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为解决电网负荷因明显季节特征难以灵活调峰以及新能源长时消纳等问题,以云南楚雄地区为例,提出了一种光伏发电-液化空气储能(liquid air energy storage, LAES)系统构架,旨在理清源-网-荷-储的一体化规划思路。基于云南地区典型气候条件、不同季节下的光伏出力特征及用电负荷历史数据建立了基于光伏发电-液化空气储能的短时负荷调峰和长时光伏消纳模型。在仿真分析每日用电负荷和季节性用电负荷调峰基础上进一步验证和评估了百兆瓦级光储系统进行短时调峰和长时消纳的技术可行性和经济效益指标。评估结果表明:引入光伏发电-液化空气储能系统后,通过每日负荷调峰可以减轻33.4%的电网供电压力,通过季节性长时间储能调控有望降低10.1%的光伏弃电率。在短时负荷调峰和长时光伏消纳的经济效益评估中,平均度电成本(levelized cost of energy, LCOE)约为0.47元/kWh,光储电站的静态投资回报周期(static payback period, SPP)和动态投资回报周期(dynamic payback period, DPP)分别稳定在7.5年和10.5年左右,有效验证了光伏发电-液化空气储能电站的经济可行性。
DeepSeek-V3是一款MoE模型,总参数量671B,激活参数量37B,采用2048张H800(节点内NVLink,节点间IB,非超节点架构)在14.8T token数据集上基于自研 HAI-LLM 训练系统总计训练了1394h(58.08天)
当前AI与企业管理的结合已迈向深度整合阶段,AI正重构企业的运营管理模式。在2025年“两会”上,新质生产力的发展被重点强调,民营企业通过与人工智能技术深度融合,将成为推动科技创新与经济高质量发展的重要引擎
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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。
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:整合多模态医学数据,包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据,完成 不同时间点、条件下的数据对齐,构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法,提供跨模态标注算法和标注工具, 揭示跨模态数据之间的语义关联性,帮助分析其相互作用和整 合效果,提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据,提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法,对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等,以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台,促进跨学科研究团队的协作, 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具,辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇,支持人工智能技术赋能智能终端产品,推动智能终端产业高质量跨越 式发展,加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区,按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求,结合我市实际,制定本行动计划
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