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中国文化元宇宙AIGC发展研究报告

目前这个阶段我们谈到“元宇宙”的时候,还是在消费层面,但是不管是过去的 PGC 还是 UGC 一直到现在的 AIGC,都是从不同的生产方式来讲的,这一点是非常有启发性的。国家文化数字化战略就是从供给侧入手的,我们叫发力供给侧,激活文化资源,推动文化生产体系现代化。

  • 2023-08-02
  • 阅读546
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  • 297页
  • pdf

新能源集团企业数字化转型、数据治理、数字化平台建设方案(346页 WORD)

目前,国内正处于能源变革和“云大物移智链“”数字化智能时代,新能源发电有限公司(以下简称“XXXX公司”)为了进一步贯彻落实电网国资委《关于加快国有企业数字化转型工作的通知》精神,助力集团公司打造“绿色低碳、多能互补、高效协同、数字智慧”的世界一流能源供应商的战略目标,有必要开展数字化转型智慧企业顶层设计和实施建设。并且数字化转型智慧企业建设是一项长期而艰巨的任务,如果缺乏总体规划,就很容易出现建设思路和步骤不明确,系统建设成本增高,应用系统重复建设、相互孤立,以及智能化程度不够等问题。

  • 2024-12-06
  • 阅读546
  • 下载3
  • 347页
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翁亮涛:含自适应虚拟电容控制的直流母线电压综合控制策略

由于直流微电网广泛采用传统下垂控制,因而在恒功率负荷扰动时,系统存在母线电压变化速度快、振荡、偏移大等问题,不利于电压敏感负荷的正常运行。为解决上述问题提出一种由改进的自适应虚拟电容控制(improved adaptive virtual capacitor control,IAVCC)、振荡抑制器和电压补偿器组成的直流母线电压综合控制策略。其中,IAVCC在负荷扰动时可根据母线电压变化率自适应地调节虚拟电容大小,从而增强直流微电网惯性,减缓母线电压变化速度,改善系统动态特性。在此基础上,振荡抑制器通过滤除母线电压的高频振荡分量,显著地抑制了电压振荡。此外,电压补偿器可实现母线电压无偏差调节,解决了负荷功率增加时母线电压跌落严重的问题。所提出的综合控制策略实现了直流母线电压动态特性优化、振荡抑制以及无偏差调节,改善系统动态性和稳定性。最后通过基于RT-LAB的实验验证所提策略的可行性。

  • 2024-11-12
  • 阅读546

零碳时代下的虚拟电厂(40页 PPT)

电力系统基本约束:发电、用电平衡。 传统:发电调节只需要应对用电的不确定性。 新能源:发电调节需要应对用电、新能源的不确定性

  • 2024-03-27
  • 阅读545
  • 下载12
  • 40页
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中央企业人工智能应用场景优秀案例白皮书(2024年版)

作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,人工智能成为世界各国积极抢占的战略 制高点。各国纷纷从战略层面布局人工智能发展,争夺新一轮国际科技竞争的主导权。党中央 高度重视人工智能技术发展,习近平总书记在党的二十大、党的二十届三中全会、中央经济工 作会议、全国科技大会、全国教育大会等重要会议上,多处、多次作出重要指示,强调要努力 抢占人工智能发展的战略制高点,促进人工智能同经济社会发展深度融合。李强总理对大力推 进人工智能创新发展提出明确要求,在今年全国两会上对开展“人工智能+”行动作出专门部 署。

  • 2025-02-26
  • 阅读544
  • 下载7
  • 131页
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PPT|数字化孪生在工艺规划中的应用

PPT|数字化孪生在工艺规划中的应用

  • 2022-12-19
  • 阅读541

上海财经大学:大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书

大模型技术带来了AI的新一轮技术变革和产业应用。构建大型在金融领域完善的开发框架和应用框架,可助力现有金融业务进行数字化转型。但其应用也面临着诸多风险,需要进行进一步防控。除了针对通用的大模型幻觉风险的防护围栏,还需要针对金融领域的应用进行隐私风险防控、大模型攻击防御、可解释性增强、可溯源性增强以及有害内容防控,从而更好的助力传统金融业务。除此之外,金融领域大模型治理框架的搭建、评测集的构建和人才体系的培养则有利于促进大模型在金融领域的生态体系构建。

  • 2024-05-10
  • 阅读540
  • 下载2
  • 76页
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数字化转型核心流程图

传统企业在进行数字化转型过程中,主要分为三个层级: 1、基础人、事、流程机制数字化,包括hr、财务等 2、核心业务流程数字化,包括研发、生产、供应链、仓储等 3、以客户为核心的触点数字化,销售、售后、运营、服务等

  • 2022-12-18
  • 阅读539
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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