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复杂电力(能源)系统的分布式感知与协同估计/检测研究综述

近年来,“互联网+”智慧能源、电力市场改革、新能源革命等一系列举措引发了电力系统信息大爆炸,导致海量的电力设备、电器以及用户需要连接。信息的感知、连接、传输、处理、应用及发布,范围越来越广,规模越来越大并出现了大规模、复杂的高维的动态系统,伴随着海量数据集。而集中式信号处理在处理这类问题时,存在着通信负担重、计算复杂度高、可扩展性差、鲁棒性差等缺点。因此集中式信号处理方式已经明显不适用,需要新业务、新模型、新算法来解决。在大规模复杂电力系统中采用分布式信号处理是有效的解决方法。本文从多个角度对国内外分布式感知和协同估计进行梳理和综述,为后期研究提供一定的理论基础。

  • 2022-01-12
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面向隧道智慧空间的高精度定位导航关键技术及应用

隧道是现代立体交通的重要组成部分,能够显著提升公路和铁路的交通效能,有效缓解特大城市的交通拥堵。上海、广州、武汉、南京、郑州等国家重点城市建设了一批城市隧道,这对隧道空间的智能化管理水平和信息化服务能力提出了更高的要求。另一方面,隧道作为国防基础设施,还应满足物资输送、应急疏散等需求。无论民用还是国防应用,位置信息对于实现隧道智能管控都至关重要。

  • 2022-01-12
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SLAM的动态地图和语义问题

以前说过SFM和SLAM的称呼,计算机视觉的同行多半说SFM,而机器人的行业流行说SLAM,到底区别在哪里?有说SFM是假设背景不动,那么outlier是什么?当年做IBR(image-based rendering)的时候,以panorama view为例,也是假设场景物体不动,可总是有不静止的物体,比如水,比如树叶,甚至不配合的人们走动,会产生鬼影吗?结果也提出了一堆的解决方法。SFM和MVG(multiple view geometry)紧密相关吧,都面临计算机视觉的共同问题,动态环境是回避不了的。

  • 2022-01-12
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自动驾驶基础--SLAM简介

SLAM是Simultaneous LocalizationandMapping的缩写,意为“同时定位与建图 (同步定位与地图构建)”,是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向。它是指运动物体自身位置不确定的条件下,根据传感器的信息,一边计算自身位置,一边构建环境地图的过程,同时利用地图进行自主定位和导航。它主要用于解决机器人在未知环境运动时,如何通过对环境的观测确定自身的定位和运动轨迹,同时构建出周围环境的地图。

  • 2022-01-12
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城市数字孪生标准化白皮书(2022版)

城市数字孪生已经发展成为支撑智慧城市的重要技术手段。为做好城市数字孪生标准化工作整体规划,有序推动相关标准制定与应用实施工作,全国信标委智慧城市标准工作组组建了城市数字孪生专题组,并联合相关单位编制了《城市数字孪生标准化白皮书(2022版)》。

  • 2022-01-11
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探索图神经网络的表达能力

图神经?网络 (GNN).GNN: 以图数据为输?入的神经?网络模型 可应?用于不不同类型的预测任务 ? 图级别 (graph-level prediction) ? 节点级别 (node-level prediction) ? 边级别 (link prediction)

  • 2022-01-11
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视频人物社交关系图生成与应用

为了实现Web图像检索结果的聚类,提出了一种Web图像的图聚类方法.首先定义了两种类型关联:单词与图像结点之间的异构链接以及单词结点之间的同构链接.

  • 2022-01-11
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面向美团业务场景的图学习平台

图学习方向主要探索基于海量用户行为和大规模知识图谱,通过图神经网络及图预训练技术,提升搜索/推荐/广告/配送等业务的效果。我们方向既注重图学习技术的落地,也开展中长期的 GNNs/图预训练算法研究,已在 KDD 等会议上发表多篇论文。

  • 2022-01-11
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

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安全应急装备产业发展研究报告(2025年)

安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障,其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出,“要巩固壮大实体经济根基,把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重,着力打造世界级先进制造业集群。”当前,全球风险挑战日趋复杂严峻,气候变化引发的极端天气事件频发,城市运行系统日益复杂化,对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战,也对安全应急装备产业提出更高要求。同时,新一代数字信息技术融合应用不断深化,以及全社会日益增长的安全保障需求,也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。

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锚定真实的人——2026人群白皮书

当消费市场迎来“人口结构重塑”与“需求多元裂变”的双重变局,消费者正以更立体的姿态重新定义市场规则,这既是当下的行业底色,更是品牌增长道路上必须直面的核心命题。

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全球业务高速增长DNA分析报告

核心研究发现 1.增长愈发难以实现:尽管许多企业仍在增长,但高增长企业(即员工规模等级提升一级)的比例已从疫情前的7.4%降至疫情后的4.3%,这表明市场环境日益严峻。1 2.AI技能是增长加速器:高增长企业的A技能发展水平比其他企业高出45%。

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