通过全园区项目的集中管理，统筹规划实施，切实加强基础设施尤其是政务云、政务网、数据大脑的统筹建设，大力提升全园区数字化基础支撑能力，积极破解网络互通难、数据共享难、业务协同难的三难问题，真正实现网络通数据通、业务通，变三难为三通，为“数字政府”改革建设打下坚实基础。最终实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理与服务，推进园区决策科学化、社会治理精细化、公共服务高效化。
2022 年 11 月 30 日，人工智能公司 OpenAI 发布聊天机器人模型 ChatGPT。它以前所未有的生成能力、广泛的 应用场景以及像人类般互动的自然语言交互模式，让大众第一次真切感受到人工智能（Artificial Intelligence，以下简 称“AI”）的魅力。由此开启的新一轮 AI 大模型技术浪潮，正深刻改变着现在乃至未来人类社会的生产生活方式。
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包装行业与人们的日常生活紧密相连，食品包装、日化用品包装以及快递包装等都是人们每日都会接触到的。正因如此，与其他行业相比，包装行业在环境和社会议题方面占据着独特的地位。从“黄金设计原则”在全球范围内的广泛应用，到众多知名企业的积极参与，包装行业正在奋力探索一条可持续发展的道路。
结构的安全性是指结构能承受在正常施工和正常使用时可能出现的各种载荷和(或)载荷效应，并且在偶然事件发生时及发生后，仍能保持必须的整体稳定性。此外，结构在正常使用时，还必须适合营运的要求,并在正常的维护保养条件下,具有足够的耐久性。
行业图谱研究是清华大学五道口金融学院科创金融研 究中心科技成果转化研究的一项子课题，目标定位于清晰理解前沿科 技成果的技术核心、科创企业的技术竞争力及科研工作者的研究进度， 从而助力科技成果转化效率的提升
云道资本分析认为，2024年是中国能源转型迈向下一全新阶段的开始，该阶段是以可再生能源系统与传统电力系统的适应耦合发展为主基调，而绿氨产业在此能源转型的新阶段扮演了极为关键的一环，有望在 2-3 年实现爆发性快速增长。
智能技术创新推动中国智能教育硬件行业蓬勃发展，其中C端市场将在未来不断提升占比;智能学习机是智能教育硬件行业中最核心最具增长潜力的赛道。
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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?
集团版专为集团型企业打造，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。它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。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
针对光伏功率随机性较强等问题，提出了一种基于相似日选取和数据重构的短期光伏功率组合预测方法。首先，利用核模糊C均值算法对光伏功率进行聚类分析，通过最大信息系数提取主要影响特征；其次，结合合作博弈思想计算预测日和历史日的综合相关系数，挑选相关性较强的历史日构建训练集；然后，利用变分模态分解将光伏功率分解为若干子序列，计算排列熵值并重构为趋势项、低频项和高频项；最后，对趋势项和低频项采用长短期记忆神经网络进行预测，对高频项采用卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络-注意力机制模型进行预测，将结果叠加得到最终预测结果。经实例验证，在不同天气条件下，所提模型整体预测误差最小，可有效提高预测精度。
本文在现有研究区域综合能源系统配置与调度双层优化的基础上，引入？效率作为综合能效的评估指标，同时考虑风光不确定性、负荷和能源价格波动对系统的影响，建立了计及？效率和多重不确定性的RIES双层优化模型，
未来随着双碳政策的推进，本文提出的双向碳排放分摊和低碳经济运行方法，将为高能耗企业更深层次参与低碳需求响应提供理论和技术支撑。
Agent（代理）一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域，"Agent"（智能 体）是一个具有自主性、感知能力和决策能力的实体。智能体能够通过传感器感知其所处的环境，并根据其内部状态和预设的目标，通过执行器对 环境进行影响。智能体的目标通常是在给定的环境中实现特定的任务或目标。大型语言模型（LLMs）的出现为智能代理的进一步发展带来了希望
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