本文件的宗旨是响应国家2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和的目标要求，助力零售企业建立与完善碳管理体系，探索减排空间，进一步提高零售企业碳管理效率和水平，同时带动价值链上下游低碳发展，最终实现零售企业碳中和。
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从消费互联网到工业互联网：传统产业面临着改造升级，新技术、新模式、新业态、新产业不断出现，过去二十年，消费互联网格局已定，未来十年，工业互联网将蓬勃发展
显存压力大：每块GPU上存储一份完整模型，造成冗余，模型参数量增加导致显存的压力增大 ？ 互联压力大：Server需要与每个Worker进行梯度传输，带宽成为整个系统计算效率的限制因素
全球机器人行业的发展经历了萌芽阶段（20世纪40-50年代）、初级阶段（20世纪60-70年代）、迅速发展阶段（20世纪80-90年代）、智慧化阶段（21世纪初-至今）等四个阶段。 ？ 当前阶段，随着感知、计算、控制等技术的迭代升级和图像识别、自然语音处理、深度认知学习等人工智能技术在机器人领域的深入应用，机器人领域的服务化、智能化、通用化趋势日益明显。 ？ 在日本，机器人的关键性部件—减速器是遥遥领先的，并且已经形成了技术壁垒；德国则在原材料、本体零部件具有很大的优势；美国当前在人形机器人方面、机器人AI技术方面引领潮流。
调研报告从智慧公路发展环境、发展现状、主要建设内容和技术及其效果评价、发展建议四个方面入手，系统梳理、总结了我国智慧公路发展和实践情况、细分场景和关键技术应用效果，并结合 2023 年 9 月交通运输部发布《关于推进公路数字化转型加快智慧公路建设发展的意见》等相关政策文件，对智慧公路建设提出了明确的建议。希望本调研报告能为交通行业主管部门和各从业单位在智慧公路领域的科研、建设、运营和管理工作提供帮助，共同推动中国智慧公路建设的健康、快速发展。
大语言模型如火如荼，人工智能领域日新月异。去年 12 月 ChatGPT 上线后，引发了全球范围内的“ChatGPT”热，大语言模型也成为了当下人工智能领域最热的研究方向。2023 年 3 月以来，大语言模型领域的动态频出，GPT-4、百度文心一言陆续发布，微软的 Microsoft 365 Copilot 展现了大模型与协同办公软件结合的新形态，ChatGPT 第三方插件开放助力 OpenAI 建立生态。人工智能领域的发展走上了“快车道”。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测，但实际应用中可能存在的复杂工况条件，如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论，未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。
电力系统灵活调节能力充裕度研究在新型电力系统建设过程中有着重要地位，为了研究这一问题，本文建立了基于形态学分解的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型。通过使用某地区实际电力系统运行数据进行仿真验证，可以得到以下结论。
国内智能化安全运营正处在一个充满机遇和挑战的关键发展阶段。A 技术的深度赋能、自动化水平的持续提升、数据驱动理念的深化、应用场景的不断扩展、人机协同模式的探索、云化与 Saas 化的加速、量化管理的普及以及生态合作的深化，共同勾勒出IS0C未来的发展蓝图。企业应积极拥抱这些趋势，克服挑战，构建面向未来的智能化安全运营体系，以应对日益复杂的网络安全威胁，保障数字化转型的顺利进行。
英伟达（NVIDIA）自1993年创立以来，以技术前瞻性和生态构建能力重塑计算产业格局。经历1999年纳斯达克上市奠定资本基础后，公司在2006年推出革命性的CUDA并行计算架构，突破性地将GPU应用边界从图形渲染拓展至高性能计算领域，为后续人工智能革命埋下关键伏笔
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