智能电网背景下基于人工智能理论的需求响应技术

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2021-12-15
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企业数字化转型“一把手”应该懂的基本常识

如今，数字化转型作为企业“一把手工程”基本已成共识。据了解，绝大多数的企业数字化转型的“掌舵者”都不具备数字化技术背景。面对眼花缭乱的数字化技术、被吹得天花乱坠的应用场景，难免犯难。本文讨论三点基本常识，过去往往被许多企业所忽略。之所以称之为“基本常识”，意味着其在过去已经被证明了是对的。抛开数字化技术带来的颠覆性创新不谈，那毕竟是凤毛麟角的个案。对于大多数企业来说，更加切实可行的选择是，基于当前既有的传统优势，插上数字化技术的“翅膀”，或者“弯道超车”，或者再次腾飞。以此为假设前提，面对新的环境，常识依然是企业数字化转型中的基本行动指南。

2021-12-14
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SRv6—5G技术落地的大杀器

5G业务的发展对于网络连接提出了更高的要求，例如更强的SLA、确定性时延等。在5G的应用场景中，各种垂直行业的业务特征各具差异。对于广连接场景，如智能家居、环境监测、智能农业、智能抄表等业务，需要网络支持海量设备连接和大量的小报文频发业务；对于视频监控和在线医疗等业务，需要网络支持大带宽低延迟业务；对于车联网、智能电网和工业控制等业务，要求网络支持毫秒级时延和不低于6个9的可靠性。应用于各种行业的5G技术要具备更强的灵活性、可扩展性。

2021-12-15
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宣钢炼钢能源数据采集系统的开发

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2021-12-15
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基于Laravel框架的农业物联网数据采集管理系统开发及应用

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2021-12-15
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基于物联网的室内数据采集监控系统

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2021-12-15
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面向5G C-RAN组网的机房配置标准与模型

当前5G网络建设成本高，投资压力大，基站建设进度受铁塔公司制约；基站机房电费、租赁、服务费用逐年上升，运营维护压力大。面向未来5G建设，通过C-RAN组网，实现BBU集中化部署，可促进降本增效，实现低成本建网。首先分析了C-RAN区所处的网络位置，其次从BBU框多基站/多载波配置能力、单机柜装机空间等维度，阐述了C-RAN机房配置标准，最后以某省C-RAN规划为例，得出C-RAN机房配置模型，并对C-RAN机房的选择提出了建议。

2021-12-13
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安防弱电监控维保如何收费？一文了解清楚，附弱电维保合同！

安防弱电监控维保如何收费？一文了解清楚，附弱电维保合同！安防弱电监控维保如何收费？一文了解清楚，附弱电维保合同！安防弱电监控维保如何收费？一文了解清楚，附弱电维保合同！

2021-12-13
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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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2026人工智能时代全球教师关键能力报告

跨越文化与地域的差异，全球4636名教师在15项能力中的集体选择指向了一个“五维关键能力模型”:学习力、教学力、共情力、创新力与引导力。尽管不同地区教师的侧重点有所不同(如海外教师更专注数智素养与幸福力)，但从全球总样本加权来看，这五项能力拥有最广泛的共识，成为人工智能时代教师专业价值的基础。它们相互交织，共同构建了一个动态的、相互赋能的全球教师五维关键能力模型。

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2026西门子收购战略分析及对我工业软件做大做强启示报告

工业软件是现代工业的“数字大脑”与“神经网络”，是制造业数智化转型升级的“软基础”。在人工智能、数字孪生与物理AI加速融合背景下，工业软件竞争正从单点产品竞争转向“平台能力+数据体系+行业知识+生态网络”的系统竞争，头部企业通过持续并购整合快速构建全链条能力版图，成为全球产业演进的重要特征。其中，西门子近年来围绕工业软件连续开展战略性收购，逐步形成覆盖研发设计、工程仿真、生产制造、运维服务和工业智能的全生命周期能力体系，成为全球工业软件由工具软件向工业智能平台演进的重要代表。

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2026我国道路货运能源转型技术路径研究-基于行业调研报告

自2014年进入中国市场以来，智慧货运中心始终致力于打造合规、高效、可持续的中国物流货运行业，助力实现智慧货运中心的全球减碳目标。智慧货运中心支持工业和政府部门在排放测算与减排方面的政策目标，并且依托“零排放货运行动”平台，积极推广新能源重卡的应用。同时，基于可持续航空燃料在全球货运航空减排中的重要作用，智慧货运中心也着力构建面向中国及亚洲地区的行业交流平台。为实现零排放货运的长期目标，智慧货运中心将在所有项目中建立系统性机制，全面跟踪并评估潜在与已实现的减排成效。

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2026通用型智能体L1-L5分级安全框架白皮书

自2022年大语言模型(Large Language Model, LLM)取得突破以来，人工智能(ArtificialIntelligence,AI)正从“生成式工具”逐渐演进为“自主行动主体”。以大语言模型作为推理与决策核心的智能体(Agent)，能够感知环境、规划路径、调用工具、保持记忆，在有限人类监督下自主完成多步骤的复杂任务。2025年以来，智能体的数量和能力呈持续增长态势，应用场景和发展规模不断扩大，为千行百业的发展提供巨大的赋能价值。然而，与高速发展的智能体技术相伴的是日益凸显的安全挑战。近期国内外频发的智能体安全事件，以及政策界和学术界相继发布的安全风险提示均表明，技术演进与安全治理之间存在显著的时间差。