沙利文于 1961 年在纽约成立，是一家独立的国际咨询公司，在全球设立 45个办公室，拥有超过 2,000 名咨询顾问。通过丰富的行业经验和科学的研究方法，我们已经为全球 1,000 强公司、新兴崛起的公司和投资机构提供可靠的咨询服务。
一种定义公司如何创造经济价值并将其资本化的新的收入模式，通常会对公司的价值主张、产品供应、运营战略和品牌定位产生影响。
沙利文于 1961 年在纽约成立，是一家独立的国际咨询公司，在全球设立 45 个办公室， 拥有超过 2,000 名咨询顾问。通过丰富的行业经验和科学的研究方法，我们已经为全球 1,000 强公司、新兴崛起的公司和投资机构提供可靠的咨询服务。作为沙利文全球的重要一员，沙 利文中国团队在战略管理咨询、融资行业顾问、市场行业研究等方面均奠定了良好的基础。
数字能源，一个以数字技术构建高效、清洁、经济、安全的现代能源体系，正在成为社会经济绿色低碳高质量发展的核心动能。
当下，气候变化是国家和社会各层面关注的重要话题。十八大以来，在习近平生态文明思想指引下，中国克服 各方困难，实施一系列战略、措施和行动应对气候变化。国家已明确提出碳达峰、碳中和的“1+N”政策体系， 各行各业都在为实现这一目标付出行动。其中，零售和消费品行业作为经济增长贡献的重要部分，绿色消费转 型对全社会低碳发展意义深远。
中国电力体制市场化改革持续推进，新型电力系统建设要求电力市场实现交易周期细化、品种多元化发展。德国、美国、澳大利亚等国家以电力系统的市场化建设为基础，实现虚拟电厂接入电力市场交易，并完成商业模式落地。
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城市公共交通是与人民群众生产生活息息相关的重要基础设施。改革开放以来，我国城市公共交通也有了较快发展，但随着经济社会发展和城镇化进程的加快，--些城市交通拥堵、群众出行不便等问题日益突出，严重影响了城市发展和人民群众生活水平的提高。优先发展城市公共交通是提高交通资源利用效率，缓解交通拥堵的重要手段。为了解决好城市交通问题，促进城市健康发展，2005年，建设部、发展改革委、科技部、公安部、财政部、国土资源部提出了《关于优先发展城市公共交通的意见》，经国务院办公厅同意并通知各省、自治区、直辖市人民政府，以及国务院各部委、各直属机构，要求认真贯彻执行。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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