随着我国经济社会的不断发展，人们的生活水平也取得了较大的提高，人们对于城市的需求越来越大，这对我国城市建设提出了较高的要求。路灯在城市中应用非常普遍，做好路灯的节能控制系统对于有效发挥路灯的作用有着重要的意义，对智能路灯节能控制系统的研究方案、软件设计及其传统路灯控制方法进行了论述和比较分析，为智能路灯节能控制系统研究提出几点思路。
通过温度与负荷的关系,找出影响空调负荷变化的温度分段线性敏感区,得出敏感区内气温与负荷之间量化关系和气温对空调负荷影响的结论。近年来,空调已经成为居民生活和办公场所必不可少的电器,拉动了电力市场的需求,空调负荷出现了快速增长,占地区用电负荷的比重越来越大,已成为负荷增长的主要因素之一。
数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。 数据的质量直接影响着数据的价值，并且直接影响着数据分析的结果以及我们以此做出的决策的质量。我们常说，用数据说话，用数据支撑决策管理，但低质量的数据、甚至存在错误的数据，必然会"说假话"。
现阶段我国城市建筑所使用的是路灯质量高、使用时间长、低功率、环保的高效电子节能路灯，并已经成为城市傍晚出行的一道亮丽风景线。但是路灯在使用过程中由于大风、暴雨等外界因素的影响和自身运作因素的影响难免出现一些故障，本文将对市政工程中路灯常见故障进行分析，并提出相应的解决策略，为居民出行提供保障。
本文主要介绍了在碳达峰碳中和背景下，碳足迹管理的重要性及其完整体系。文章通过阐述碳足迹的核实、认证及提高数据可信度和透明度的措施，强调了碳足迹管理在推动企业实现碳减排目标中的关键作用。同时，文章还分析了碳足迹管理的政策支持与激励机制，包括政府政策引导、经济激励措施以及国际合作与交流等方面，为碳足迹管理的顺利实施提供了政策保障和国际合作基础。此外，文章探讨了碳足迹管理的未来发展趋势，指出数字化、智能化、全链条追踪、多元化及国际化等方向将成为碳足迹管理的重要发展方向。这些趋势将有助于进一步提高碳足迹管理的效率和准确性，推动全球碳减排和碳中和目标的实现。在研究结论与贡献部分，文章总结了碳足迹追踪方法的高效性和准确性，并强调了其在政府决策和行业应用中的实用价值。同时，文章也指出了研究的不足之处以及对未来碳足迹追踪技术的展望，包括数据收集和处理方法的完善、技术创新和研发的重要性以及对国际合作的需求等方面。最后，文章针对碳达峰碳中和与碳足迹追踪提出了具体建议，旨在推动全球绿色低碳发展。这些建议涉及政府政策引导、碳排放数据体系建设、技术创新以及国际合作等多个方面，为实现碳达峰碳中和目标提供了有力支撑。
本文主要介绍了电力保供在维护国家能源安全、经济稳定以及社会发展中的重要作用，并分析了在能源转型和可持续发展背景下，电力保供所面临的多重挑战及应对策略。文章强调了清洁能源比重提升、智能电网建设等创新举措在电力保供中的卓越成效，以及这些举措在环保方面带来的显著效益。此外，文章还探讨了电力设施建设与土地资源的矛盾、电力市场改革的风险与机遇等核心问题，并提出了相应的解决策略。通过这些策略的实施，旨在全面提高电力供应的可靠性和效率，构建长期可持续的电力保供体系。文章最后对电力保供的未来发展趋势进行了展望，强调了加强能源多元化、提升能源利用效率等方向的重要性，以适应和应对未来可能出现的各种挑战和变化。 在电力保供实践方面，文章通过具体案例分析，展示了某地区在电力保供方面的实际经验与教训，为其他地区和国家在电力保供领域提供了重要的借鉴。同时，文章也坦诚地反映了在电力保供过程中遇到的挑战和问题，如能源结构调整带来的技术难题、市场机制的不完善等，为后来者提供了宝贵的警示。这些实践经验与教训总结对于推动全球范围内的电力保供工作具有重要的参考价值。
屏蔽泵又称无填料泵，是在离心泵的基础上发展起来的，其特点是泵叶轮与电机转子连成一体，装在一个密封壳体内，不再需要填料装置，从根本上消除了泄漏的可能。
数据驱动的结构拓扑优化通过学习大量结构拓扑优化设计过程来建立拓扑优化模型，近年来备受关注。综述了结构拓扑优化技术的发展历程，回顾了结构拓扑优化技术的发展现状和研究进展，将发展历程分为四个阶段，并对每一阶段进行分析和总结；详细介绍了数据驱动的结构拓扑优化技术，按照建模方式的不同将其分类为基于卷积神经网络、支持向量回归、生成对抗网络和仿生算法的拓扑优化技术；结合各方法的研究成果，介绍了数据驱动的结构拓扑优化技术在工程设计中的应用，并对其未来的发展方向进行了展望；指出了数据驱动的结构拓扑优化技术面临的挑战和未来需要解决的问题，为拓扑优化领域未来的发展提供参考和借鉴。
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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。
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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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