高比例分布式光伏的接入改变了配电网的运行方式，并导致配电网出现有功功率损耗过大、调压设备寿命下降、节点电压越限等一系列问题。基于此背景，首先将电压无功优化问题建模为一个马尔科夫决策过程，然后使用无模型的深度强化学习方法进行求解，该方法可以从历史运行数据中捕获光伏发电的间歇性和负荷的波动性。提出了一种图卷积网络的近端策略优化算法（graph convolutional network-proximal policy optimization，GCN-PPO），该算法通过嵌入图卷积网络来提高强化学习智能体对配电网图数据的感知能力。最后以改进的IEEE 33节点测试系统开展算例分析，验证了所提方法的有效性和相比其他方法的优势。结果表明，基于图卷积网络训练的强化学习智能体在配电网拓扑发生变化和测量数据丢失时仍表现出较好的性能。
LCL滤波器具有优越的高频谐波抑制能力，因而在并网逆变器中得到了广泛应用。为了抑制LCL滤波器固有的谐振尖峰，通常采用有源阻尼的方法，这种控制策略虽然抑制了谐振尖峰，但由于数字控制延迟会造成固有谐振点偏移。针对上述问题，提出了一种以虚拟阻抗模型为基础的有源阻尼叠加的控制策略，在抑制谐振尖峰的同时，又避免了固有谐振点的偏移，并且将有效阻尼区扩大至（0，fs/3）。最后，通过搭建LCL型单相并网逆变器仿真系统与硬件在环半实物样机，验证了该控制策略的正确性，实验结果表明了其具有良好的抗干扰能力、动态性能和稳态性能。
模块化多电平矩阵变换器（modular multilevel matrix converter，M3C）是一种用于海上风力发电的低频电力传输AC-AC变换器。为了提高M3C工作的可靠性和稳定性，对其子模块中IGBT（insulated gate bipolar transistor）的开路故障需要有高效准确的诊断方法，为此提出了基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和门控循环单元（gated loop unit，GRU）相结合的深度学习故障诊断方法。在对M3C子模块运行工况分析基础上对原始故障数据进行小波包分析，并通过时序图像转换将其中高频分量转化为二维故障图片作为深度学习的训练及验证数据集，经过CNN对高维数据的特征提取，再通过GRU对数据进行优化训练，实现了对M3C故障类别的诊断识别。所提方法相比传统方法具有更加准确、快速的故障诊断能力。
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中国联通全面整合集团内外部优势资源与能力，充分发挥网络资源、运营支撑体系及人员优势，聚焦“云、管、端安全产品+安全服务”，全面构建专业化、差异化、一体化的信息安全综合服务能力，为践行“网络强国战略”提供有力保障。
在没有网络信息平台的时代，人大代表们的工作开展受客观条件约束较大，例如提交建议和提案，往往只能通过手写、寄送信件的方式，撰写建议、提案耗时长，且流程复杂；提交上报之后，由于办理过程不透明，回复周期长，为代表们的工作增加了难度。履职手段不先进，从一定程度上制约了履职的频率和效果，在这样的情况下，搭建代表的履职信息化支撑平台势在必行。
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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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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合，不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验，更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台，链接上下游资源，实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变，这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段，迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。
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