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智慧社区和智能家居总体技术融合方案(70页 WORD)

智慧型数字社区需要建设的系统包括: 社区一卡通综合管理系统 远程家庭安防监控、录像 计算机管理和信息服务系统 可视对讲系统 综合物业管理系统 社区信息文化平台 集中网络管控平台

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智慧商店综合解决方案(60页 PPT)

5G、云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新型数字化技术的迅猛发展,为传统零售业转型提供了可能性。

  • 2025-01-14
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智慧商场运营平台规划设计(42页 PPT)

库管人员进入仓库需要手机请求商户远程开门,门禁权限在商户APP中; 库管人员在提货过程中,商户可以使用手机APP实时远程查看现场情况; 统一配送:每日定时物流人员根据提货单统一配送

  • 2025-01-14
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10kV宽频直流电压互感器设计

10 kV阻容分压原理的直流电压互感器在实际工况下的阻容匹配关系不易满足,使其响应带宽不能满足要求。基于10 kV阻容分压原理的直流电压互感器在实际工况下的等效电路及其参数,建立了实际工况下的频率特性传递函数模型。分析了直流电压分压比和频率特性的影响因素,获得了分压电阻初始精度对直流电压分压比影响程度、分压电容初始精度和杂散电容对频率特性影响程度的定量结果。提出在阻容分压器低压臂并联阻容匹配单元的解决方法,结合阻容分压器分压主体电阻电容参数的选取,可通过匹配电阻校准直流电压分压比,并通过匹配电容补偿直流电压互感器的频率特性。最后,进行了样机试验,结果表明匹配电阻将直流电压分压比10 000∶5.015校准到了设计值10 000∶5,匹配电容使10 kV直流电压互感器在50 Hz~3 kHz的带宽内幅值误差从高达14%降低到接近1%。

  • 2025-01-14
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基于图神经网络与强化学习的配电网电压与无功功率优化方法

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。

  • 2025-01-14
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LCL型并网逆变器有源阻尼叠加的控制策略

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。

  • 2025-01-14
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基于CNN-GRU深度学习的模块化多电平矩阵变换器故障诊断

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。

  • 2025-01-14
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智慧商场产品方案(31页 PPT)

商户版是专为社区商户提供的商户管理平台,商户通过该平台可以享受新订单提醒,分配物流人员,查看订单,管理账户资金,验证券号等功能,便于小微商户移动化便捷操作。

  • 2025-01-14
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服云能碳管理平台V5.0

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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。

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2025中国高科技高成长50强及明日之星榜单报告

自2005年以来,德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年,共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业,不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。 中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹,更折射出新质生产力的发展逻辑,2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰,近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题,既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地,又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下 引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡,构筑内在韧性,实现高质量发展。

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Token经济100问(2026.7)

词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认 识“字”,只认识词元。 要理解词元,可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的,看到“人工智能”四个字,我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解,而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程,只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法,把输入的文字切分成若干个片段,每个片段就 是一个词元。

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WAIC 2026展馆总结与展后洞察报告

WAIC 2026创下多项历史新高:三地四馆展览总面积首破10万平方米,1117家企业参展,展出4486项展品,351款全球首发;线下观展超40万人次,全球线上流量超30亿;预计达成意向采购203.6亿元,32个重点项目签约投资超409亿元;102个国家及国际组织参与,29国签署成立 世界人工智能合作组织(WAICO)。

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TokenHub云服务平台发展研究报告2026

人工智能正从单点工具应用走向基础设施化和服务化阶段。大模型能力的持续提升,使模型调用、推理优化、智能体应用和开发者工具逐步成为云服务平台的重要组成部分。随着企业和开发者使用AI的规模扩大,平台能力的竞争重点也从“是否能够调用模型”转向“能否稳定、低成本、安全、便捷地组织和使用模型服务”。

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