结合区域间电力负荷的空间相关性和时间相关性，本文提出了一种基于Spearman-GCN-GRU的超短期多区域电力负荷预测模型，首先使用Spearman相关系数分析区域电力负荷的相关性，并根据相关性的强弱构建其对应的Spearman邻接矩阵，使用GCN模型提取数据中的空间特征，GRU模型学习输入数据的时序特征，最后通过MLP解码输出多区域对应的预测结果。通过和基于距离邻接矩阵作为输入的模型进行对比，验证了模型的可行性。通过与传统统计模型SVR、神经网络模型GRU、GCN和DNN进行对比，验证了本文提出的模型拥有更高的预测精度。在未来研究中可考虑加入区域的气温、湿度和节假日等特征，进一步提高超短期电力负荷的预测精度。
机械制造业主要是通过对金属原材料物理形状的改变、组装,成为产品,使其增值。它主要包括机械加工机床等加工、组装性行业。机械制造业涉及的工业领域主要有机械设备、汽车和造船及其配件加工生产日用器具...等总之，只要是以一个个零部件组装为主要工序的工业领域都是属于机械制造业的范畴。
在现在变化超快的物流行业里，谁能把效率和精准度做得更好，谁就更有竞争力。以前靠人管的老办法，早就跟不上越来越多的业务需求了。而 AI 智能体就像给物流行业安上了 “智能大脑”，正在帮行业实现大变革。顺丰在这方面做了很多探索，就是想靠智能化把物流从接单到派件的全流程管得更细、优化得更好。
多形态、多协作将成为具身智能发展的重要方向。在自动驾驶和人形机器人研发及应用的推动下，具身智能算力模型、数据集和工具集正在快速丰富完善并具备通用泛化能力。这为机器狗、轮式底盘机器人、无人机、工业和农业机械等各种形态机器人的智能化升级提供了技术基础。而各类具身智能机器人应用场景也将持续拓展。
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同济大学 林济铿等｜基于模型预测控制的区域电网频率控制方法同济大学 林济铿等｜基于模型预测控制的区域电网频率控制方法同济大学 林济铿等｜基于模型预测控制的区域电网频率控制方法
大的背景: 智慧城市建设全面启动 目前，我国围绕城市的智能运转、企业智能运营、生活智能便捷、政府智能办公等方面，已经全面启动“智慧城市建设工程。
本文重点考虑新能源微电网有功无功动态耦合，构建了含构网型储能、分布式光伏和微电网网络的系统电压动态模型，分析了不同阻感比下，构网型储能控制参数配置对电压动态控制性能的影响。与现有未考虑线路阻感比的分析方法相比，本文所提方法揭示了不同阻感比下构网型储能惯量、刚度控制参数之间的协同与制约关系，并提出了面向电压动态控制性能提升的构网型储能参数设计方法，主要结论如下。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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