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中国煤电低碳转型发展路径研究--人民大学

电力部门作为中国最大的碳排放来源以及终端部门电气化的重要支撑,需 要从以煤电为主体转向高比例可再生能源、多种能源形式互补的新型电力系统。 从排放占比和减排潜力来看,煤电行业低碳转型将成为碳中和愿景下的重点任 务。当前,中国煤电为主的电力结构是客观事实,明确煤电在转型过程中不同 阶段的定位,积极稳妥推进煤电转型升级是电力部门低碳化转型的关键举措, 也是推进实现碳达峰碳中和的重要支撑。

  • 2025-07-04
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流程工业大模型:挑战与机遇

当前,大模型技术在多个领域展现出颠覆性潜力,正深刻重塑人类与工业复杂系统的交互模式。面对流程工业“机理复杂、控制困难、知识碎片化、研发周期长”等长期存在的关键难题,通用大模型在泛化能力、可信性与可持续学习等方面难以满足工业场景的高要求。为此,任磊教授团队于中国工程院院刊《Engineering》提出了流程工业大模型框架——ProcessFM,融合“数据+机理+知识+计算”的多层架构,该架构从资源层、基础层、适配层到应用层进行系统设计,构建适用于流程工业的大模型技术底座,具备机理认知、知识问答、仿真生成、智能控制、优化决策、科学发现六大核心能力,旨在实现高度融合的工业智能。未来,流程工业大模型将从多模态数据及机理融合、可解释决策、边缘部署等方向突破,为流程工业带来大模型赋能的智能解决方案。

  • 2025-05-26
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创客贴:2022-2023数码电子产品行业报告

当前年轻人消费数码3C产品更加灵活随性,[随时按需求购买]成为主流选择,电商大促日、品类优惠日、品牌上新传统节日大促等时间节点吸引力在减弱:00后对[随时按需购买]的偏好选择最显著,95后更爱品类优惠促销日,90后青睐产品上新,80/85后相对愿意选择在电商平台大促进行购买消费。

  • 2023-03-14
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人工智能117

谓词逻辑:是命题逻辑的推广,命题逻辑是谓词逻辑的特殊情况。因为任何一个命题都可以通过引入具有相应含义的谓词(个体词视为常量)来表示,或认为命题是没有个体变元的零元谓词。

  • 2021-06-29
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大数据发展分析类素材PPT文档

改革开放三十多年来,中国走过了美国等资本主义国家上百年才走完的发展道路,信息技术在国我的发展功不可没。

  • 2021-06-24
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基于GBD大数据的中国抑郁负担现状和趋势分析_沈宛颖

的分析1990—2017年中国抑郁症患病、发病以及伤残损失寿命年(years lived with disability,YLD)的现状及变化趋势,为抑郁症防控提供科学依据。方法从2017年全球疾病负担研究(Global Burden of Disease 2017,GBD 2017)结果得到中国1990—2017年抑郁症的标化患病率、标化发病率、标化YLD、标化YLD率等指标,对比分析全球、中国及其他主要国家这些指标随年份的变化情况。结果 2017年,中国抑郁症患病率、发病率和YLD率女性均高于男性,约为男性的两倍;高年龄段的患病率、发病率、YLD率基本上高于低年龄段,随着年龄的增长,中国抑郁症患病率、发病率、YLD率总体呈现上升趋势。

  • 2021-06-18
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新安江模型参数自动优化率定的SCE_UA算法应用研究_张超

为了探索概念性流域水文模型参数自动优化率定和预报精度问题,本文基于三水源新安江模型,以沿渡河流域为研究对象,在给定理想径流资料定义的基础上,应用SCE-UA算法分别就理想径流资料和实际径流资料的情况下,资料长度选择对新安江模型参数优选的影响进行研究.结果发现,理想资料情况下,资料长度对模型参数优选没有影响,同时发现SCE-UA算法参量p的取值依赖于待优化问题的维数;实际资料情况下,参数优化结果随资料长度增加有向最优值靠拢趋势,说明输入、输出观测误差和模型结构误差是导致算法不能搜索到参数真值和寻优过程不稳定的重要原因.

  • 2021-04-21
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用友智能工厂V2.0(离散版)产品介绍

提供物联网标准接入以及服务能力。提供物联领域的统一解决方案。 包含IoT网关、IoT公有云服务,具备标准的M2M的设备连接、注册、数据采集、管理控制、状态统计、端端安全、以及预测分析等能力。

  • 2021-04-22
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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