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区块链在综合能源中的应用研究

区块链作为一项颠覆性技术,正在引领全球新一轮技术变革和产业变革。本文通过对区块链关键技术的分析,研究区块链技术在电力企业应用的原则和前景,并以一个具体的能源互联网工程为例,提出了区块链技术在综合能源的应用方案。该方案结合电力系统生产的特点,针对能源交易与普通商品交易区块链网络方案的不同特性,在能源交易联盟链中引入专有的监督审计中心节点,设计了基于区块链技术的绿证交易和共享充电桩管理,给出综合能源的两种部署方案,促进电、热、气以及电气化交通等多种能源系统的高效融合和开放互联。

  • 2022-04-15
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人工智能、数字化的立法现状及未来展望

2021年7月8日至10日,由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、科学技术部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院、中国科学技术协会,以及上海市人民政府共同主办的2021世界人工智能大会在上海世博中心和上海世博展览馆同时举行。人工智能是上海落实国家战略部署、重点发展的三大先导产业之一,也是城市数字化转型的重要驱动力量。今年大会已举办至第四届,本届大会主要围绕“AI赋能城市数字化转型”方向,探讨人工智能技术创新与产业落地的前沿进展,广泛传递城市数字化转型的理念与价值,推动相关治理和规范形成全球共识。

  • 2022-03-31
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主控芯片是智能化的核心

电动智能化带动汽车半导体需求提升。汽车从最初的机械产品逐渐转变为电子产品,自动驾驶对车辆的感知精度、控制精度和响应速度提出了更高的要求,这就需要更多的传感器(激光雷达、摄像头、毫米波雷达等)、更强大的处理器(自动驾驶主控芯片)、更精确的执行机构(线控系统);智能座舱满足了人机交互的需求,需要底层强有力的软硬件支持(主控芯片、操作系统、中间件等);三电系统控制要求较高,新增了功率控制器件 IGBT。

  • 2022-03-29
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一套完整的多媒体视频会议系统规划设计方案

随着计算机技术的发展,信息化社会的建设,各地政府、企业、社会服务行业对图像、文字、声音语言信息的交流已提高到了一个新水平阶段。过去,单一的会议交流方式已无法适应信息技术的发展,今天,我们需要在会议过程中进行更多的信息了解(本地或远程的图像、文字、活动视频及相关声音、语言等),需要在会议过程中交流更多的意见(本地或远端的多方发言、讨论等),需要在会议过程中调动更多的交流手段并且采用高效、便捷、低成本的会议方式。智能化数字音视频会议系统,将传统音频、视频、计算机技术、自动化控制技术等信息手段融为一体,为应对现阶段信息技术发展需求而服务的新一代智能化会议系统。

  • 2022-03-21
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贝壳:数据平台如何帮助传统企业实现数字化转型?

贝壳:数据平台如何帮助传统企业实现数字化转型?

  • 2022-03-11
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地图学与地理信息系统专业发展研究

本文根据2013 年以来地图学与地理信息技术的发展,从现代地图学理论、数字地图制图技术、地理信息系统技术、地理信息基础框架建立与更新、移动地图与互联网地图、地理信息应用与服务、地图和地图集制作与出版等七个方面总结了地图学与地理信息技术取得的进展,就相关研究内容进行了国内外对比分析,文章最后对地图学与地理信息技术今后的发展进行了展望。

  • 2022-02-24
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我国医药行业投资机会与策略

俗话说,人无百日好,花无百日红,做企业也是一样的。然而,有的企业风雨中闲庭信步,保持绿树长青;有的却朝三暮四,只能昙花一现。现代制药业发展至今已有上百年历史,期间不乏一些伟大的企业,如默沙东、辉瑞、罗氏等,也有不少企业折戟沉沙如Genetech、Chiron等。一战以前,美国主要还只是德国制药业的分销商,“万能药”也和我国包治百病的药酒差不多,通过添加酒精(高达30%)、鸦片、吗啡、海洛因和可卡因等暂时缓解病人的症状,从而造成有效的假象。今天,美国医药市场不仅占到全球40%以上,还引领者生物、基因等技术,辉瑞、默沙东、安进等公司更是全球领先。是什么原因造就了美国医药企业的发展,这些因素对我国现阶段医药企业有什么借鉴意义,医药投资又应该怎么发展,这些是本文想要探讨的问题。

  • 2022-02-17
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载人潜水器发展现状及趋势

海洋蕴藏着丰富的国家经济发展和国防建设不可或缺的重要战略资源。2014年的“马航事件”以及随后的深海活动,使各国更为清晰地认识到以深海运载器为代表的高技术装备高效精确探测的重要性。目前,深海运载器主要分为载人潜水器(HOV)、无人自主潜水器(AUV)和缆控无人遥控潜水器(ROV)。发展以载人潜水器为代表的高技术装备群成为海洋强国的普遍共识。

  • 2022-02-14
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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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