区块链如何赋能电力市场数字化

分析电力市场的政策背景、现状趋势以及面临的挑战，介绍区块链如何赋能电力市场数字化，最后对已开展的工作进行了经验分享。

2023-07-14
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LearningLSTM

Recurrent Neural NetWork (RNN) 用于处理序列数据，序列数据预测模型的特点是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入，还依赖于其他步的输入或输出。传统的序列数据机器学习模型有Hidden Markov Model (隐马尔可夫模型)、Conditional Random Field (条件随机场)。近年来，深度学习模型又带来了RNN，标准RNN结构极为简单，只有一个tanh层，其模型结构见图1。

2023-02-27
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【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，以求解具有机器故障的柔性作业车间调度问题（FJSP）。建立了以最大完成时间和鲁棒性为目标的双目标动态柔性作业车间调度问题（DFJSP）模型。提出了CNN构建的预测模型，并开发了一个名为RMn的替代指标来评估鲁棒性。实验结果表明，所提两阶段算法对求解DFJSP有效，RMn能够更快、更高效、更准确地评估调度的鲁棒性。

2023-02-27
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锂离子电池基本原理、配方及工艺流程

一个电源给电池充电，此时正极上的电子 e 从通过外部电路跑到负极上，正离子 Lit从正极“跳进”电解液里，“爬过”隔膜上弯弯曲曲的小洞，“游泳”到达负极，与早就跑过来的电子结合在一起。

2023-12-04
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强化学习在运筹学的应用：研究进展与展望

强化学习已经成为人工智能领域一个新的研究热点,并已成功应用于各领域,强化学习将运筹优化领域的很多问题视为序贯决策问题,建模为马尔可夫决策过程并进行求解,在求解复杂、动态、随机运筹优化问题具有较大的优势。本文主要对强化学习在运筹优化领域的应用进行综述,首先介绍了强化学习的基本原理及其应用于运筹优化领域的研究框架,然后回顾并总结了强化学习在库存控制、路径优化、装箱配载和车间作业调度等方面的研究成果,并将最新的深度强化学习以及传统方法在运筹学领域的应用研究进行了对比分析,以突出深度强化学习的优越性。最后提出几个值得进一步探讨的研究方向,期望能为强化学习在运筹优化领域的研究提供参考。

2022-03-09
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商业银行个人金融信息保护机制的思考和建议

当前，网络安全形势日益复杂，网络攻击事件频发，个人隐私泄露问题成为重灾区。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中明确提出：“加强涉及国家利益、商业秘密、个人隐私的数据保护，加快推进数据安全、个人信息保护等领域基础性立法，强化数据资源全生命周期安全保护”；《民法典》第1035条规定“处理个人信息的，应当遵循合法、正当、必要原则，不得过度处理”。随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《个人金融信息保护技术规范》和《金融数据安全数据生命周期安全规范》等一系列数据安全法律法规和标准规范的发布，数据安全和隐私保护的顶层监管框架日趋完善，个人信息保护成为商业银行数字化转型中合规监管的重中之重。本文聚焦个人金融信息保护，探讨商业银行如何建立个人金融信息保护机制和治理体系，打牢数据安全合规管理的基本功，培育数字化时代的核心竞争力。

2022-01-14
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车联网典型应用场景业务建模及仿真方法

基于5G网络的车联网技术是当前移动通信领域的研究热点之一。车联网应用场景对无线网络在带宽、时延和可靠性方面提出了更高的要求，以车联网典型应用场景远程遥控驾驶为例，根据场景需求给出了相应的业务模型、信道模型和评估指标，并提出了该场景下用于关键技术评估的链路级和系统级仿真设计方案，基于该方案的仿真平台具有较强的可扩展性，同样可以用于其他车联网场景的仿真评估。

2021-12-06
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02J603-1铝合金门窗

2021-09-06
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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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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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