储能电站可以为电网运行提供给调峰、需求响应等多种服务，有效实现电网削峰填谷，缓解高峰用电压力，促进新能源消纳，为电网安全稳定运行提供了新的途径。按照公司储能电站的额定参数规范，储能电站寿命可达日历年限10年或达电池额定循环次数。 储能电站主要由开关站、SVG、箱式变压器、储能逆变器、储能电池、PowCom微网控制器、EMU（EMS)本地控制器、PowView智能监控系统、PowMart云平台等主要关键子系统组成。
为实现数字工程“控全局、破孤岛、跨时空、聚能力、强智能、深协同”六大能力，赋能物理产品或系统，进而满足各类应用需求，提出以“智能中枢”为核心，以“物理线程、模型线程、数据线程、服务线程”四大线程为主线的数字工程体系架构。
基于公共价值理论范式,以公众为中心,从公众需求侧出发: 当前政务服务智能化建设的整体水平如何? 政务服务智能化建设应用效果如何,是否能够满足公众需求,并认上公众拥有良好的服务体验? 不同层级和平台(网页端、移动端、热线端)在智能化建设探索过过程中存在什么问题? 未来以公众需求为导向的政务服务智能化建设应当如何创新发展,提升公众满意度?
本文引入数字孪生技术，构建柔性制造系统的数字孪生模型。利用该数字孪生模型对建设前的方案进行虚拟仿真和调试，验证其合理性。并通过反复调整和迭代优化建设前的方案，可很大程度上缩短柔性制造系统设计、建设和投产的时间。利用数字孪生还可以在柔性制造系统建设运行时对实体设备进行实时监控，了解各设备的运行状态。
数字化时代，数据正在以超凡的速度渗透到每一个行业和业务职能领域，成为了与土地、劳动力、资本、技术并列的五大生产要素之一。“数据即资产”已被企业广泛认可。然而，企业的数据仍然存在着大量沉睡的数据、数据孤岛严重、数据质量堪忧、数据安全隐患等诸多问题，这些问题不解决，数据就只是数据，算不得数据资产。
目的：探讨 80 kV、30 mAs 扫描条件结合全模型迭代重建（iterative model reconstruction，IMR）算法在儿童腹 部 CT 扫描中的可行性。 方法：前瞻性地连续采集行腹部 CT 检查的 1~5 岁患儿 237 例，入组患儿 232 例，采用随机 数字法分为 A、B 2 组，A 组 120 例（正常体质量患儿 89 例，超重患儿 31 例），B 组 112 例（正常体质量患儿 83 例，超 重患儿 29 例）。A 组采用管电压 80 kV 结合 DoseRight 技术进行扫描，B 组采用管电压 80 kV 固定管电流（30 mAs）进 行扫描，扫描完成后分别采用 IMR 和 iDose4 算法重建。比较 2 组患儿的图像质量及辐射剂量。采用 SPSS 20.0 进行统 计学分析。结果：2 种重建算法下所有图像均能满足诊断需求，A 组患儿图像质量均优于 B 组（P＜0.01）；组内比较，A、 B 2 组的 IMR 算法图像评分均优于本组的 iDose4 算法图像评分（P＜0.01）；B 组正常体质量患儿 IMR 和 iDose4 算法图 像评分均高于超重患儿（P＜0.05），而 A 组正常体质量患儿和超重患儿 2 种算法图像评分差异无统计学意义。 A 组患 儿的体型特异性剂量估算值（size-specific dose estimate，SSDE）和容积 CT 剂量指数（volume CT dose index，CTDIvol）均 高于 B 组（P＜0.01）；组内比较，A 组患儿 SSDE 较 CTDIvol 高 49.1%，B 组患儿 SSDE 较 CTDIvol 高 48.0%，P 均＜0.01；A 组超重患儿 SSDE 较正常体质量患儿高 18.8%（P＜0.01），B 组超重患儿和正常体质量患儿 SSDE 差异无统计学意义 （P=0.18＞0.05）。 结论：80 kV、30 mAs 低剂量扫描在儿童腹部 CT 检查中是可行的，结合 IMR 算法能够进一步提高图 像质量。
在全球碳达峰、碳中和的目标之下，叠加近期“中美应对气候危机联合声明”、欧洲 光伏产业协会发布《2020-2024 年欧盟太阳能光伏市场展望》报告、国家能源局发2021年能源工作指导意见等利好消息频出，认为新能源行业将继续维持高景气度。
以A商业银行基于信贷担保模式的小微企业信贷创新效果评价审计调查项目为例，审计A商业银行是否有效履行了社会责任，是否有效提升了A商业银行的信贷收入。依托A商业银行的大数据分析平台，运用描述性统计、关联分析、效率评价、回归分析等统计分析方法，探析大数据统计分析方法在商业银行内部审计中的应用。
没有账户，需要注册
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
