电力装备是支撑各级电网发电、输电、配电、用电稳定运行的核心设备，是实现能源安全稳定供给和国民经济持续健康发展的基础。电力装备被列入《中国制造2025》十大支持领域，持续推进电力装备企业生产模式和商业模式的转变，向着数字化、智能化转型发展。近几年，我国在大型发电、特高压输变电、智能电网成套装备等领域已经达到世界领先水平。
智能制造是一项复杂而庞大的系统工程。推广应用服务转型升级的主要技术路线和创新落脚点、难点在中小企业。工业互联网、大数据和人工智能等技术深度融合, 为之赋能。无论智能制造、工业互联网, 还是数字化转型, 本质上都是推动制造业转型升级。
倾斜影像是同时从多个角度采集的影像数据，利用倾斜影像制作三维模型，不仅使高昂的三维建模成本大大降低，而且有效提升了三维建模的速度和效率。倾斜影像构建的三维模型已广泛应用于城市规划、公共安全、通信、军事等众多领域。目前，国内外学者取得了很多研究成果，但主要集中在纹理信息提取、影像匹配、建筑物特征提取等算法上。如何在三维模型建立过程中，对倾斜建模的具体环节进行优化，获得更加逼真的三维模型是值得广大同人关注的问题之一。
近年来，位置服务需求不断增长，催生了定位技术的不断发展。针对室内定位，首先介绍了目前广泛应用的几种室内定位系统及其定位原理，并分析了它们的优缺点。然后，针对室内定位中常见的几类关键问题，做出了介绍分析。最后，通过分析现有定位技术，给出了室内定位技术的发展趋势，表明融合定位及导航通信一体化定位是提高定位精度及鲁棒性的有效方法，毫米波及MIMO技术的应用可有效提高测距精度并提高抗多径能力。
近年来，人工智能、大数据、云计算等技术的高速发展，加速了科技与金融的高度融合，促进了包括银行在内的金融机构智能化转型快速发展，银行通过具体的智能化转型项目，实现了自身新的可持续增长。2020年，新冠肺炎疫情对银行的智能化转型可谓是起到了催化和加速的作用。中国工程院院士潘云鹤曾提出，金融科技的发展过程可以分为金融电子化、金融网络化和金融智能化三个阶段。当前，先进的企业正在从网络化向智能化发展，从大数据技术向人工智能技术发展。
城市交通数字化发展是城市治理现代化的重要抓手，数字化建设是落实交通强国、新基建、双碳战略的关键举措。城市交通基础设施数字化已经成为竞争的焦点，我们要把握以智能化、数字化为代表的整体发展方向。交通是文明的纽带，在整体国民经济发展和城市建设过程中，具有先导性、基础性、战略性，要从数字化到智能化、智慧化，让城市更聪明一些，更智慧一些，这是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路。
2020年9月，国务院印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，2021年全国两会上发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中提出，“以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。国家政府层面对于数字化转型的倡导，将数字化转型推向了当前整个社会的发展建设热点，越来越多的建筑企业也开始走上数字化转型的探索和实践之路。
2014年，大数据首次写入政府工作报告，2015年，国务院正式印发《促进大数据发展行动纲要》；2016年，《十三五规划纲要》中明确提出国家大数据战略；2017年，政府工作报告明确提出深入推进国家大数据战略和促进数字经济加快成长工作要求；2018年，“建设数字中国”写入十九大报告；2019年，十九届四中全会《决定》首次提出“数据”作为生产要素之一且参与分配，同时明确推动数字政府建设。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。
在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。
本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。
山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告，山东科技大学（张玉敏）：2024新型能源系统低碳-经济协同调度理论方法研究报告
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