风电机组大规模接入导致电网的稳定形态更加复杂，迫切需要通过在线安全分析提高电网的新能源消纳能力和运行效率。针对在线安全分析难以准确模拟风电场动态特性的问题，提出了一种含大规模风电集群电网的在线计算数据生成技术。首先，融合状态估计、SCADA 和安控系统等多源实时数据辨识低电压网络的运行状态，形成包含风电集群的电网运行方式数据。其中，根据量测数据的时空关联校正模型，识别和校正未经过状态估计量测中的不良数据。然后，依次依据风电机组的静态特征信息和运行状态进行分群，采用基于层次分析的聚类方法确定风电场的动态等值模型。最后，通过实际电网的算例分析验证了所提出方法的有效性。
基于大数据背景下，应该保持什么样的资源观，管理在大数据下的高效应用
人工智能作为一项引领全球新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已经成为大国经济竞争的重要筹码。人工智能对国家经济安全的影响需要从国际政治经济和国家安全的角度来系统阐释 , 人工智能会给国家经济安全带来诸多风险，包括失业风险、平台垄断风险以及经济网络风险等。世界各国在加快发展人工智能的同时 , 必须改变对人工智能的定性，只有将该项技术视为一种全球性公益产品，并针对这些风险因素采取有效的政策管控措施 ,才能最大限度发挥出人工智能的技术优势 , 促进经济社会可持续发展。
随着计算机科学和互联网技术的发展，人工智能进步迅速。科学家和工程师已经制造出在特定认知任务或智力游戏方面能战胜人类的计算机程序。在赞叹的同时，有些人为计算机的强大能力感到担心，怕的是未来人类将要被超级聪明的机器统治；另一些人则对计算机的能力不以为然，认为类似只会下围棋的A1phaGo远谈不上聪明。要讨论人工智能是不是比人类聪明，首先要区分人工智能的含义，进而论证在狭义上，计算机确实比人聪明，最后初步探讨人工智能在通用的意义上，甚至最强的意义上是否可以达到（甚至超过）人类的水平。
实现人机和谐发展,一个重要的任务是为人工智能系统嵌入与人类一致的价值观,以实现价值 对齐,这是后人类时代人工智能技术发展的必然趋势.基于后人类时代人们对技术的依赖性,人工智能体的 价值观构建应秉持人本性、平等性和差异性等基本的人类价值标准,在确保可解释的前提下寻求逻辑的形式 表达与刻画方法,在此基础上弥合由伦理逻辑和技术架构的整体性所造就的人类与技术物的属性边界,最终 实现人机和谐发展。
作为一种深入社会生活领域的技术性存在，人工智能逐渐控制人的生物特征和生命特征，导致社会关系特别是人际交流方式的重塑，人类生产和生活方式因此发生异化，并衍生出一系列的精神生态问题，主要包括主体交流的异化和主体的现代性迷失。主体交流的异化主要体现为人工智能应用中的情感交流缺席，并将人类面对面的双向交流变为冷血的单向交流，人工智能还降低了人们亲密交流的可能性。智能时代主体的现代性迷失主要包括自我认同的焦虑、主体地位与尊严的虚无感、智能技术压力下主体的精神困扰以及人工智能剥夺艺术活动中主体的审美情感体验等。应该防止人工智能工具理性的过度膨胀，重视其价值理性的一面；从人类的整体利益出发，凸显人的主体地位，通过生活实践实现人机之间和谐互动的交互状态。
太赫兹
食品质量安全可追溯系统是指在食物链的各个阶段或环节中由鉴别产品身份、资料准备、资料收集与保存以及资料验证等一系列溯源机制组通
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。
在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。
本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。
山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告，山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告
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