当前，“四个革命、一个合作”能源安全新战略正加快实施，中国做出力争2030年前二氧化碳排放达峰、2060年前实现碳中和的国际承诺。2021年3月15日，习近平总书记在主持召开的中央财经委员会第九次会议上，进一步明确要把“碳达峰、碳中和”纳入生态文明建设整体布局，并强调构建清洁低碳安全高效的能源体系和新型电力系统，释放出加速能源电力系统清洁低碳转型的强烈信号。
随着新能源发电装机规模增长，电力电子设备在电网中的占比逐渐增加，对电网稳定性的影响日趋严重。在青海、新疆等风能、太阳能资源丰富的地区，使用逆变器并网的电力电子设备占比较高，使得电网更易出现振荡现象。高比例新能源电网与传统电网相比，其振荡频率包含次/超同步或者更高频段，振荡的产生更具有时变性、多模态等特征。如风机与补偿装置间相互作用会引起次同步控制相互作用（sub-synchronous control interaction，SSCI），并网逆变器参数设置不合理会导致高频振荡等。因此如何提高振荡抑制策略的鲁棒性，使其灵活适应不同振荡情况这一问题引起了国内外学者的广泛研究。
周卫华，国网湖南省电力有限公司数字化工作部主任，教授级高级工程师，国家科技奖励咨询专家，电力行业绝缘子标准化技术委员会委员，全国绝缘子专家委员会委员，湖南省电机工程学会常务理事，湖南省电机工程学会高压专委会主任委员，国网公司电力设施噪声与振动实验室主任，国网公司“劳动模范”。
本文通过将深度强化学习、改进的Jensen尾流模型以及有模型与无模型的结合应用于风电场控制，不仅提升了控制算法的性能，还减少了训练成本，显著提高了风电场的功率捕获能力。未来的研究可以进一步优化该算法的适用性，并将其应用于更复杂的实际风电场环境中。
建立基于RFID被服芯片的被服洗涤管理系统，形成采购、仓储、洗涤、熨烫、周转、报废的全生命周期、可视化管理基于RFID内置编码的唯一性，在每件被服上缝制一枚VRFID洗衣标签(被服芯片)，通过提供的RFID终端系统(RFID手持系统、RFID隧道系统、RFID智能工作台等)实现被服入库、投放、收发、洗涤、周转、报废等全生命周期管理。
针对卷积神经网络模型负荷识别性能差、识别时间长等问题，提出了基于遗传算法优化CNN-SENet网络的居民负荷识别方法。首先，在卷积神经网络通道加入SENet模块，提升模型对关键特征的重要表征能力。其次，采用加权像素化处理负荷的U-I轨迹图，得到WVI特征矩阵，将其作为特征参量构建CNN-SENet模型。最后，利用遗传算法优化CNN-SENet模型超参数，提升模型负荷识别性能。通过对比不同算法的负荷识别能力，验证了本文方法对卷积神经网络性能的提升以及在负荷识别方面更优的性能表现。同时，为进一步提升准确率，未来的方向将从改进优化算法出发，提升对超参数的寻优能力。
以风电、光伏为代表的新能源迅速发展，但新能源发电的高度不确定性和波动性会大幅影响电力系统运行的经济性以及稳定性。因此，如何准确量化其对电力系统运行灵活性需求的影响，充分挖掘系统灵活性调节能力，进而建立综合考虑灵活性需求的调度策略，对于应对光伏出力不确定性、提高系统对光伏电站功率的消纳能力具有重要意义。
XX科技大学新校园位于XXXXX,总用地面积586639.68㎡;包括:行政办公楼、院系及教师办公楼、教学楼、实验实训用房、图书馆、体育馆、学生活动中心、大礼堂、学生宿舍、教师公寓、食堂、后勤及附属用房、门卫、室外球场等可满足在校学生10000人办学规模,建成后将明显改善学校办学条件，为人才培养提供坚实基础，强化社会高等人才供给，优化社会教育资源配置，
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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
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”。
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。
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。
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
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