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2025面向未来的中国数据中心:绿色低碳与高可靠性白皮书

在人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术加速融合的 背景下,数据中心作为算力基础设施的核心载体,已成为推 动全球数字经济发展的战略基石。

  • 2025-12-03
  • 阅读172
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十年航运数据洞察白皮书(2015-2025)

行业稳步增长,进出口总量持续攀升,中国港口体系迅速完善,为区域贸 易奠定了坚实基础。具体表现在: ? 口岸吞吐与物流通道持续扩能,若干年份内中国主要港口的集装箱 吞吐量实现稳健增长,推动港口群体化与枢纽化发展; ? 航线网络不断增密、新开航线与短驳班列数量显著上升,缩短了节 点间联通时间并提升了转运效率。

  • 2025-12-03
  • 阅读116
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2025年大模型与智能体安全风险治理与防护

传统漏洞攻击链放大 经典安全漏洞在AI环境中被显著放大,升级为控制面攻击 命令注入(43%实现存在)SSRF(30%实现存在)路径遍历(22%实现存在)SQL注入转提示注入

  • 2025-11-27
  • 阅读96
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毕马威_数据资产运营白皮书

《毕马威数据资产运营白皮书》探讨了数据作为新型生产要素在企业数智化转型中的重要性,提出了数据资产运营的“三要素”(组织与意识、流程与规范、平台与工具)和“四重奏”(数据资产盘点、评估、治理、共享)框架,并通过多个行业案例展示了数据资产运营在促进企业数字化转型、提升业务效率和创新商业模式中的实践应用和价值。报告强调了数据资产运营对于企业长远发展的战略意义,并提出了构建和优化数据资产运营体系的建议

  • 2025-10-10
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国网浙江台州供电公司 茹传红等|充电用能约束下工业园区负荷管控的随机优化策略

有分布式光伏的工业园区中,需要一个调度机制来维持功率平衡并协调每个单独电池的充电功率。本文对分布式光伏和与并网逆变器接口连接的电池进行建模,其中每组n跟踪注入电网的功率

  • 2025-09-23
  • 阅读200
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基于改进NSGA多目标值优化的油纸绝缘状态评估方法|《中国电力》

基于改进NSGA多目标值优化的油纸绝缘状态评估方法|《中国电力》基于改进NSGA多目标值优化的油纸绝缘状态评估方法|《中国电力》基于改进NSGA多目标值优化的油纸绝缘状态评估方法|《中国电力》基于改进NSGA多目标值优化的油纸绝缘状态评估方法|《中国电力》

  • 2025-09-04
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智能变电站光纤虚实回路映射及故障诊断技术|《中国电力》

智能变电站光纤虚实回路映射及故障诊断技术|《中国电力》智能变电站光纤虚实回路映射及故障诊断技术|《中国电力》智能变电站光纤虚实回路映射及故障诊断技术|《中国电力》

  • 2025-08-28
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陈艺璇 考虑资源演变的气候适应性输电网扩展规划

香港大学陈艺璇老师作了题为“考虑资源演变的气候适应性输电网扩展规划”的英文报告。《中国电力》编辑部征得专家同意,与您分享精彩报告,欢迎品读!

  • 2025-08-27
  • 阅读272
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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。

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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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