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樊占峰博士:智能微网控制保护新技术研究与应用

许继电气股份有限公司党委委员、副总经理樊占峰博士作了题为“智能微网控制保护新技术研究与应用”的报告。征得樊博士同意,特与您分享。

  • 2024-10-12
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55个国外CCUS项目

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  • 2024-10-12
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【IEEETFS】微分卷积模糊时间序列预测

时间序列预测(FTSF)是一种应用广泛的典型预测方法。传统的FTSF被视为一个专家系统,这导致其无法识别未定义的特征。上述是FTSF预测不佳的主要原因。为了解决这个问题,提出的模型差分模糊卷积神经网络(DFCNN)利用卷积神经网络重新实现了具有可学习能力的FTSF。DFCNN能够识别潜在信息并提高预测精度。得益于神经网络的可学习能力,在FTSF中建立的模糊规则的长度被扩展到专家系统无法处理的任意长度。同时,由于非平稳时间序列的趋势,FTSF通常无法实现令人满意的非平稳时间系列性能。非平稳时间序列的趋势导致FTSF建立的模糊集无效,导致预测失败。DFCNN利用差分算法削弱非平稳时间系列,使DFCNN能够以较低的误差预测非平稳时间串,而FTSF无法以令人满意的性能进行预测。经过大量实验,DFCNN具有良好的预测效果,领先于现有的FTSE和常见的时间序列预测算法。最后,DFCNN为改进FTSF提供了进一步的思路,并具有持续的研究价值。 关键词:卷积神经网络、深度学习、预测、模糊时间序列。

  • 2024-12-12
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信息技术发展司:以场景为切入点解决制造业数字化转型整体问题

近日,《数字化转型》2024年第1期刊发信息技术发展司文章《构建重点行业“一图四清单”推动制造业数字化转型走深向实》。 本文介绍了推进制造业数字化转型的主要挑战,总结了以场景为切入点解决制造业数字化转型的整体问题,并提出了“一图四清单”的主要思路和作用。建议各级主管部门、产学研用各界依托“一图四清单”理清数字化发展路径,完善政策指引,优化资源要素配置,科学开展诊断评估,以“一链一策”“一业一策”“一企一策”引导各界明确转型方向,实现“点-线-面”分类推进数字化转型。以“一图四清单”凝聚发展共识,健全体系建设,促进供需对接,为构建现代化产业体系夯实基础。

  • 2024-12-12
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【教程PPT】电池储能系统基础认知培训(电池、PCS、BMS)51页 PPT

到目前为止,人们已经探索和开发了多种形式的电能储 能方式,主要有:机械储能、化学储能和电磁储能等 机械储能:弹性储能、液压储能、抽水蓄能、压缩空气储 能、飞轮储能 化学储能:铅酸电池、氧化还原液流电池、钠硫电池、锂 离子电池 电磁储能:超导储能、超级电容储能

  • 2025-06-09
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【培训课件】ERP原理设计实施(119页 PPT)

当前我国企业管理面临的问题 (1)生产上所需要的原材料不能准时供应或者供应不足; (2)零部件生产不配套,积压严重; (3)产品生产周期过长,劳动生产率下降; (4)资金积压严重,周转期长; (5)市场和客户需求多变、快速,使企业的经营和计划系统难以适应。

  • 2025-06-09
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上市公司绿色创新力分析——以新型储能技术为例

项目组将专利情报与行业、技术分析相结合,形成了一套跨界融合的绿色创新力分析方法。一方面,对各新型储能技术领域进行整体的行业创新情况分析,分析的维度将包括创新申请数量、主要国家、地域分布、时间分布、主要机构等。另一方面,项目组还在各新型储能技术方向选取了典型的上市公司作为案例,开展了绿色创新力的分析,分析的维度包括了创新资产的总览、时间的布局、预期寿命、国际布局,以及企业所关注的关键技术方向等。

  • 2024-12-03
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生物质发电厂燃料收、储、运方案

生物质发电厂燃料收、储、运方案,生物质发电厂燃料收、储、运方案,生物质发电厂燃料收、储、运方案,生物质发电厂燃料收、储、运方案

  • 2024-12-03
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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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