现有的多变量时间序列预测方案在提取中间特征方面效率低下。本文提出了一种称为特征路径有效多变量时间序列预测（FPEMTSP）的人工神经网络，用于在存在多个次级时间序列的情况下预测主时间序列的下一个元素。我们建议生成次要时间序列的所有可能组合，并通过对主要和次要时间序列特征进行笛卡尔乘积来提取多变量特征。我们的计算证明了FPEMTSP的复杂性和网络规模是可以接受的。我们考虑了FPEMTSP中的一些内部参数，这些参数可以配置为提高预测精度和调整网络大小。我们使用两个公共数据集对FPEMTSP进行了训练和评估。我们的评估揭示了内部参数的最优值，并表明FPEMTSP在预测精度和正确预测的步数方面超过了现有方案。
多变量时间序列预测由于其非线性、非平稳、高维和时空特征，以及变量之间的相关性，仍然是一项具有挑战性的任务。为了解决这一局限性，我们提出了一种基于非线性尖峰神经P（NSNP）系统和非子采样剪切变换（NSST）的多变量时间序列预测新方法。首先将多变量时间序列转换到NSST域，然后在NSST域中自动构建、训练和预测NSNP系统。由于NSNP系统被用作非线性预测模型并在NSST域中工作，因此所提出的预测方法本质上是一种基于多尺度变换（MST）的预测方法。因此，所提出的预测方法可以处理非线性和非平稳的时间序列，并且变量之间的相关性可以用NSST变换的多分辨率特征来表征。使用五个真实的多变量时间序列将所提出的预测方法与五种最先进的和28种基线预测方法进行比较。比较结果证明了该方法在多变量时间序列预测中的有效性。
新型电力系统：以新能源为主体，以新型配电系统为核心：新型电力系统于 2021年 3 月 15 日中央财经委员会第九次会议上首次提出的，新型电力系统，“新”在以新能源为主体上，其定义为：凡以新能源为主体的电力系统就是新型电力系统
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数据业务化，业务数据化 ：从以流程自动化为中心 转向 以核心业务能力服务化和数据化为中心 大中台，小前端 ：从对预先确定流程的自动化实现 转向 对高度不确定性的快速业务创新实现
开源项目，基于 Linux，打内核补丁，2005年初成了 xensource 公司，专注于这个产品的开发和推广，目前有Intel, AMD, HP, IBM, Redhat, SuSE 等厂商支持
构建智慧后勤，把教学、科研人员从繁杂的日常事务中解放出来，打造一流大学的一流保障！构建智慧后勤，把教学、科研人员从繁杂的日常事务中解放出来，打造一流大学的一流保障！
“推进信息化建设,建立老龄事业信息化协同推进机制建立老龄信息采集、分析数据平台,健全城乡老年人生活状况跟踪监测系统。"健全党政主导、老龄办协调部门尽责、社会参与、全民关怀的大老龄工作格局。
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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
针对现有基于深度学习的潮流计算方法均基于回归模型，不具有潮流判敛功能对输入的潮流不收敛样本仍映射出虚假系统潮流分布问题，提出一种适用于潮流分析的多任务学习模型，同时具备潮流判敛及潮流分布计算功能。
本文提出了一种基于气吹灭弧原理的一体化防雷灭弧间隙，并且基于磁流体动力学原理 (MHD)对间隙电弧进行仿真分析，利用有限元仿真分析软件搭建了该一体化防雷灭弧间隙模型，分析了间隙电弧熄灭的能量消损过程。
数字孪生城市是在数字空间对物理城市进行复刻、精准映射、实时交互的数字城市，通过数字建模、感知连接、智能分析等技术，洞察物理城市运行状态，仿真推演运行趋势，形成智能交互决策，反馈于物理城市，实现对物理城市的持续优化和迭代升级。自 2017 年“数字孪生城市”建设理念被首次提出以来，在国家部委政策驱动下，数字孪生城市相关技术逐渐成熟，全国多地加快数字孪生应用场景创新实践，在文旅、城市治理和网络等热点领域形成大量优秀案例，市场规模持续增长，应用效能不断增强。
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