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智能体落地最佳实践白皮书

在数字经济蓬勃发展的2025年,各行各业都在经历深刻变革市场环境瞬息万变,客户需求愈发复杂多元,企业如何在激烈的竞争中实现突破、持续发展,成为共同面临的重要课题,容智信息作为专注以 AI技术驱动企业创新升级的服务商,我们深刻认识到,智能技术已成为企业突破发展瓶颈、重塑核心竞争力的关键力量

  • 2025-06-23
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制造业数字化转型之路——再造盈利模式,重塑客户价值

大部分中小企业的感觉:数字化增加了人员、工作,工作反而复杂了 在非数字化的情况下,如何追踪生产进程?如何控制采购成本?如何实现品质追踪?如何核算产品成本?如何发现材料浪费.H H H H N t

  • 2025-06-23
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清华大学《AI赋能教育:高考志愿填报工具使用指南》

定义:平行志愿是指考生同时填报多个平行院校志愿,按照“分数优先,遵循志愿”的原则进行投档运作机制:计算机按考生分数从高到低排序,依次检索每个考生所填报的所有志愿 录取逻辑:一旦考生档案投至某院校且被录取,后续院校志愿自动失效

  • 2025-06-23
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智慧小区匠心自在解决方案

支持文字,图片,视频;支持即时,任务播放;支持分组管理物业管理中心可向手机app、可视对讲室内机、电梯广告屏等信息发布前端,发布物业通知、社区服务信息与商品告信息、询辅助物业管理,还可增加广告收入

  • 2025-06-23
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电力行业碳达峰及促进全社会碳减排影响分析

电力行业碳排放占能源领域碳排放40%以上,是能源领域减排的主战场。在全社会实现2030年前碳达峰背景下,电力行业碳达峰的时间关系着终端各个部门以及全社会碳达峰。首先,分析了已经实现碳达峰国家电力行业与全社会及其他行业碳达峰时间先后关系;其次,理论推导了电力行业碳达峰需要满足的条件以及不同情景下非化石能源发电量占比要求;最后,量化评估了电能替代对终端用能部门和全社会的碳减排影响。研究表明,电力生产碳强度下降率是决定电力行业碳达峰的重要约束条件,在2030年发电量为13万亿kW·h的基准情景下,非化石能源发电量占比需要达到56.3%,意味着2023—2030年每年新增风光装机容量2.4亿kW以上,电力行业可以在2030年实现碳达峰;电能替代促进全社会碳减排受电力生产非化石能源发电量占比影响,只有非化石能源发电量占比超过一定临界值,终端用能部门和全社会才能实现同步碳减排。

  • 2025-06-20
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上海电力大学 陶磊等|基于深度学习的直流微电网虚假数据注入攻击二阶段检测方法

微电网由分布式电源、储能装置和各类负载组成。近年来,直流微电网受到广泛的关注。相较于交流微电网,直流微电网有着更高的效率和可靠性,因此对于直流微电网的研究越来越多。直流微电网在孤岛运行下主要分为集中式控制和分布式控制。集中式控制需要一个强大的中央控制器维系系统运转,存在成本高、单点故障率高的缺点,因此目前大多数直流微电网采用分布式控制。分布式控制通过构建一种引入邻居通信策略的二次控制器,实现分布式电源的电流分配。

  • 2025-06-20
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广东电力交易中心有限责任公司 赵唯嘉等|基于关键特征对比分析的异常电价成因溯源方法

电价作为电力市场引导电力资源分配的手段,是对电力商品属性和市场价值的直接体现。电价受市场供给、负荷需求、市场结构、市场力、市场政策等多因素影响,任何一个影响因素的变化,都有可能引发电价变化,甚至形成异常电价,从而给电力市场建设的公信力带来负面影响。长时间、剧烈电价信号波动会极大增加电力市场的运行风险,从而阻碍各类市场主体参与电力市场运行的积极性。尤其是由发电商异常报价、市场政策不完善等原因形成的异常电价更是会传递错误的经济信号,形成电价风险。

  • 2025-06-20
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国网四川省电力有限公司 叶希等 基于信息间隙决策理论的受端电网电压稳定多源协同优化调度

随着“双碳”战略目标的持续推进,全国范围内清洁能源装机容量不断提升,给电网的安全运行与新能源消纳带来重大挑战。同时,新能源和大型水电基地通常远离负荷中心,直流输电设备和新能源系统比例的不断增加。通过直流线路输入能源,容易引起受端电网“空心化”等问题,使得受端系统的电压稳定性问题日趋严峻。以四川电网为例,四川省的地理特征复杂,直流通道与新能源的发展增强了系统的电力电子化特性,受端负荷中心缺乏电源支撑,电力供应保障难度大。如何提高电网受电能力,发挥能源互济作用,促进新能源消纳,是目前亟须解决的问题。

  • 2025-06-20
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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