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和利时:智慧风电场的建设及探讨

近年来,随着互联网+、大数据、云平台和人工智能等技术的发展,电力能源领域也掀起了一股智慧化的热潮。智慧能源、智慧电网、智慧风电等其他相关的概念也逐渐被人们所熟知。结合自身平台开发经验和电力行业多年从业经验,本文阐述了智慧风场的概念,介绍了智慧风电场当下的发展现状,并且针对目前的风电行业发展态势进行了需求分析。经过深入研究后提出了智慧风电场全生命周期的建设方案及平台架构的思路。同时,对智慧风场建设中可能涉及的一些关键性技术进行了探讨。总结了目前智慧风电场建设中存在和面临的各项困难和挑战,并给出了部分建议和对策,为今后风电场的智慧化发展提供了参考。

  • 2023-01-28
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数字化工厂大数据顶层规划与实施方案(148页)

数字化工厂大数据顶层规划与实施方案

  • 2022-06-30
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专题九人工智能互联网与未来社会

人工智能就是人造智能,其英文表示是“Artificial Intelligence",简称Al。当然,这只是人工智能的字面解释或广义解释。目前的“人工智能”一词是指用计算机模拟或实现的智能,同时,人工智能又是一个学科名称。

  • 2021-06-29
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EasyDB for Oracle——基于阿里云的Oracle最佳实践

前期使用小型机+存储,后期使用X86服务器+SSD磁盘 同城跨机房容灾,数据复制通过redo强同步,确保数据不丢失 考虑到RAC(大概是单机1.2-1.5倍以内)性能损耗和维护难度淘宝OLTP也一直都没用RAC,采用主备库架构,主备库故障切换时间分钟级,可满足大部分业务场景

  • 2021-06-25
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基于移动安全大数据的移动威胁场景下的画像线索应用

画像从互联网到安全 安全画像构建 画像的AVL insight实践 面向现场分析的画像实践 1、互联网画像是商务驱动画像生成,标准, 画像可以是自上而下,也可以是自下而上。 自上而下:“男人” 自下而上: “坏人”“有钱”“偷钥匙” “晚上”“惯犯”“瘦” 2、安全画像是发现查询驱动,结构化 他是作为一个线索来发现,需要做二次关联。 “坏人”->目的:偷东西->环境:“晚上” ->手段:“用钥匙开门”->频率:之前很长时间持续

  • 2021-06-23
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人工智能技术在移动互联网发展中的应用

在智能化引领发展的阶段中,人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域,越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发展中来。人工智能技术由于其特有的普适性、自主性以及迭代优化等特性能够在数据处理环节应对更加复杂的数据结构和数据环境,得出更加严谨和稳固的模型和推演结果。人工智能技术正在不断推动移动互联网形态完成新变化,完成更自主的信息捕捉,更智慧的分析判断,更自主的服务提供,更智能的云到端结合。本文将从人工智能技术为出发点,进一步研究移动互联网领域的人工智能解决方案和应用现状。

  • 2021-06-13
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医疗科技案例 智能语音企业“医疗AI”实践.20

近年来,医疗行业被视为 AI 技术行业应用落地的一大重要场景,AI 技术可以被 应用于医疗影像、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测等在医疗健康环节 中。疫情发生以来,医疗 AI 在抗疫过程中更是发挥了重要作用,医疗 AI 热度 进一步提升

  • 2021-04-24
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国务院关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见

云计算是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态,是信息化发展的重大变革和必然趋势。发展云计算,有利于分享信息知识和创新资源,降低全社会创业成本,培育形成新产业和新消费热点,对稳增长、调结构、惠民生和建设创新型国家具有重要意义。当前,全球云计算处于发展初期,我国面临难得的机遇,但也存在服务能力较薄弱、核心技术差距较大、信息资源开放共享不够、信息安全挑战突出等问题,重建设轻应用、数据中心无序发展苗头初步显现。为促进我国云计算创新发展,积极培育信息产业新业态,现提出以下意见。

  • 2021-02-13
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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受中国政策影响,全球风电年新增装机将同比下降6%,但其余市场在德国和美国带动下将增长22%。海上风电 将实现突破性增长,年新增装机翻番至27GW。

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缺乏对基于大语言模型(LLM)的自动化渗透测试 框架(AutoPT)的系统性架构分析 ? 缺乏在统一基准下的大规模实证比较 ? 以往的工作集中在深度强化学习的方法,而非基于 LLM的范式 ? 仅停留在宏观层面的分析,没有细粒度的架构解构

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为深入贯彻落实《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》和全国新型工业化推进大会部署,加快释放工业数据要素价值,促进数据要素赋能新型工业化,特制定本指引。本指引围绕研发设计、生产制造、经营管理、客户服务、产业协同等5个环节,凝练出23个典型场景中的数据“采、集、用”及预期效果,为工业企业、数字化转型服务商、行业组织等推进工业数据开发利用提供参考。

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人工智能技术正加速与实体经济深度融合,走向物理世界。在这一进程中,具身智能机器人作为能与环境进行实时交互与操作的智能实体,已成为推动新一轮产业变革的核心力量。其实现规模化、高级智能应用的关键,在于与移动通信技术的深度协同。通过充分挖掘并引入面向具身智能机器人的大上行带宽、超低时延、超高可靠等核心增强特性,将推动网络向可重构、自适应的智能架构演进,为机器人群体提供性能强大、稳定可靠且高度智能的连接服务。

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