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基于LTE-230MHz无线专网的用电信息采集技术研究

随着坚强智能电网建设的深入和全球能源互联网的发展要求,作为坚强智能电网重要环节之一的用电信息采集系统被赋予了新的、更高的技术和应用要求。现有用电信息采集系统所采用的通信技术类型多样,通信效果参差不齐,系统功能实用化效果也存在一定程度的差异,这对用电信息采集系统应用造成了一定影响。为了解决以上问题,文章提出了一种基于新型LTE-230MHz 无线专网的用电信息采集技术以及系统解决方案。该方案充分运用新型LTE-230MHz 无线专网的技术优势,可提升配用电专用无线通信的通信速率、系统容量、覆盖范围以及可靠性,为用电信息采集业务提供有力支撑。

  • 2022-02-14
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面向未来智能配用电的信息物理系统:技术、展望与挑战

基于电力信息通信发展现状,探讨信息物理系统等未来智能配用电的关键新技术。首先介绍了当前配用电环节中“云大物移”等技术的发展趋势,接着介绍了在未来智能配用电中可能起到重要作用的信息物理系统,总结了当前研究热点问题和发展动态,并阐述了潜在的前沿问题。基于此,对未来智能配用电中的一些新型信息物理系统应用进行了展望,并对其在实际实施中的挑战进行了讨论,期望能够为相关研究提供参考。

  • 2022-02-14
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MEMS传感器研究现状与发展趋势

微型化、集成化及智能化是当今科学技术的主要发展方向。随着微机电系统(Micro Electro Mechanical System,MEMS)和微加工技术的发展,微型传感器也随之迅速发展。介绍了MEMS传感器概念及种类,并对其研究现状、应用领域进行了分析总结和介绍。最后,对MEMS传感器的一些发展趋势进行了论述和展望。

  • 2022-02-14
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国家电网公司电力无线专网的规划与思考

“关于电力无线专网该如何规划和设计,是一个需要不断研究和探索的课题。本文首先介绍了电力无线专网的建设背景、业务需求,然后分析了电力无线专网的网络架构,最后围绕规划设计这一重点工作,阐述了规划原则及规划思路,对国网公司各省市的电力无线专网的建设提供借鉴和思路。”

  • 2022-02-14
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电网企业深度参与“国内大循环”构建新发展格局

特高压是目前世界上最先进的输电技术,涉及产业链长且环环相扣。特高压工程不仅能推动能源生产、消费革命,还能拉动相关企业企稳增收。譬如,据测算白鹤滩-浙江特高压直流工程将带动电源、电工装备、用能设备、原材料等近20个上下游产业链产值110亿元,预计增加就业岗位近2500个。

  • 2022-02-14
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以新模式推进中小银行数字化转型

随着数字技术全方位融入经济社会的各个领域,人类思维模式和生产生活方式发生重大变革,数字经济迅猛发展。金融作为经济发展的血液,需要与数字经济发展共生共荣。作为金融业的重要组成部分,中小银行应切实把握数字经济、数字金融的理念,以新金融模式推进自身数字化转型,满足数字经济发展的金融需求,开创高质量发展的新局面。

  • 2022-02-14
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以“数字法治·智慧司法”助推法治事业高质量发展

近年来,江苏司法行政系统认真学习贯彻习近平总书记关于政法智能化建设的重要指示精神,按照司法部“大平台共享、大系统共治、大数据慧治”的发展要求,坚持需求引领、创新为用,坚持整体架构、系统推进,着力建设以“数字主导、智能服务、扁平管理、全程监控”为核心、具有江苏特色的“数字法治·智慧司法”体系,形成一站登录、全网漫游,一人采集、全员共享,一网通办、全域服务的信息化工作格局,集中体现为“三个一”;

  • 2022-02-14
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智慧监管提升金融监管质效

习近平总书记指出,高质量发展不只是一个经济要求,而是对经济社会发展方方面面的总要求。党的十九届五中全会提出,要坚持创新在我国现代化建设全局的核心地位,深入实施创新驱动发展战略,建设科技强国、数字中国,推进国家治理体系和治理能力现代化。随着实体经济和银行业保险业的加速数字化,银行业保险业监管的内涵与外延都发生了巨大变化,需要由规制监管、经验监管、线下监管等传统监管逐步迈向智慧监管。

  • 2022-02-14
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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