智慧企业( Intelligent Enterprise)，也称智能企业，应该具备将新一代信息通信技术与企业内外部生产要素高度融合，在生产、管理或服务过程中实现自主决策、自主执行和自主演进的能力。智慧企业是企业在经历自动化、信息化和数字化演进基础上更高的演进形态。
为提升数值天气预报（numerical weather prediction，NWP）对于短期风电功率预测的指导意义，计及转折性天气过程对功率预测的影响，提出了一种考虑转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测方法。对时间序列的NWP间隔15 min的样本采用基于门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）分类器进行转折性天气过程的识别，基于识别结果，采用基于面向对象的诊断检验方法（method for object-based on diagnostic evaluation，MODE）对转折性天气过程的风速序列进行检验，挖掘NWP预报规律性。根据待预测时段的天气过程识别结果匹配天气过程，选用不同模型进行短期风电功率预测。将所提方法应用于中国吉林某风电场进行算例验证。结果表明转折性天气过程识别方法具有较高的识别准确率。各类天气过程条件下RMSE值平均降低2.77%，MAE值平均下降了2.46%，证明了该方法的有效性。
传统时域反射法由于其高频成分含量较低，在电缆中的传播过程中信号衰减较大，且无法对信号色散衰减进行补偿，因此仅能够适用于较为严重的缺陷或故障，无法对局部微弱缺陷进行很好地探测，定位准确度较低。基于此，根据参考信号的特性提出了一种基于波形时域包络线的定位技术；先对参考信号及其反射信号在时域上利用希尔伯特变换求取包络，再对包络曲线进行求对数及归一化处理，最后再使用八阶巴特沃斯带通滤波器进行滤波抑制噪声后，分别对50 m及500 m长的电力电缆进行实际测试。结果表明时域包络线技术实现了对电缆缺陷的有效定位，同时结合时域波形变化情况还可对电缆缺陷类型进行判断。
《低空智能网联体系参考架构（2024版）》以主流技术领域广泛认可的低空智能网联体系参考架构为核心研究内容，旨在全面覆盖相关技术方向，以期持续推动低空产业、低空经济的持续发展和技术创新。随着人工智能、新一代信息通信等相关领域技术的融合创新发展，低空产业联盟将根据产业和技术的发展动态，持续优化完善低空智能网联体系参考架构，深化研究内容，以确保其与行业发展和技术进步保持同步。
智慧消防将覆盖城市消防安全的各个环节，借助大数据、云计算、物联网,地理信息等新一代信息技术，立足火灾防控“自动化”、灭火救援指挥“智能日常执法工作“系统化”、部队化”、管理“精细化”，创新消防管理模式实现智慧防控、智慧作战和智慧管理。为城市消防安全管理、消防重点单位,科研机构提供决策支持，实现消防行业的整体转换和升级。
《南方电网技术》原创 本文提出了基于运检管控平台的输电线路多源故障信息融合技术，整合形成输电线路不同故障类型下的实际波形数据库及关联信息数据库，利用小波包分析提取不同输电线路故障类型的故障特征值，并采用Adaboost-BP算法实现多源信息融合的故障诊断。
1)基于分散式电采暖的工作特性，对单体电采暖负荷的响应特性进行分析;其次，采用近邻传播聚类算法将分散式电采暖负荷进行集群处理，并基于等面积定则制定电采暖负荷群的轮换式控制策略， 2)所提优化控制方法为现有峰谷电价机制难以激发电采暖负荷可调控柔性的问题提供了种新的解决方案，并且能够同时保证电采暖用户的舒适度。
数据中台建设是一个分阶段、长期的战略性工程，涉及基础设施搭建、数据整合、处理、服务与安全等多个关键环节。起步阶段，企业需建立IT基础设施，可能通过自建、供应商或云服务实现。积累阶段，重点是数据汇集和数据服务体系的完善，同时搭建实时处理和AI基础设施。发力阶段，数据中台的成熟优势显现，支持深入业务决策和实时数据处理需求。
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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”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
高校教学工作诊断与改进简称“诊改”工作，一体化大数据平台助力学校根据自身办学理念、人才培养目标，专业设置条件、教师队伍建设、课程体系改革、课堂教学实践、学校管理制度、校企合作创新、质量监控成效等人才培养工作要素，查找不足与完善提高的工作过程。
通过将各个子系统智能化集成控制，建设一套互相关联、统一协调的系统集控平台，使各系统信息得到高效、合理的分配和共享，达到信息共享、系统联动的目的，并完成数据采集、存储、分析、生成报表等;为大楼管理者提供实时准确数据可视化。主要监控子项如下:新风、照明、给排水、通风与空调
通过打造省市级联系统，实现跨部门、跨层级、跨系统、跨地域的数据共享。通过数据共享，切实化解了异地提取住房公积金的堵点、难点，让长三角地区缴存职工切实感受到住房公积金服务水平的提升。
本项目实施过程中遇到的问题主要有以下几个汇报方式: M信息产业有限公司项目组每天汇总项目实施情况，讨论遇到的问题; > 信息产业有限公司项目组以工作日报的方式向业主方方项目组报告工作进展情况和问题; > 信息产业有限公司项目组每天向业主方方项目负责人口头汇报遇到的问题; 》 对于重大问题，信息产业有限公司项目组以书面的形式向业主方方项目负责人汇报;双方召开协调会进行讨论决策;对协调会进行记录并提供会议纪要。
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