“孪生（twin）”的概念起源于1970年美国国家航空航天局的“阿波罗计划”，创建镜像系统以监视无法访问的物理空间，即构建两个相同的航天飞行器，其中一个发射到太空执行任务，另一个留在地球上（镜像系统）用于反映太空中航天器在任务期间的工作状态，从而辅助工程师分析处理太空中出现的紧急事件[1]，例如通过镜像系统的仿真，指导宇航员在外太空重建爆炸的氧气罐[2]。当然，这里的两个航天器都是真实存在的物理实体
储能行业在新能源领域中的价值不容忽视，其广泛的应用场景与可再生能源的紧密结合，为解决能源供需矛盾、提高能源利用效率、减少对传统能源的依赖以及实现能源的可持续发展提供了有力支持。尽管储能技术仍面临诸多挑战，但其巨大的潜力和价值在全球新能源领域将持续被发掘，为推动和加速零碳未来发挥积极作用。TüV 莱茵将继续深耕细作，为产品质量保驾护航，助力储能行业健康、有序、蓬勃发展。
人工智能(Artificia| lnte||igence)是指—类广泛的技术,旨在执行或辅助完成以前只能由人 类智能完成的认知任务。目前,大多数人工智能系统都是基于机器学习(Machine Learning) 技 术实现的。机器学习是—系列通过在大规模数据集上训练的技术,使人工智能模型能够“学习” 统计推断,并应用这些模型来预测相关问题的答案。
白皮书立足产业新发展、新变化、新需求，聚焦新形势下全球云计算发展重点，梳理我国云计算整体发展特点，首次提出中国云计算发展评价体系，并对云计算助力人工智能发展进行了论述，最后给出发展建议和展望。
当前新一轮科技革命和产业变革正在重塑全球经济结构，算力网络成为带动数字经济发展的主引擎。我国积极推进算力网络建设，实施“东数西算”战略，构建全国一体化算力网，算力规模飞速增长，智算发展迅猛。中国联通加快发展新质生产力，创造联网通信新价值、开拓算网数智新蓝海。加快建设“新八纵八横”国家骨干网，在“东数西算”国家枢纽节点间部署超高速互联通道，打造一张高通量、高性能、高智能的算力智联网，实现全域算力的智能调度，提供“通算+智算+超算”的一体化算力服务，将算力送达千行百业、千家万户。
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本报告将描绘中国数字化转型的宏观环境及市场驱力，剖析企业数字化转型过程中面临到的核心数据问题，点出数据治理的战略性与重要性，并确立数据治理的范围原则，洞察数据治理的行业规模与供需市场，推出【数据工程】方法论，改变传统方式规划与实践“两张皮”、对业务感知弱、缺乏业务价值、数据管理缺乏体系等弊端，实现业务驱动、高效落地、价值体现、管理规范。并以制造业、能源业等行业场景为数据治理实践样本，呈现相关产业在数据治理的诉求、进程及方法，结合头部公司标杆案例，最后对中国数据治理产业的发展趋势给出分析及建议。
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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?
集团版专为集团型企业打造，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。它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。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
本文创新性地将碳流理论和多属性评判理论融入需求响应策略的优化设计过程，妥善解决了潮流和碳流计算与策略优化生成的联动缺失问题，相较于未实施需求响应策略，通过遗传算法求解的最优需求响应策略的用户用电成本下降了7.14%，新能源消纳量增加了7.21%，碳排放强度下降了8.41%，对于保障电力系统的稳定性和安全性、提高电网侧以及用户侧的新能源消纳量以及资源利用效率具有重要的战略意义。
新型电力系统形态受中国能源电力发展目标牵引，需要落实在典型场景，以满足典型场景中的功能需求为目的。为此，需要充分发挥驱动力推动作用，实现新型电力系统形态科学发展，其驱动力包括模式创新、技术创新和机制创新。
挑战 科学知识呈指数级增长，专业化程度不断提高·跨学科合作需求增加，但知识壁垒阻碍学习与交流 ●自动文献管理与分析 ●Semantic Scholar有超过2.14亿篇论文 图表理解与信息提取。 ·结合图像、表格、公式和文本，分析复杂科学文献
计算范式从指令式到意图式转变:传统计算机需要精确的指令序列，而 LLM 可以理解模糊的人类意图并将其转换为具体操作。
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