人工智能领域专利布局态势分析

1956年美国达特茅斯会议的召开，标志着人工智能的诞生。但由于存储空间和计算能力的不足等多方面原因，人工智能几起几落，直至2006年之后，深度学习算法的提出以及不断的完善，同时移动互联网发展迅速，人工智能迎来了发展的爆发期，成为全球关注的焦点。为了掌握国际竞争的主动权，世界各国尤其是发达国家和新兴经济体提出了多方面的政策规划，积极推进人工智能的发展。

2022-03-10
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能源互联网中泛在电力物联网的作用分析

当前，电能是应用最为广泛的二次能源，电网已实现电能的远距离配送，并具备了相当规模。随着越来越多电动设备的成熟，电能将成为未来人们直接使用的主要能源形式，电力网络将是未来能源互联网的主要载体。然而，当前电网运营在生产、配送与消费等环节相互割裂，个性化消费需求和分布式能源供给还不能被很好地支持；生产、配送过分依赖预测，缺乏高效的通信通道实现实时反馈和信息共享，能源利用率还处于较低层次。此外，太阳能、风能、潮汐能及生物质能等可再生能源都具有较大的利用潜力，但是，环境因素和生产效率使得间歇性和不稳定性成为他们的共同特点，高效利用存在诸多挑战。

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认识泛在电力物联网：能源互联网、物联网、大数据、云计算

如今，互联网思维和技术不断推动社会进入网络经济时代，社会多要素共享已经成为新一轮科技竞争和产业革命的新业态、新模式。网络经济通过平台对接匹配供需双方，打造双边市场，颠覆了很多传统产业，同时也有不少行业依托互联网思维形成新业态。网络经济给传统电力工业带来巨大的挑战。

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绿色智慧城市与泛在能源物联网

泛在能源物联网是包含泛在电力物联网但比其范畴更宽的概念，它是指围绕能源系统各环节，充分应用移动互联网、物联网、人工智能、云计算、大数据、智能控制等现代信息化技术，实现能源系统各环节泛在智能互联、全面状态感知、高效信息处理、精准实时控制、智能人机交互、高效智能决策的智慧能源系统。

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面向车联网的5G定制网关键能力与创新服务探讨

5G在我国正式落地以来，车联网相关发展战略和顶层设计不断颁布、层层推进。2020年2月，部委联合发布《智能汽车创新发展战略》提出“结合5G商用部署，推动5G与车联网协同建设”。2021年7月，十部门印发《5G应用“扬帆”行动计划（2021-2023年）》的通知指出“强化汽车、通信、交通等行业的协同......加快5G+车联网部署”。 5G使得车、路、云之间的高速信息交互和高效业务协同具备了通信基础，促进了汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业的深度融合，催生了面向生产、制造、测试或公众服务的新型车联网行业应用，这些应用对运营商的网络在服务的精细化、智能化和定制化方面都提出了极大挑战。运营商面向未来车联网细分行业，不仅定位于提供通信解决方案，更要实现“网络即计算，网络即智能、网络即应用、网络即服务”，提供与行业场景密切融合的“网边云用服”一体交付的专属定制服务。

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基于5G智慧园区的车联网系统应用示范

5G智慧园区作为建设智慧城市的关键切入点，具有交通组成元素相对单一、相关业务要求明确的特点，有利于实现5G+C-V2X商业化的快速落地，5G网络可以为园区内的交通群体带来超大带宽、超低时延、超大连接的网络接入条件。首先结合5G网络特性以及智慧园区内交通群体的实际需求进行了分析，在此基础之上提出了一套基于5G+C-V2X的智慧园区车联网系统。该系统能提供多种智慧交通创新技术及业务示范，用于在冬奥会期间提供多场景下的车-路-云-网智慧交通服务。可以此为契机打造5G创新业务行业标杆案例，有效引领智能车联网的产业创新，促进全球车联网产业更好更快发展。

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企业数字化规划建设方案参考

企业数字化建设的推动，首先要制定一个整体的数字化规划，包括分阶段实施的计划、预算等等。数字化规划制定完成后就要按计划去推动项目的立项。项目立项后就是项目的执行，即项目管理，这个环节有乙方强大的咨询团队和成熟的解决方案协助甲方推动项目落地，因此项目实施越到后面，风险越小。项目实施完成后，甲方的团队需要做的工作就只剩下运维与日常团队的管理。在这整个过程中，数字化蓝图的规划以及项目的推动、规划是企业CIO最头疼的问题。

2022-03-10
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寻找数字时代全要素生产率提升的核心引擎

从宏观经济学的基本原理来说，经济增长和发展的源泉无外乎来自于两方面，一个是土地、劳动力、资本等生产资源的持续投入，另一个是这些生产资源的使用效率提升，而后者已经越来越成为现代经济增长的主要源泉。自上世纪五六十年代诺奖经济学得主罗伯特·索洛（Robert Merton Solow）的开创性工作以来，经济学家们一直用全要素生产率（TFP，Total Factor Productivity）这个概念来度量资源的使用效率，即全部生产要素的投入量都不变时经济仍能持续增长的能力。

2022-03-09
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在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。

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