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针对国防工程效能评估任务多样、工程类型多元、指标体系复杂等问题，在系统分析国防工程效能评估业务需求和工作内容的基础上，提出了支撑平台建设总体要求和功能需求。采用通用化、组件化、可视化、可扩展研发思路，构建了支撑平台系统的总体框架结构，设计实现了平台各组成功能模块，给出了典型应用流程，可有效提高效能评估的科学性和时效性，为工程体系规划计划制定、工程项目全寿命管理、工程作战运用等决策提供实用的支撑工具。
在历史发展的滚滚长河中，人类追求先进生产力的脚 步从不曾停歇。每- -次技术革命的出现,都代表了- -次生产力的发展更迭，驱动人类社会迈向新的发展纪元。工业革命,电力革命和信息技术革命在过去120年间实现了人类文明的三次巨大突破,当今,以人工智能、5G、云计算为主导的第四次工业革命所带来的改变，已在悄然发生，正在塑造-个万物感知、万物互联、万物智能的世界,它比我们想象中更快地到来。
随着经济和社会的发展，人们对电力的要求越来越高，电力系统的安全生产和稳定运行也越来越重要。电力系统的稳定运行主要依赖于变配电网的可靠运行，随着电网的逐步完善，变配电网的管理水平也不断提高，已经逐步实现配电网自动化系统，其功能为数据的采集和监控、事故报警、故障定位、故障隔离、供电恢复以及与外部系统的连接等"。
人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已 成为世界主要国家谋求新一轮国家科技竞争主导权的关键领域。随着政府人工智能战略布局的落地实施，全球人工智能发展正进入技术创 新迭代持续加速和融合应用拓展深化的新阶段，深刻改变着国家政治、经济、社会、国防等领域的运行模式，对人类生产生活带来翻天覆地 的变化。
智能化工厂 精工智能,集建筑设计，物流设计、精益化、自动化、信息化,数理仿真等多专业的系统解决方案,从规划设计，选型监理,培训导入等全过程落地辅导，让企业赢在起跑线上。
AI人工智能无人值守停车场管理系统，LCD屏的高速车牌识别道闸一体机，既可扫码付，0.6秒高速道闸，快速通行。AI人工智能基于GPU， 速度比现在的CPU快几百上千倍， 通过对停车场海量的车辆进出图片做深度学习，就可以实现对车牌、车型、车标、车脸、车窗等特征的精准识别， 对有牌车、无牌车的识别准确率无限接近100%， 避免人工干预；车主通过扫码付等移动支付方便的完成自助缴费，从而实现停车场的无人值守。
结合我国有色金属加工行业产品品种多、订单批量小、 生产工艺路线长（路径多）、产品精度要求高、生产运行速 度快、物流调度频繁等特点，在企业已有自动化、信息化 建设基础上，推进互联网、大数据、人工智能、5G、边缘 计算、虚拟现实等前沿技术在有色加工工厂的应用，实现 设备、物料、能源等制造资源要素的数字化汇聚、网络化 共享和平台化协同，建成集柔性化组织生产、产品质量全 生命周期管控、供应链协同优化运营等于一体的质量稳定、 协同高效、响应快捷的有色金属智能加工工厂，促进企业 2 转型升级、高质量发展，全面提升企业的综合竞争力和可 持续发展能力。
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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
广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。
以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。
本报告考虑工业领域的网络安全需求，结合工业领域5G LAN 技术的发展和应用情况，总结了5G LAN网络安全相关技术，以及有代表性的行业典型案例，为工业领域的5G LAN安全技术应用和推广提供参考依据和指导。
生物质能作为重要的可再生能源，同样是国际公认的零碳可再生能源，具有绿色、低碳、清洁等特点。生物质资源来源广泛，包括农业废弃物、木材和森林废弃物、城市有机垃圾、藻类生物质以及能源作物等。生物质能通过发电、供热、供气等方式，广泛应用于工业、农业、交通、生活等多个领域，是其他可再生能源无法替代的。
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