计划模式下，电网公司负责电能统购统销，预测全网年度用能需求，扣减预测的新能源发电量后，再基于政府拟定的规则，大致平均分配给所调度的各个电厂，得到各电厂的年度利用小时数
2023 年以来，化工行业成本压力减轻，化工产品价格中枢走低，化工行业整体收入同比下降，但终端需求表现各异，导致细分化工行业利润分化明显。
作为深耕网络安全产业前沿的一分子，我们密切关注国内外网络安全发展态势，并积极赋能网络安全供给侧创新研发。为此，我们依托自身研究队伍积淀，结合持续热点跟踪，将核心研究成果集结成册，形成本报告。
本白皮书旨在全面分析和探讨医疗美容行业的数字化现状、驱动力及应用场景，旨在为行业从业者、投资者、政策制定者以及其他相关利益方提供深度洞察和实用建议。通过详细研究全球与中国市场的发展现状，分析数字化转型的关键驱动力及成功案例，本白皮书将为医疗美容机构和相关企业提供战略指导，帮助其在数字化浪潮中抢占先机，持续创新与发展。
2024中国AI应用开发者生态调研报告-易观分析.2024中国AI应用开发者生态调研报告-易观分析,2024中国AI应用开发者生态调研报告-易观分析
数字化与“央国企 KP!”紧密相连，这一点从每年年末国资委召开的中央企业负责人会议中便可窥见一斑。2023 年12月 25 日至26日，国资委召开中央企业负责人会议，全面总结 2023 年国资央企的工作成果，并深入研究部署 2024年的重点任务。会议明确提出，2024年国资委对中央企业将继续保持“一利五率”目标管理体系的总体稳定，具体要求包括“研发投入强度和科技产出效率持续提高”，同时强调“持续加强精益化运营管理”“
最高效率:新业务能力通过云服务平台向分支快速复制分发，为一线业务提供有力支撑最具特色:各分支在数字化平台基础上进行个性化需求定制，激发“千园千面”的创新活力最低成本:减少各分支的的重复投资，统一运维，降低一线对复杂技术应用的难度和资源投入
未来随着双碳政策的推进，本文提出的双向碳排放分摊和低碳经济运行方法，将为高能耗企业更深层次参与低碳需求响应提供理论和技术支撑。
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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”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
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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