1)本文针对目前调频辅助服务市场机制无法有效衡量风电参与调频的真实容量问题，为现行的调频辅助机制进行分析及优化，引入风电调频可信度指标及综合调频性能指标对容量和里程报价修改，建立风电参与调频市场出清模型。 2)本文引入风电调频可信度指标和综合调频性能指标可以衡量风电参与调频的真实容量修改报价模式可以使优质的调频资源优先出清，从而保障系统安全稳定运行。。
精准、客观、有效的碳排放核算方法是服务碳达峰碳中和、支撑科学碳减排决策的迫切需要。当前电力用户的间接碳排放被纳入多个省级碳排放试点市场，同时也是各级行政机构进行碳排放统计核算的重要来源，因此电网碳排放因子事关国家碳减排工作大局，根据新形势需要及时完善电网碳排放因子计算方法意义重大。首先论述了电网碳排放因子概念和应用范围，随后梳理了国际典型电网碳排放因子发展现状，基于目前国内常用电网碳排放因子计算方法，从核算周期、核算范围等方面提出了优化建议，重点从有效衔接绿色电力消费的角度，设计了考虑绿色电力消费影响的电网碳排放因子改进算法。算例分析表明，所提改进算法能够更准确反映用户用电行为产生的间接碳排放水平，也能更有效促进绿色电力消纳发展。
【原油库存板块】IEA、EIA、OPEC在2024年4月报中预测2024年全球原油库存变化分别为-30、-26、-153万桶/日，较2024年3月预测分别-108、-16、-47万桶/日，三大机构预测2024年库存变化平均为-70万桶/日，较2024年3月预测均值-57万桶/日。具体来看，2024年4月IEA、EIA、OPEC预测2024Q1全球原油库存或将分别-30、-23、-97万桶/日，三大机构预测库存平均-50万桶/日。
能源技术路线图：中国风电发展路线图2050（2022年）,能源技术路线图：中国风电发展路线图2050（2022年），能源技术路线图：中国风电发展路线图2050（2022年）
23 年开年信创迎内外部因素双重催化。1 月的中共中央政治局第二次集体学习上，习近平强调要加快科技自立自强步伐，解决外国“卡脖子”问题。同时，春节后美国对我国半导体制裁事件频发，我们认为将会进一步催化信创产业投资情绪，倒逼我国半导体产业独立自主进程加速。 我国信创生态已初步建立，基础软硬件市场空间潜力巨大。其中基础软硬件的自主可控对我国网信安全具有关键意义
MCP不像传统的协议定义，它没有一个确定的数据结构。它的核心是通过自然语言描述清楚有哪些MCPServer，承担什么作用,有哪些MCPTool,承担什么作用，然后让大语言模型通过推理去选择最合适的MCP Server以及MCP To0l。所以它的核心本质上还是提示词工程。
系统说明:实现企业员工健康状况的可视化:支持在个人PC、手机移动端进行预约;让员工利用碎片时间进行健身通过后端数据平台与无线智能手环，对日常体质监测、运动心率血压、睡眠监测、血糖血压监测，通过专业医疗人员对监测数据的分析，通过短信或邮件的形式将专业健康意见发送给个人，便于健康状况实时查询。
ESG 强调经济、环境、社会协调发展，与高质量发展、共同富裕、“双碳”目标等国家顶层战略高度契合。在政界、学界、业界等多方力量的共同推动下，ESG 在我国已步入加速发展阶段。可以预见，践行 ESG 理念、提升可持续经营能力，将成为我国企业高质量发展道路上的“必答题”。
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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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