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分布式电源与智能用电技术的现状与发展(93页)

欧洲、美国及日本等发达国家和地区目前都已经完成微电网及智能配用电系统的基础理论研究,初步建立了分布式能源和微电网的模型和仿真分析工具,完成了微电网及所构建的智能配用电系统的控制和保护策略、通信协议等,并且通过实验室测试和智能配用电系统示小区进行了验证,解决了微电网及智能配用电系统的运行、保护和经济性分析的基本理论问题。未来的研究目标是发展高级控制策略,整合多个微电网同智能配电管理系统 (DMS) 的相互作用,进行标准化设计,实现现场实验以进一步验证控制策略在实际微网构建的智能配用申系统中的运行效果,以及微电网对电力系统运行和规划的影响评估等

  • 2023-10-19
  • 阅读1791

数字政府一体化建设白皮书(2024年)

为加快推进数字政府一体化建设落地,本白皮书首次提出了“1122”的总体建设框架:即以体制机制为驱动,以履职场景为牵引,以政务数据、平台支撑为两大支撑,以运维运营、安全防护为两大保障。从实施要点看,要加强数字政府一体化建设的整体谋划,增强改革的系统性、整体性、协同性,建议围绕体制机制统筹化部署、履职场景协同化设计、政务数据一体化布局、平台支撑集约化建设、运维运营长效化运作和安全防护体系化保障六大核心任务,全局性谋划、系统性推进数字政府一体化建设。从推进策略看,按“有序组织、分类推进”的原则,立足省域、区域和国家三大空间视角提出发展策略:以“省市统筹、赋能基层”加快省域一体化,以“跨域协调、民生先行”推进区域一体化,以“全局部署、点面结合”渐进全国一体化。

  • 2024-02-21
  • 阅读1335
  • 下载0

自然语言处理技术分享

自然语言理解是人工智能研究重要的领域之一,同时也是目前前沿的难题之-它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,是未来人工智能的核动力。因此理解自然语言理解以及自然语言理解技术的含义,阐述自然语言理解的研究及其相关应用,综述自然语言理解技术研究方向变化并对自然语言理解的发展前景进行分析和展望,是十分有意义的.

  • 2023-12-11
  • 阅读414

全球智能手持影像设备市场发展白皮书(2023)

全景拍摄可以实现记录环境影像的同时拍摄玩家自身运动状态的功能,目前市场上智能影像设备玩家更青睐于选择带全景功能的运动相机。注重客户体验的专家级运动相机产品,增加全拍摄功能,以提升自身附加价值和拓宽产品受众,这将是未来的必然趋势。

  • 2023-12-11
  • 阅读545
  • 下载0
  • 87页
  • pdf

元宇宙城市白皮书(2023)

本白皮书的编写旨在提出元宇宙城市的定义、发展内涵、发展意义,并对其发展阶段、发展现状进行描述,梳理其技术体系和应用案例,研判其发展趋势,发现问题并提出建议,从而给地方政府发展元宇宙城市提供参考。

  • 2023-12-08
  • 阅读514

中睿科技2024数字校园联网新纪元-网络构建与发展白皮书56页

计算机技术、多媒体技术、网络技术,以及智能化建筑技术的迅猛发展,不仅对人们的学习、生活、工作方式产生巨大的影响,而且引发了学校教学模式、教学方法、学习方式和教学环境等支撑环境建设的变革。目前,各大院校、中小学校园已逐渐呈现出由信息化向数字化演进的趋势,以技术为导向发展到以业务为导向,正在探索将大数据、移动互联、云平台等信息技术与教育业务交叉融合的新模式。未来数字校园建设将以“以人为本、面向服务、信息互通、数据共享”为核心建设思路,提供及时、准确、高效、便捷的校园数字化服务,提供满足跨部门的业务管理、面向全校用户便捷的信息服务。通过“管理化+服务化”的思路帮助学校实现由传统应用系统以管理为核心转向前端以服务为核心,实现学校各类资源的整合和配置优化,提高学校的管理水平和办学效率,使高校数字化应用达到较高水平。

  • 2024-06-06
  • 阅读657
  • 下载0

高低压配电柜基础知识

将电气设备的金属外壳直接接地的保护系统,称为保护接地系统,也称 系统。方式是将电气设备的金属外壳与工作零线相接的保护系统,称作接零保护系统,用表示。方式是电源侧没有工作接地,或经过高阻抗接地。负载侧电气设备进行接地保护的保护系统。

  • 2024-06-06
  • 阅读299

云计算安全等级保护2.0合规能力白皮书

《新华三云计算安全等级保护 2.0 合规能力白皮书》从等保能力验证技术架构、新华三云计算安全能力等保 2.0 合规状况及白皮书使用建议等方面做了详细阐述。借助白皮书,客户能够快速获取多交付场景下新华三云计算安全合规防护能力,同时结合客户侧的应用、安全管理、物理环境等方面的保护措施,共同构筑满足等保和客户需求的信息系统整体安全防御体系。

  • 2023-10-20
  • 阅读911
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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