园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此，发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用，建设智慧型现代园区，成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大，信息化对园区推动作用日益明显，园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段，也成为提高管理水平，提升企业运行效率有效途径。
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产业园区的低碳化发展， 应将低碳理念融入园区规划、建设、招商、管理、运营全过程。我们认为， 较之于传统产业 园， 建设低碳产业园主要包括 “低碳化设计”、“低碳化管理”和“产业低碳化”三条路径： 一是低碳化设计， 即园区在设计时全面融入低碳理念， 体现在能源利用、绿色建筑、空间布局、道路交通等方面。主 要应用于新建园区和传统园区的低碳化改造。 二是低碳化管理， 主要以低碳管理手段为核心实现园区低碳化发展。应用于园区全生命周期。 三是产业低碳化， 即发展低碳产业或引导传统产业低碳化发展。主要应用于园区定位或改造。 本研究中， 我们围绕上述三条路径， 分别选取若干典型案例进行详细分析， 以期为低碳产业园规划、建设和传统园区 低碳化改造提供借鉴。
通过一个高度集成的计算机网络，建立一个集成平台与信息处理控制中心，各个系统独立运行又共享网络软硬件资源，实现智能化与最优化，为用户营造一个安全、自由、舒适、方便的现代化环境
经多年在城市交通领域的耕耘，结合我司在智慧交通方面的实际经营，根据城区的综合交通情况，针对停车一系列问题，提出静态交通整体解决方案，主要围绕增量建设和存量经营两大核心内容。 基于此我公司提出八类立体停车设备，和基于智慧停车的管理方案，志在提高城区整体静态交通水平
智慧校园是以物联网为基础的智慧化的校园工作、学习和生活一体化环境，这个一体化环境以各种应用服务系统为载体，将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合。通过无处不在的网终学习、融合创新的网络科研、透明高效的校务治理、丰富多彩的校园文化、创造一个方便周到的校园生活。
智慧矿山 采用云计算、物联网、大数据、移动互联网等信息技术融合应用为支撑。 精准化采集、网络化传输、规范化集成对矿山信息进行可视化展现、自动化操作、智能化服务
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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
气体继电器是油浸式变压器的重要保护装置，通过收集油中分解气体触发报警信号及产生保护动作，然而难以动态掌握积气容量情况而且需要人工参与后续处理。为此提出了一种基于图像分析的积气体积动态辨识及自动检测方法，自动将气体引入气体传感器系统进行特征气体的成分分析，从而实时监测变压器的运行状态，排查安全隐患，提高可靠性。首先，在气体继电器观测窗安装内窥摄像头获取油位图像，通过图像分析算法检测油面位置；其次，通过BP神经网络建立油位与积气容量的非线性映射关系，从而计算出积气容量。实验结果显示，本方法检测误差率仅为3.61%，且绝大部分测试样本的预测误差都在2%以内，准确度高，能够可靠地实现对于油浸式变压器的的自动保护。
直流线路单极接地短路故障是基于模块化多电平换流器的高压直流输电（modular multilevel converter based high voltage direct current，MMC-HVDC）系统中最常见的故障类型，分析其故障特性、掌握故障电流水平对于继电保护的设计及相关参数的优化具有重要意义。作为分析基础，首先分析并得出MMC直流侧故障电流表达式，然后重点针对金属回线单侧接地方式的MMC-HVDC系统，分析了直流线路故障后的故障点两侧系统在接地电阻上的耦合作用，根据耦合作用的产生原因及本质提出了等效解耦方法，从而得出一种针对单极接地故障电流的实用计算方法。通过对比所提方法与PSCAD/EMTDC的电磁暂态仿真结果，验证了所提计算方法的正确性。
如同云与机器学习、深度学习等AI小模型一样，当前大模型技术也进入了与业务深度整合的关键时期。64%的中国企业预计其对AI的投资将增长10-30%，各企业正基于具体的业务场景，积极探索大模型技术的实际部署与应用潜力，以促进业务发展。
元数据最常见的定义是“关于数据的数据”。不仅包括技术和业务流程、数据规则和约束，还包括逻辑数据结构与物理数据结构等。它描述了数据本身(如数据库、数据元素、数据模型)，数据表示的概念(如业务流程应用系统、软件代码、技术基础设施)，数据与概念之间的联系(关系)
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