储能系统按照安装位置的不同， 可分为发电侧储能、 输配电侧储能和用户侧储能， 相对前两者， 用户侧储能系统的单体项目相对更小， 也更接近电力用户。截至2017 年底， 用户侧储能占全部应用规模的27%， 其中工商业削峰填谷占用户侧储能的73%， 是目前中国唯一进入商业化运行的电池储能领域[1]。
随着风、光、太阳能等新能源发展与电动汽车技术的日益成熟，电动汽车的发展也逐步加快，预计2020 年我国电动汽车保有量将达到500万辆。电动汽车的大规模增加，给智慧城市建设发展带来了巨大挑战，例如城市交通、充电需求以及电网冲击等[1]，利用充电价格可以引导电动汽车用户有序充电以减少其带来的负面影响。最新的双向充放电技术使得电网运营方可借助电动汽车电池作为V2G（移动储能），调整充电价格调度电动汽车充电行为使其为电网所用[2]。
海洋，是生命的摇篮，资源的宝库，运输的通道，发展的空间[1]，是国际政治、经济、军事、外交博弈的舞台。海岸地形、海底地形、地貌、底质以及海水温度、盐度、密度、海冰、海流、海浪、潮汐、海面风、海雾、气温、气压、重力、磁力、水声传播、噪声、混响等要素的时空变化，构成了复杂多变的海洋环境.研究海洋环境的特点和规律，是人们认识海洋、开发海洋、利用海洋、控制海洋的基础，是维护国家海洋安全、捍卫海洋国土、保证海洋资源开发、促进经济持续发展、实现海洋强国目标、实施“一带一路”国家战略的前提，是影响部队战斗力、使武器装备保持优势的关键。美国海军海洋学家Ellis曾说过:“作战优势将不仅取决于谁拥有最昂贵和最先进的武器平台，更取决于谁占有对物理环境充分了解而获得的自然优势”[2]。因此，利用海洋环境有利条件规避各种风险，最大限度降低对军事行动和武器装备的影响，充分发挥其“倍增器”作用，是各国海军策划和指挥军事活动的首要任务。本文从海战场环境的概念与特征出发，研究了海战场环境的主要构成及其对军事活动的影响，探讨了目前海战场环境的保障需求与建设现状，并就加强海战场环境建设提出了建设性意见与发展策略，希望对海军信息化技术发展以及“数字海战场”“智慧海洋”建设提供参考。
传统的海洋观测主要是以调查船、潜浮标为主的海基观测或以卫星遥感、航空观测为基础的天基观测。由于海洋环境的复杂性和独特性，已有海洋观测数据存在的短暂、不连续等问题一直制约着海洋科学的发展。源自冷战时期美国海军水声监视系统的海底观测网是人类建立的第三种海洋科学观测平台。在现代传感器、水下机器人、海底光纤电缆、物联网、大数据等新型技术的推动下，海底观测网融合物理海洋、海洋化学、海洋地球物理、海洋生态等学科，解决深海、极端环境下高分辨率和实时获取海洋观测数据的技术难题，可以深入到海洋内部观测和认识海洋，实现从海底到海面全天候、长期、连续、综合、实时、原位观测。
大数据治理运营整体解决方案
计算机、互联网等信息技术发展带来人类交互、感知、生产方式的飞跃式变革，全新的数字经济时代正在加速到来。随着数据与产业的深度融合，数据向资源化、资产化、资本化、要素化发展，并逐步成为数字经济时代最关键的生产要素，世界主要国家和地区也因此都进一步加快对数据要素市场的培育。尽管数据要素市场受到各方重视，但市场规模仍较小，在一定程度上限制数字经济高质量发展。造成这一局面的主要原因市场集中度高、滥用市场支配地位等，数据孤岛、数据壁垒问题严重。本文分析了我国数据要素发展现状，从要素市场反垄断治理的历史、国际实践经验，探索数据要素市场反垄断治理的路径。建议确定兼顾“共享和专属、效率和公平”的反垄断目标，明确数据保护、数据权属的法律基础；建立“政府主导、商业参与”的数据流通基础设施，探索构建个人数据要素账户；构建“跨部门、跨区域”的数据要素市场协同监管体系。
大数据作为 21 世纪的“新石油”,是一项重要的战略资源。它为政府治理体系的创新和治理能力提升提供重大机遇。随着大数据技术的迅猛发展,“ 政府数据治理”成为社会关注的热点议题之一。它不仅是政府治理的重要内容,也是科学、有效利用大数据技术进行政府治理的重要条件,因此有着重要现实意义。
5G最大的优势是在各种场景下兼容不同能力终端的接入，为实现此能力，5G NR引入一个部分带宽（BWP）的概念，简单来看它是在系统信道带宽内配置的一组连续资源块上，完整实现5G应有的功能特性。BWP的应用对于国内运营商重耕低频5G NR而言至关重要，尤其对于低频大带宽FDD NR而言，要考虑网络对不同终端能力的向下兼容性。通过描述3GPP规范中的BWP概念，BWP配置方法和BWP切换机制，讨论UE终端对BWP支持能力，提出部署BWP应用场景和基于2.1 GHz NR的BWP配置方法，为5G网络演进规划提供指导意见。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
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。
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