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基于图卷积网络和风速差分拟合的中长期风功率预测|《中国电力》

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。

  • 2025-09-09
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  • 23页
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智慧工厂F5G全光网设计指南报告

智慧工厂 F5G 全光网设计指南,聚焦阐述网络架构设计、关键技术选型、综合布线设计、设备选型、业务规划设计等方面的内容。若希望了解 F5G 全光网络方案、方案价值、案例,请参考《智慧工厂 F5G 全光网应用技术白皮书》。

  • 2024-06-19
  • 阅读594

虚拟数字人研究报告2.0版 -清华大学元宇宙文化实验室

虚拟数字人是通过聚合科技创造的存在于虚拟世界,且具有类“人”特质的数字形象。它是元宇宙中自然人进行虚拟时空感知的主要载体,是实现人机融生交互的组成部分,也是元宇宙的经济增值板块。虚拟数字人与自然人、机器人共同组成了元宇宙的“三元”。 感知人类生存空间与社会环境与自然人、机器人实现虚实融生

  • 2023-10-09
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数字化转型洞察与实践

信息技术为核心的第四次经济革命使得全球经济进入到数字化转型时期。对于今天的传统企业来说,数字化转型已经不是可做可不做的自选题,而是必须付诸行动的必选题。为更好地理清数字化转型的概念内涵、梳理国家层面的政策举措、归纳企业当前转型面临的典型问题,提出企业数字化转型的可行路径,本白皮书系统梳理相关内容,并提炼了部分行业专家核心观点及典型企业实践案例,以供参考。

  • 2021-11-05
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2020年中国人工智能商业落地研究报告

学术视觉:学术参与度逐年上升,深度学习不断发展突破,人工智能迈向认知智能。

  • 2021-04-14
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2025央国企AI+数智化转型研究报告

在全球数字经济加速重构产业格局的背景下,央国企作为我国国民经济的顶梁柱和压舱石,在经济生活中扮演着举足轻重的角色。根据财政部和国资委数据,2023年国有企业营业总收入85.73万亿元,在 GDP 中占比超过 68%,中央企业实现营业收入39.8万亿元。数智化转型不仅是企业内生需求,更是国家战略的必然要求。2020年国务院国资委发布《关于加快推进国有企业数智化转型工作的通知》,明确提出运用人工智能、大数据等技术构建数字技术平台,推进生产运营智能化;2024年国资委进一步强化 AI专项部署,推动中央企业培育新质生产力,塑造高质量发展新优势。这一系列政策标志着 A1+ 转型从“技术工具”升级为“国家竞争力核心要素”。以 ChatGPT为代表的 AI 技术爆发,推动国内大模型从“百模大战”走向行业深度应用,随着数字技术的迅猛发展,尤其是我国 2025 年春节期间由杭州深度求索公司推出的 DeepSeek 为代表的Al 技术大大加速了行业数智化进程。

  • 2025-04-29
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从疫情防控看大数据应用发展

习近平总书记多次强调发挥大数据在疫情防控中的重要作用 要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术,在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等方面更好发挥支撑作用。

  • 2021-04-14
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全球主要国家数字经济的深度比较研究报告

数字经济已经成为推动全球经济的重要引擎和新的增长点。我国《第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出,要以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革,打造数字经济新优势。 腾讯研究院联合中国社科院工业经济研究所等相关专家组成联合项目组,利用全球价值链和投入产出表数据,围绕全球主要国家数字经济的增加值规模、价值链构成以及与传统产业的融合水平开展测算研究,完成《打造数字经济新优势:全球主要国家数字经济的规模、价值链与融合水平研究》报告。 该报告考察了中国、美国、德国、日本和韩国这五个代表性国家的数字经济发展情况,主要包括数字经济产业增加值规模与价值链构成,数字经济产业的国际比较,数字技术与传统产业以及高技术制造业的融合发展等。

  • 2021-12-24
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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。

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