DH智慧智能营业厅解决方案

随着安防监控技术和视频识别技术的发展，监控系统向更强的功能、更快的速率、更清晰的效果方向发展，尤其越来越强调安防监控与其他应用的合一，这就要求必须采用开放、标准的现代识别技术。

2025-01-22
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灯塔工厂：三一集团灯塔工厂建设案例分享

万亿级海量市场，国内外竞争激烈：工程机械行业市场规模庞大，国内外竞争激烈，企业需不断提升自身竞争力。行业具有周期性波动特征：销售额下滑严重，企业需应对市场波动带来的挑战。4万亿投资硬着陆，工程机械行业不景气：宏观经济环境不佳，导致行业整体需求下降。

2025-01-23
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考虑新能源多重相关性的柔性配电网分布鲁棒优化策略

高比例分布式新能源与全控型柔性电力电子元器件的大量接入，给传统配电网带来更多清洁电能与调控选择的同时，其出力的时空分布不均衡性与海量器件调节的复杂性，亦使得配电网的运行面临严峻挑战。对此，提出了一种考虑新能源多重相关性的柔性配电网分布鲁棒优化策略。首先，以配电网有功损耗与电压偏移最小为目标，推导并构建含多种源网荷协同调控措施的柔性配电网最优潮流模型。然后，计及新能源在时间空间与功率维度上的多重相关性，建立了基于数据驱动的柔性配电网两阶段分布鲁棒优化模型，采用1-范数与∞-范数进行源荷不确定性集合描述，并采用二阶锥将其线性化与凸松弛。最后，采用列与约束生成算法对该模型进行求解，并以改进的IEEE 33节点测试系统为例进行仿真分析，验证了该方法的有效性和实用性。

2025-01-23
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基于小波变换检测信号奇异性的多厂站信息同步方案

厂站不同装置的录波文件受同步信号丢失以及通信通道损坏的影响，存在录波文件不同步的问题。然而，电力系统的各种纵联差动保护和距离保护等主保护，以及合并单元、相量测量单元和用于故障分析的录波器等二次设备均对信息同步要求严格。针对这一问题，提出了基于突变量检测算法的厂站不同装置录波文件的自同步方案。首先，考虑到传统Mallat小波算法存在高频信号丢失以及边界效应等问题，影响突变点检测的准确性，提出一种相邻窗互补算法以及数据窗选取优化策略，有效解决了传统小波变换所存在的问题。然后，提出了基于改进Mallat小波算法的厂站信息同步方案。最后，利用现场实际录波数据分析验证了所提改进算法以及信息同步方案的可行性和优势。

2025-01-23
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信息通信网络可持续发展研究报告（2024年）

本报告首次提出信息通信网络可持续发展的定义，是以环境可持续、经济可持续、社会可持续为目标，以信息通信网络各环节为载体，以绿色低碳、降本提效、更高价值为主线，贯穿全生命周期各阶段，实现全面协调可持续的新一代信息通信网络发展模式。进而梳理提取并研究提出了数十项信息通信网络可持续关键指标，构建评价体系，并提供了国内国际运营企业和制造企业实践案例。最后，阐述了信息通信网络可持续转型路径，并对其未来发展进行了展望。

2025-01-09
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设备故障诊断行业现状、发展趋势分析

设备故障诊断（Equipment Fault Diagnosis, EFD）作为现代工业稳健运行的关键支撑技术，依托先进的传感器数据采集技术、视频、图片智能识别技术，精准捕捉工业设备在运行过程中的各类物理参数，诸如机械振动、温度变化、流体压力、噪音、表面磨损裂纹等信息。这些数据通过高速传输通道汇聚至数据分析工业物联网平台，运用平台上复杂丰富的算法模型进行深度挖掘与多模态解析，进而实现对工业设备全方位的状态监测、前瞻性的故障预测以及系统全面的健康管理（PHM）。

2025-02-05
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2017年车联网白皮书

水电安装工程施工方案.doc 室外给排水管道工程施工方案.doc 安全技术交底范本(标准版)….doc 学校项目建设实施方案.doc 消防工程施工方案(完整版)..doc

2024-09-23
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数据治理研究报告（2024年）

近年来，随着信息技术和人们生产生活深度融合，数据处理活动更加频繁和复杂。以人工智能为代表的新兴技术发展日新月异，数据体量呈现爆发式增长，数据安全风险也与日俱增。与此同时，数据作为新兴生产要素，在推动数字经济发展、促进社会生产力变革、提升全要素生产率、发展新质生产力方面的重要性不断跃升。党中央、国务院高度重视数据安全工作，党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》指出，要提升数据安全治理监管能力，建立高效便利安全的数据跨境流动机制。2024年 9 月，国务院常务会议审议通过《网络数据安全管理条例》，标志着我国数据安全管理法律体系进一步完善，对明确网络数据安全管理要求、提升数据治理法治化水平具有重要意义，也为充分释放数据要素价值、护航数字经济高质量发展提供了有力法治保障。

2025-02-20
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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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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中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关键支柱”