郝峰杰高工：混合多类型储能的分布式能源系统运行优化方法

对于含多类型混合储能系统的运行优化，通常将所有设备等效为一个整体，并未考虑各储能系统的运行特性差异等因素，最终导致设备利用率低，经济运行能力差。为此，首先以最大可再生能源消纳以及最小电网交换电量为目标，构建了优化函数模型。其次，考虑到多类型储能系统在充放电动态特性、运行成本特征以及SOC设定等方面差异，提出了一种结合能量型储能SOC一致性约束的双层解耦式运行优化方法，以适应分布式能源系统中的多类型储能协同运行。最后，以某个在建的分布式可再生能源系统工业示范园区数据为基础，对所提方法进行了算例验证与分析。结果证明，所提方法在保证分布式能源系统内多个能量型储能系统充放电同步性的同时，能够对具有相同运行特性的储能系统进行聚类，有效了降低计算复杂性，完成多类型储能协调与优化，并最终促进分布式能源系统的新能源消纳。

2024-09-27
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隐马尔科夫模型修正的交互多模跟踪算法_崔丽珍

针对交互式多模型目标跟踪算法中模型转移概率固定对跟踪精度造成的影响,提出了一种隐马尔科夫模型修正的模型转移概率自适应交互多模跟踪算法。该算法通过对跟踪过程建立隐马尔科夫模型,采用Viterbi算法求解修正系数,在检测到目标运动发生机动性变化时,将修正系数用于交互式多模型算法以达到实时调整模型转移概率的目的。仿真结果表明,该算法的跟踪结果优于传统的交互式多模型算法,具有很好的稳健性、实时性,有效降低了主观因素对跟踪精度造成的影响。

2021-05-06
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中国信通院云计算发展白皮书2020年

在刚刚结束的全国“两会”中,“新基建”首次写入政府工作报告。“新基建”不仅有助于扩内需、促消费、稳增长,还将为产业发展注入数字动力,成为促进经济增长的新动能。随着‘新基建”的推进，云计算必将加快应用落地进程,在各个行业实现快速发展。

2021-04-08
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deepseek+RAGFlow本地部署+搭建知识库

宝子们？？，还在为找资料东奔西走，被付费知识 “割韭菜” 而烦恼吗？？？今天就给大家分享超实用的技术干货 ——DeepSeek 和 RAGFlow 本地部署，再手把手教你搭建专属知识库？？，让知识管理和获取变得轻松又高效，而且 0 基础也能轻松上手！

2025-02-08
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外部数据在信贷风控和经营中的应用

本文将介绍外部数据在信贷风控经营中的应用实践。把数据用好最核心的是把握三个要点，第一点了解数据要用在什么地方、解决什么问题，于风控经营而言就是要用在什么策略/模型上，解决优胜劣汰问题；第二点，需要了解数据自身的特点及适用场景；第三点是如何应用数据，即评估和应用方法。本次分享主要包含四个部分，首先简要概述消费信贷风控经营的框架及所需数据类型，然后介绍引入外部数据面临的问题，进一步结合度小满信贷金融科技的实践分享应用评估方法，最后介绍如何通过联合建模提升外部数据的效果。

2024-03-19
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易观分析：新型显示OLED行业发展洞察2022（24页）

易观分析：新型显示OLED行业发展洞察2022（24页）,易观分析：新型显示OLED行业发展洞察2022（24页）,易观分析：新型显示OLED行业发展洞察2022（24页）

2022-11-15
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互联网与新营销理论

首届世界互联网大会2014年11月19日至21日在浙江乌镇举办，大会的主题是“互联互通共享共治”。这是目前中国举办的规模最大、层次最高的互联网大会，是世界互联网领域的高峰会议，大会的主要模式是演讲和沙龙相结合，设置国际互联网治理、移动互联网、互联网新媒体、跨境电子商务、网络安全、打击网络恐怖主义等13个分论坛。此次大会向全世界全景展示中国互联网发展理念和成果，为中国与世界互联互通搭建国际平台，为国际互联网共享共治搭建中国平台，让互联网造福世界。世界互联网大会将永久落户乌镇，每年一届,将持续举办。

2021-04-23
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vivo AI计算平台的监控高可用方案

vivo AI 研究院为了解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点，着手建设 AI 计算平台。经过两年的持续迭代，平台建设和落地取得了很大进展，成为 vivo AI 领域的核心基础平台。平台从当初服务深度学习训练为主，到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块，对外提供模型训练、模型推理和容器化能力。VContainer 是计算平台的底座，是基于 Kubernetes 构建的容器平台，具备资源调度、弹性伸缩、零一混部等核心能力。VContainer 的容器集群有上千个节点，拥有超过 100PFLOPS 的 GPU 算力。集群里同时运行着上千个 VTraining 的训练任务和上百个 VServing 的推理服务。本文主要分享了 VContainer 的监控高可用方案的选型和部署实践，以及各种踩坑经验。

2021-04-20
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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面向人工智能的光传送网（AI-OTN）技术研究报告

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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