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天合储能:2024年储能系统安全可靠性白皮书

随着全球能源迅速向清洁和可再生能源转型,储能市场正面临前所未有的发展机遇。在接下来的几年中,储能技术将成为推动可再生能源大规模并网、增强电网韧性及实现分布式能源管理的关键。储能系统将在发电调频、调峰、备用容量及用户侧和输配电侧的多样化应用中发挥重要作用。技术进步和成本降低将促进储能系统的广泛应用,智能化和数字化技术的发展则将提升其效率、安全性和经济性。总体来看,储能市场将向规模化、商业化和多样化方向发展,成为全球能源转型的关键力量。

  • 2024-12-16
  • 阅读1383
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  • 22页
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《第一次做项目经理(第二版)》

《第一次做项目经理 (第二版)》,《第一次做项目经理 (第二版)》,《第一次做项目经理 (第二版)》

  • 2023-09-01
  • 阅读1370
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  • 414页
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人工智能基础与应用—— 初探人工智能

物联网:对接真实的物理世界,获取海量数据;云计算:为海量数据提供强大的承载能力;大数据:对海量数据进行挖掘和分析,实现数据到信息的转换;人工智能:对数据进行学习,对信息进行理解,最终实现数据到知识和智能的转换。

  • 2024-12-18
  • 阅读1370
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  • 26页
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浙江大学:2024年全球隐私计算报告

2023年,国家数据局会同有关部门制定《“数据要素x”三年行动计划(2024-2026年)》国家数据局积极探索布局数据基础设施,加快数据空间等技术研究,推动隐私计算技术应用,打造安全可信流通环境,为数据要素流通、开发、利用提供支撑

  • 2024-12-20
  • 阅读1357
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  • 47页
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《工业技术软件化白皮书》

本白皮书共有七部分内容。第一部分描述白皮书的目的和适用范围;第二部分介绍工业技术软件化的概念和内涵;第三部分工业技术软件化的意义和价值;第四部分介绍工业技术软件化发展态势;第五部分描述了工业技术软件化的实现路径;第六部分论述工业技术软件化生态建设;第七部分展示了工业技术软件化的若干实践案例

  • 2021-06-10
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奇安信:95015网络安全应急响应分析报告(2024年中)

当前国内绝大多数政企机构在网络安全基础设施建设和网络安全运营能力方面存 在严重不足。一方面,仅有 15.3%的政企机构能够通过安全巡检提前发现问题,避 免损失,而绝大多数政企机构只能在重大损失发生之后,或被第三方机构通报后才 能发现安全问题;另一方面,攻击者利用弱密码、永恒之蓝等常规漏洞攻击主机、 服务器的事件占比近二分之一。

  • 2024-12-13
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科大讯飞:2024智能教育发展蓝皮书-生成式人工智能教育应用(精华版)

随着 ChatGPT的推出,生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,GenAI)迅速崛起吸引了全球范围内的广泛关注。GenAI作为人工智能技术的最新突破以及新质生产力的典型代表,不仅是引领新一代产业变革的关键力量,也为经济社会发展注入了强劲动能。GenAl的自然语言理解、内容生成和逻辑推理等强大能力,可以与相关行业融合,赋能千行百业。2023年7月,国家网信办出台的《生成式人工智能服务管理暂行办法》强调,要坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则,采取有效措施鼓励生成式人工智能创新发展

  • 2024-12-11
  • 阅读1348
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《互联网+:从IT到DT》

互联网必须找到那个缺失的部分。这个缺失的部分就是鼠标和土地、水泥携手合作,找到一个方法让互联网经济和实体经济能够结合。只有“互联网+”,互联网公司才能活下来,才能开心地活30年

  • 2023-09-28
  • 阅读1341
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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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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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