DeepSeek-R1推理大模型引爆了国内外 AI 社区，并火出了圈。最近，各个行业又掀起了接入 DeepSeek 的狂潮，大家唯恐落后于人
有的用户觉得DeepSeek不好用，其实可能恰恰是因为给DeepSeek喂了太多的提示词，限制了它的深度思考(如右图，按照四维度分析框架，只得出干巴巴的报告)，它与指令性大模型不同，其实是不需要太长的提示词的
由于电池荷电状态（state of charge，SOC）无法直接测量，且传统的SOC估算方法精度低。为了提升锂离子电池SOC估算精度，对比了不同深度学习网络模型应用于SOC估算的效果，并提出了一种基于DRSN-CW-LSTM网络的锂离子电池SOC估算方法。该方法基于长短期记忆网络（long-short-term memory，LSTM）和逐通道不同阈值的深度残差收缩网络（deep residual shrinkage networks with channel-wise thresholds，DRSN-CW），利用锂离子电池电压、电流、温度、容量等数据信息在深度残差收缩网路中进行特征提取，通过LSTM进一步拟合时间序列数据趋势，实现锂离子电池在使用周期内SOC的预测。在DRSN-CW网络的残差收缩模块中可以实现自适应噪声数据处理功能，消除锂离子电池数据流质量对SOC预测的负面影响。利用锂电池公共数据集训练所提出的网络，对比了3种神经网络模型在该两组数据集上的预测效果。实验结果表明，所提出的深度学习模型在两组公开数据集上的MAE和RMSE均值都控制在5%以内，相比其他3种深度学习模型有更好的抗噪性能和预测性能，且估算精度高。
轻型车与中重型车长期电动化目标清晰；到2035年，6吨以下轻型电动车的保有量将达到36-49%，6吨以上中重型电动车的保有量将达到22-26%
DeepSeek-R1发布开源，擅长处理复杂且在训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升模型推理能力。 DeepSeek-R1在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAl o1正式版。 9s)a1uaз.18d/ Deepseek-R1 100- 80 0penA1-01-1217 Deepseek-R1-32B 0penAl-01-mini DeepSeek-V3 41.6雀2. 目前大模型主流榜单开源模型DeepSeek-V3 位列榜首，与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。
极端天气给新型电力系统的建设与运行带来诸多挑战，电力系统灵活性资源的不断丰富给了电网应对极端天气的新思路。考虑极端条件下储能等资源聚合参与电网负荷恢复的场景，研究了资源聚合参与电网韧性提升的策略方法。首先，基于储能等资源自身的运行状态，提出了资源剩余调节能力模型。然后，构建了计及资源剩余调节能力的资源聚合调控模型，并通过“域”刻画资源聚合体的剩余调节能力与运行功率的关联关系，进一步构建了面向“灾前-灾中-灾后”全阶段的电网优化运行与韧性提升模型。最后，通过算例分析，验证了该策略对电网韧性的提升效果。
大模型的兴起和发展，推动了人工智能的进步，并在自然语言处理、计算机视觉等领域取得一系列重要成果。大模型不仅是一种技术,它重塑了数据要素生态链,引领了产业研究、开发及应用的范式变革,使新产业、新业态、新模式进发潜能，展现出新活力，推动我们迈入一个全新的人工智能时代。
在"电力系统保护与控制”专题会议上天津大学朱介北教授作了题为“新能源构网控制性能评估与提升”的专题报告。？征得朱教授同意，特与您分享！
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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”。
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区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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