2021年7月8日至10日，由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、科学技术部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院、中国科学技术协会，以及上海市人民政府共同主办的2021世界人工智能大会在上海世博中心和上海世博展览馆同时举行。人工智能是上海落实国家战略部署、重点发展的三大先导产业之一，也是城市数字化转型的重要驱动力量。今年大会已举办至第四届，本届大会主要围绕“AI赋能城市数字化转型”方向，探讨人工智能技术创新与产业落地的前沿进展，广泛传递城市数字化转型的理念与价值，推动相关治理和规范形成全球共识。
经过建国以来近70年的发展，我国基础设施存量截至2018年已居世界首位，在交通、能源、通信、水利等领域取得诸多世人瞩目的成绩。但随着基础设施的不断发展,我国基础设施体系显现出一些问题,可能对未来基础设施的高质量发展造成一定阻碍。与此同时，新时代基础设施也将面临不同于以往的新发展趋势。对此应提高重视,准确判断,谋求基础设施高质量发展的新思路。
人工智能便是这一背景下的产物，人工智能是为研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，其使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟。而智能语音技术是人工智能领域的重要分支。智能语音技术涉及多类型学科，其核心技术包括语音合成、语音识别、声纹识别、自然语言理解、语音去噪等关键技术。
2015年，无线电法律法规建设进一步完善，频率核查工作全面开展，随着宽带“提速降费”意见的出台，我国4G大规模商用，运营商加快转型步伐。与此同时，随着WRC-15的召开，5G研究也全面进入标准制定阶段，各种无线电技术与应用、无线电管理法律法规建设以及无线电相关产业发展都取得了显著进展。展望2016年，随着移动信息通信技术的发展以及我国“两化深度融合”、“一带一路”、“互联网+”、“宽带中国”、“中国制造2025”等一系列战略推进，以及即将到来的“十三五”，无线电频谱资源稀缺性进一步凸显，空中电波秩序将更加复杂，无线电管理工作挑战和机遇并存。
近年来，随着我国经济下行压力增大以及传统基建投资的日益饱和，为顺应新一轮科技革命和产业变革发展趋势，中央提出加快新型基础设施建设。2020年4月，国家发展和改革委员会首次给出新型基础设施概念的初步界定，其中基于新一代信息技术的数字基础设施是新型基础设施的重要内容。数字基础设施具有与传统基础设施不同的特点，因此不能完全套用传统基础设施的发展策略和建设模式。
联邦学习是一种分布式训练框架，可以构建去中心化数据的集合并联合多方数据，进而利用加密后的中间参数，完成多数据源对于联合模型的共同训练。基于华为NAIE联邦学习平台的实践，论述了联邦学习平台落地的关键技术和典型应用，并根据其在电信领域里的具体实践，指明了联邦学习未来的发展方向。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是模拟、延伸和扩展人的智能，是在机器上实现的理论、方法、技术及应用，也是当前一门新兴的学科。人工智能发源于20世纪中叶，在1956年的达特茅斯学院会议上“人工智能”这个词正式出现在世界面前，科学家从这时开始真正踏上智能研究的道路。近年来，随着数据的爆发式增长、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的发展和成熟，人工智能已经迎来其发展的第三个浪潮。这次浪潮的基本特征在于基于大数据和强大计算能力的机器学习算法已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域中取得了突破性的进展，基于人工智能技术的应用也开始成熟。人工智能发展迅速，其在图像识别、目标检测、机器翻译、语音识别等多个领域，表现均已超过人类，尤其是在AlphaGo战胜了李世石之后，人们对人工智能可能达到的成就有了新的认识。
5G时代，面对专网市场新机遇，电信运营商、通信设备商、互联网公司可以利用网络切片、边缘计算、虚拟化等技术，为各行各业建设5G专网，为行业用户提供高速率、低时延、独立、可靠的通信网络，助力企业实现数字化转型升级。近年来，在国家政策的大力支持下，在产业链各方的共同努力下，我国5G专网呈现良好的发展势头。
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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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