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清华大学&IPE:中国“光伏+“再构想

中国已将高质量可持续发展作为国家的核心战略和未来几十年的发展方向。清洁、绿色、低碳是现阶段能源转型最具代表性的特征。值得国际社会进一步明确和关注的是,中国的能源转型的加速度更快、规模更大。

  • 2024-04-29
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前沿人工智能安全的最佳实践指南2024

GPT-4 等前沿大模型展现出强大的涌现能力,在多领域逼近人类水平。同时,大模型为多个技术方向带来新的发展空间,包括多模态、自主智能体、科学发现等能力。模型能力在未来几年内仍存在数量级进步的空间。

  • 2024-04-29
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千亿资金涌入!零碳产业园藏着什么生意经?

在“智慧园区”、“数字园区”、“绿色园区”之后,“零碳”成为产业园最时髦的前缀。先行者远景集团已经有落地的零碳产业园样本,近期又有中国天楹、东华能源等公司相继披露百亿甚至千亿级别的规划。“零碳”这张绿色标签背后潜藏着一片巨大的市场,一些企业需要向消费者、客户、海外市场展示减碳的努力,他们是最迫切的需求方;能源设备制造商、集成商,数字化方案提供商等角色闻风而来,各显身手,从不同角度切入产业园找生意。

  • 2024-04-29
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民生证券:环保行业专题报告-水务行业全景图

水务是重要的民生基础工程:水务行业上游包括设备制造、工程建设;中游以水务设施运营为主;下游包括相关的企业用户和居民用户。水务设施运营由原水供应、自来水生产、排水、污水处理及水资源回收利用等环节构成。水务运营项目主要采取特许经营的模式,一般特许经营权周期在 25-30 年,具有地域属性及特许经营壁垒。

  • 2024-04-29
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玛尔丽斯堡:通往水务能源中和之道

为城市居民提供生活用水和卫生服务需要耗费大量资源。这种挑战只会随着全球发展和人口增长而不断升级。如今,经济的高效节能解决方案可以大幅降低供水行业的能耗,尤其是在污水处理厂的能耗

  • 2024-04-29
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“工业大脑”国产PLC发展现状及展望

本文综述了国内PLC发展的四个阶段,分别从市场现状、产品现状、标准以及国家颁布的相关政策和计划等方面介绍了国内PLC发展现状。然后,本文分析了国产PLC与进口PLC产品的差距,并结合国内现状,提出了与欧系、美系、日系PLC对标的“中国系”PLC发展思路。

  • 2024-04-29
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激光雷达产业梳理:再看汽车智能驾驶之眼-浙商证券-2024.3.4-37页

从测距方式来看,激光雷达可分为ToF以及FMCW两种形式: ToF:(Time of Flight,飞行时间)通过直接测量发射激光与回波的信号的时间差,基于光在空气中的传播速度得到目标物体的距离信息,具有响应速度快,探测精度高的优势。ToF方案技术成熟度高,成本相对低,为目前主要激光雷达使用的方案。 FMCW:(Frequency Modulated Continuous Wave,调频连续波)将发射激光的光频进行线性调制,通过回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差,从而间接获得飞行时间推出目标距离。FMCW具有可直接测量速度信息和抗干扰强的优势。FMCW目前技术成熟度低,目前还未大规模商用。

  • 2024-04-28
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报告分享|人工智能在电力系统中的应用及大模型最新进展

介绍电力人工智能及其应用现状,深度解析数据驱动的电力系统稳态评估与控制,最后聚焦人工智能大模型最新进展。

  • 2024-04-28
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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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