔡永翔博士：影响半密闭腔室弧后气体绝缘恢复的涡环现象观测与分析

多腔室灭弧间隙在配网防雷中受瞩目，其工作时电弧喷出与空气对流换热成气体射流，射流与周围流体速度差形成剪切层，进而可能演变为涡环结构，促进弧后气体冷却与绝缘恢复。涡环形成受腔室结构影响，优化结构可提高涡环形成概率，增强灭弧效果。因此，通过搭建纹影观测平台观测弧后气体的逸散过程，研究了不同腔室结构参数对弧后气体涡环形成以及气体密度恢复的影响，分析了涡环对于促进弧后气体冷却的效果。基于纹影观测结果，采用有限元仿真分析软件，仿真分析了弧后气体涡环的形成过程。仿真结果证明了合理设置腔室出口直径可增大弧后气体涡环的形成概率，涡环夹带环境冷空气进入弧后气体热核，促进弧后气体的冷却与绝缘强度恢复。

2024-10-11
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覃日升教高：自适应VMD与新型K-M互卷积窗的非稳态谐波参数检测方法编辑部

针对非稳态谐波参数难以准确检测的问题，通过模态分量的能量贡献率改进变分模态分解，自适应分解谐波信号提取模态分量，以Kaiser窗与最大旁瓣衰减窗（maximum side-lobe decay window）构建新型K-M互卷积窗，推导基于K-M互卷积窗的双谱线非稳态谐波参数校正公式，据此提出基于自适应变分模态分解（variational modal decomposition， VMD）与新型K-M互卷积窗的非稳态谐波参数检测方法，开发基于数字信号处理器（digital signal processer， DSP）的非稳态谐波参数分析实验平台。仿真分析与实测结果表明，所提方法能有效在噪声、基频波动干扰下准确检测非稳态谐波参数，跟传统谐波分析方法对比，所提方法可适用于非稳态谐波分析、谐波检测精度高。

2024-10-11
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2024年中国数据要素流通行业研究报告

中国大数据产业在“十三五”发展期间取得了显著的发展成效，产业规模年均复合增长率超过30%，2020年超过1万亿元。自2022年起，“公共授权运营平台建设” 、“数据二十条”、“《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》” 等政策明确了数据为我国经济发展的生产要素，推动数据流通应用良性发展。本报告将从以下三个维度解析当下数据要素行业的重要发展状况，为未来发展重心和发展路径提供启示：1）宏观行业发展分析：明晰数据要素的流通与应用的所处环境，在政策与监管和市场需求导向下，对于宏观发展历程、现处位置、产业与各行业应用场景情况做出判断；2）领域实践路径与进展：纵览2022-2024年行业发展实况，针对供给侧、需求应用与认知、监管推动下的新应用场景建设实况进行解析，更好地明确当前所处方位；3）厂商研究：基于市场调研，重点展示典型厂商的核心团队、战略定位、产品与技术优势，市场与生态等方面。

2024-10-09
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人工智能算力高质量发展评估体系报告

报告详细阐述了我国算力发展现状和挑战，浪潮信息和中国信通院首次共同阐释高质量算力定义、三大内涵、“三高三可”六大特征和六大发展路径，探索构建了包含5个维度12个指标的高质量算力评估体系，推动算力发展由“量”向“质”，规范加速算力产业高质量发展。高质量算力以其高性能和高效率优势引领着新质生产力的新方向，推动技术创新、产业升级转型，助力经济社会向更高层次发展。

2024-10-09
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2024年中国工业大模型行业发展研究报告

ChatGPT火爆出圈后，市场上掀起一阵“大模型+行业”的讨论与热潮，工业领域也不例外。但当前大模型本身存在着不可解释性与幻觉等不足，这与工业领域“0容错”的特性相悖，大模型落地工业的进展似乎受阻。那么，当前大模型落地工业领域的现状如何？主要玩家有谁？产品形态是什么样的？应用场景有哪些？……诸多问题都将在报告中逐渐展开。

2024-10-09
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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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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。