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国电南瑞科技股份有限公司黄堃等|基于改进线性化ADMM的多微网经济运行分布式协调优化

大规模可再生能源接入电力系统,势必会给其运行的安全性、经济性和灵活性带来挑战。微网作为一种集成管理各类可调节设备和负荷侧灵活性资源的平台,可以在电力系统安全稳定运行的同时实现经济效益最大化。然而,单一微网只能在有限范围内调节电力系统的供需不平衡程度,随着可再生能源占比的提高,微网的供需平衡将会受到可再生能源出力大幅度波动的影响。

  • 2025-03-31
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智慧社区解决方案环保行动与居民健康

解决方案采用“1+1+N"的整体架构,建立一个AI可视化全域物联网智慧社区平台,应用一套行为识别核心技术,融合贯通N个业务系统,充分运用人工智能、视频分析技术、物联网技术。以监控、管理为手段,以控制、优化为目的,通过平台对安防应用及安防硬件状态等重要数据进行集中监控管理,并植入大数据及AI能力,使得小区或安全防范管理从传统的单一、被动和低效的方式逐步转变为统一、主动和高效的智慧安防管理模式,降低“人防” 带来的风险,快速建立“物防+技防”的环境,进而达到从报警升级至预警、预防的能力,实现小区人身及财产安全及地产、物业品牌的同步提升,创造真正意义的智慧、平安社区

  • 2025-03-31
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人工智能赋能教师发展

大道无形,载于有形之术。以追问之态深度学习,以技术之力追求科学之神, 道可道,非常道。原理实践融合不教条宣讲, 名可名,非常名。概念动态发展的,不拘泥名词。 问题引导学习活动,问题驱动思维发

  • 2025-03-31
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大模型的本地部署和微调

1、大模型在垂直领域使用时为啥需要修改或增强2、检索增强生成RAG和微调Fine-tunning选择 3、微调的种类和相关工具框架介绍 4、RAG、Fine-tunning微调时费用常见的估算方法

  • 2025-03-31
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清华大学 迈向未来的AI教学实验(395页PPT)

随着数字化和信息技术的飞速发展,出现了许多新概念和技术,如“区块链”“大数据”、“云计算”等。这些领域的专业术语有时需要新的汉字来更准确地表达其特定含义

  • 2025-03-31
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重庆师范大学 邹小燕等|考虑政府干预的可再生能源与储能企业合作模式演化博弈研究

本文基于已有研究,将地方政府这一主体引入到了可再生能源发电企业与储能公司的合作中,构建了包含地方政府、可再生能源发电企业和储能公司的三方演化博弈模型,分析了不同合作模式的条件,并用Matlab仿真分析了特定情形下初始选择概率、地方政府给予可再生能源发电企业和储能公司的补贴额度、上级政府对地方政府的处罚额等参数对合作动态的影响。

  • 2025-03-28
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苏州科技大学 胡景成等|基于同态加密的综合能源系统完全分布式低碳经济调度

针对综合能源系统的低碳经济调度和调度过程中信息交互隐私保护的问题,本文建立了IES低碳经济调度模型,并引入了阶梯式碳交易机制,提出基于同态加密的完全一致性低碳经济调度算法。仿真结果表明,系统优化后的运行成本相较于初始供需平衡时的经济成本降低了4%,同时系统碳排放量也减小了4%, 所提方法在保护数据隐私的情况下,实现系统最优经济性与低碳性调度。作为一个初步研究,本文针对具有无向图的IES给出了完全一致性调度算法设计。然而IES由于节点间的空间位置、通信功率等呈现有向特性,如何针对有向通信拓扑设计完全一致性调度算法,是本文后续需要解决的问题。

  • 2025-03-28
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中山大学 大模型发展图谱与DeepSeek创新应用

在DeepSeek的使用过程中,可能会遇到DeepSeek的深度思考过程质量很高,但最终回答质量不够好可以尝试将DeepSeek的深度思考过程复制下来,给到Kimi、豆包、GPT等其他大模型进行回答

  • 2025-03-28
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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