移动边缘计算（Mobile edge computing，MEC）用来处理来自无处不在的移动设备的大量数据，以便在人工智能（AI）的帮助下实现智能服务。传统上，AI技术通常需要在单个实体中进行集中数据收集和训练，但是MEC服务器由于数据隐私问题和大数据量通信开销无法计算。基于上述背景提出联邦学习（FL）通过协调多个移动设备联合训练AI模型，而无需泄露本地的数据。
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。
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
本文所提谐波协同注入策略能够有效抑制子模块的电容电压波动，同时仅产生幅值很小的高阶谐波分量，对MMG其他的运行特性影响很小。 2)本文所提策略的谐波协同注入的参数是定值，当工况发生变化时不需要重新计算谐波注入参数，适用于功率变化频繁的场景。
大数据是指无法在容许的时间内用常规的软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，大数据规模的标准是持续变化的，当前泛指单一数据集的大小在十几TB和PB之间。
提高IT资源整体使用率（4-5倍） 提高IT资源供应效率（100倍），提高开发测试效率 自服务模式，故障无害化技术，极大减少运维成本（80%） 软硬一体融合设备，降低数据中心软硬件投资70%以上 集成PaaS能力，提供差异化竞争能力
企业如何定义“信息化”、“数字化”其实没有明确定论，部分头部企业直到 2022 年末甚至 2023 年才能够清晰定义本企业的“信息化”、“数字化”的内涵;
实施峰谷电价模式，生产型企业峰段能耗成本增高； 区域性配网缺陷，峰段供电不足； 区域性电能质量差，影响精密设备相关产业
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