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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。

  • 2022-03-10
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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。

  • 2022-03-10
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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。

  • 2022-03-10
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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。

  • 2022-03-10
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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。

  • 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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智慧城区和数字政府建设的探索

2016年10月，领导人提出“实施网络强国”的战略，要求“以推行电子政务、建设新型智慧城市等为抓手，推进政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化”。2017年1月7日，龙华区由新区正式转为行政区，成立之初，深圳市委市政府对龙华区寄予厚望，提出了“两区一城”的战略定位，即转型升级典范区、特区一体化示范区和现代化国际化中轴新城。龙华区委区政府因此提出建设“智慧龙华”，作为落实领导人讲话精神和实现深圳市委市政府战略定位的重要抓手，并确定了“国内一流、国际领先”的建设目标，即“智构龙华、慧领中国”。

  • 2022-03-09
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一文概述2017年深度学习NLP重大进展与趋势

近年来，深度学习（DL）架构和算法在图像识别、语音处理等领域实现了很大的进展。而深度学习在自然语言处理方面的表现最初并没有那么起眼，不过现在我们可以看到深度学习对 NLP 的贡献，在很多常见的 NLP 任务中取得了顶尖的结果，如命名实体识别（NER）、词性标注（POS tagging）或情感分析，在这些任务中神经网络模型优于传统方法。而机器翻译的进步或许是最显著的。

  • 2022-03-09
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