汽车故障检测是通过观察、检测、分析及判断等一系列工作完成的，其基本方法主要分为两类:直观检测法与现代仪器设备检测法
为充分挖掘分布式光伏与储能对配电网的主动支撑能力，提高配电网运行效益与供电质量，提出计及分布式光伏和储能主动支撑的配电网日前日内协调优化运行策略。考虑到光伏和负荷预测误差所带来的调度成本风险，采用条件风险价值的方法对其进行量化。日前优化模型以配电网运行成本与成本风险最小为优化目标，制定日前优化方案，为日内优化提供参考；日内优化模型对分布式光伏与储能的有功无功功率进行调度，以加权电压偏差、线路损耗、储能有功功率偏差最小为优化目标，在提升配电网供电质量的同时保证日内运行的经济性。将所提出的模型转化成便于求解的二阶锥规划模型，采用IEEE 33节点算例对所提出的策略进行验证。算例结果表明，所提出的日前日内协调优化策略充分挖掘了分布式光伏与储能的主动支撑能力，有效降低了配电网的运行成本，并对电压越限问题有明显的缓解作用。
随着高比例可再生能源接入，配电网的可靠稳定运行受到多重不确定因素影响。为此，提出一种考虑配电网可靠性和脆弱性的储能选址定容优化方法。首先，计及风光和负荷的不确定性，通过改进K-means聚类算法和同步回代消除算法得到不确定运行场景集合。然后，优化利用储能闲置容量和功率参与能量市场和调频辅助服务市场，修正储能系统运行计划。其次，建立以配电网年综合成本、系统电量缺供期望值和配电网综合脆弱性指标为优化目标的储能多目标规划模型。同时，在考虑负荷转供的基础上，计及储能系统的可用性，利用基于优化模型的配电网可靠性评估方法计算可靠性指标。最后，采用基于Tent 混沌映射与自适应变异策略的多目标差分进化算法进行模型求解。以IEEE 33节点配电系统进行算例仿真分析，通过设置不同的方案验证了所提模型及算法的优越性。
人工智能背景下，介绍对新型配电系统的认知框架，分享探索与实践经验。人工智能背景下，介绍对新型配电系统的认知框架，分享探索与实践经验。
介绍“双碳”背景下新型配电系统发展的目标和特征、关键技术以及存在的问题介绍“双碳”背景下新型配电系统发展的目标和特征、关键技术以及存在的问题
楼宇可视对讲系统作为楼宇智能化的一部分已成为住宅建设的一个有机组成，在住宅小区的安全防范中起到积极的作用而被用户认同。但由于住户缺乏详细的资料及厂商的技术支持，使得部分系统运行达不到预期的效果，甚至不能正常使用，给工程商、开发商带来了负面影响。为了使楼宇可视对讲系统真正地发挥其作用，本文将着重介绍楼宇可视对讲系统的应用情况，希望能对您有所帮助，
算力的字面意思，是计算能力(ComputingPower) 具体来说，算力是“通过对信息数据进行计算处理，实现目标结果输出”的能力。 传统的算力，仅指信息计算力。现在的算力，通常包括了信息计算力、数据存储力、网络运载力。
随着人类环保意识的增强及对自身健康的日益重视,重新评估和开发天然染料已成为客观需要。本文章简要介绍了天然染料的染色机理、方法以及在部分领域中的应用情况,指出了天然染料应用过程中的局限性,并对天然染料的应用前景做出了乐观估计
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测，但实际应用中可能存在的复杂工况条件，如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论，未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。
电力系统灵活调节能力充裕度研究在新型电力系统建设过程中有着重要地位，为了研究这一问题，本文建立了基于形态学分解的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型。通过使用某地区实际电力系统运行数据进行仿真验证，可以得到以下结论。
国内智能化安全运营正处在一个充满机遇和挑战的关键发展阶段。A 技术的深度赋能、自动化水平的持续提升、数据驱动理念的深化、应用场景的不断扩展、人机协同模式的探索、云化与 Saas 化的加速、量化管理的普及以及生态合作的深化，共同勾勒出IS0C未来的发展蓝图。企业应积极拥抱这些趋势，克服挑战，构建面向未来的智能化安全运营体系，以应对日益复杂的网络安全威胁，保障数字化转型的顺利进行。
英伟达（NVIDIA）自1993年创立以来，以技术前瞻性和生态构建能力重塑计算产业格局。经历1999年纳斯达克上市奠定资本基础后，公司在2006年推出革命性的CUDA并行计算架构，突破性地将GPU应用边界从图形渲染拓展至高性能计算领域，为后续人工智能革命埋下关键伏笔
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