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！
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。目前，大数据企业达到了8900多家，大数据产业规模总量超过1100亿元。
通过ICT技术的运用，为智慧园区建设与运营的提供核心服务能力，对下联接物联设备、屏蔽设备感知层的设备差异，对上支撑上层智慧应用、支撑水平业务扩展能力，并提供可视化管理和服务平台。
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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，
近年来，AI？快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输，模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。
2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代
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