综合上述实验，本文所提出的改进功率法MPPT控制策略在环境风速和风机参数未知的前提下，稳态下的控制效果与叶尖速比相近，但所需的硬件设备和系统参数较少，具有较高的实用性和经济性。
在商业世界中，企业战略规划就像是海上的灯塔，引导着企业的航向。但是，无论策略多么完善，如果不能切实地贯彻落地，那也不过是镜花水月。华为的经营分析会将公司的战略转变为务实的行动，达到了战略和落地的高度统一，并对公司的可持续发展起到了强有力的推动作用。
智慧校园的发展阶段智慧校园建设主要分为三个阶段：基础建设、数字化、智慧化。基础建设是智慧校园的初级阶段，数字化是高校管理信息化的基础提升。而智慧化是把信息化建设与高等教育教学的各个方面深度融合，推动信息技术与学校各项业务的融合创新，推动信息化向学校战略层面发展，这才是真正的智慧校园。
在数字化转型浪潮中，许多企业面临一个核心难题——“转型方向不明，业务与技术脱节”。作为数字化顾问，如何帮助企业跳出“为数字化而数字化”的陷阱，真正实现业务价值的突破？本文将从顶层业务设计的角度，为您揭示数字化转型的成功密码。
企业处于VUCA(Volatility,Uncertainty，Complexity，Ambiguity，易变性、不确定性、复杂性、模糊性)的背景下，市场竞争激烈、环境变化快，企业在年初制定的战略和目标、战略举措及相关的行动计划,是当时对未来的一种预测。一旦市场竞争和环境发生变化，战略目标和战略举措以及相关的配套方案就要相应调整。因此，战略复盘趋于短周期、例行化及快速调整
德国允许可控负荷参与平衡市场，可控负荷可直接参与系统实时平衡调节，大幅增加了电网调节资源。采用现货市场价格信号引导机组和负荷主动参与电网调节，有效促进新能源消纳。中国主要采用需求响应、有序用电等方式开展需求侧管理，尚未实现由调度机构对可控负荷直接控制，需求侧资源较少参与实时调度。采用调峰辅助服务市场的方式满足电网调节需求，部分现货试点地区通过现货市场满足电网调节需求。
复合故障特征提取是分析风电齿轮箱故障根因的关键。提出基于离散随机分离（DRS）和改进Autogram的复合故障特征提取方法。基于DRS方法削弱振动信号周期性成分对微弱故障成分的影响，结合谱峭度与谱负熵设计一种新的特征量化指标，对最大重叠离散小波包变换与无偏自相关处理后的各窄带分量进行综合评价，以选择最优的滤波频带，精确地识别包含复合故障特征的信号分量。将所提方法应用于实际风电齿轮箱齿轮-轴承复合故障诊断中，能够有效提取出振动信号中的多个故障特征，具有较好的诊断效果。
为充分利用数据特征间的先验关系，提高风电场中长期发电功率预测精度，提出一种基于图卷积神经网络（GCN）、风速差分拟合（DF）、粒子群优化算法（PSO）的中长期风功率预测模型。通过分析风力发电全过程，挖掘风功率影响因素及因素间的相互关联性，搭建GCN模型，分别拟合风速和功率利用效率，进一步结合基于DF的风速-功率计算模型计算风功率，模型的损失包含功率损失、风速损失和功率利用效率损失3个部分，采用粒子群优化算法为这3部分损失确定合适的权重。2个风电场的实际算例表明，该模型未来10天风功率预测的相对均方根误差分别为11.44%和13.09%，具有较高的预测精度。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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