当今世界充满着变化和不确定性，以数字化应对不确定性是趋势，数字化发展已成全球共识。目前，全球已 经有超过 170 个国家发布了国家数字战略。据麦肯锡统计，全球的数字化进程整体提前了 7 年，亚太地区 更是提前了 10 年，运营商及企业业务数字化的速度比原先预想的快 20~25 倍。居家 + 公司的混合办公、 线上 + 线下的远程教育、虚拟 + 现实的社交娱乐，这些新型模式正逐步成为新常态。
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成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
针对光伏功率随机性较强等问题，提出了一种基于相似日选取和数据重构的短期光伏功率组合预测方法。首先，利用核模糊C均值算法对光伏功率进行聚类分析，通过最大信息系数提取主要影响特征；其次，结合合作博弈思想计算预测日和历史日的综合相关系数，挑选相关性较强的历史日构建训练集；然后，利用变分模态分解将光伏功率分解为若干子序列，计算排列熵值并重构为趋势项、低频项和高频项；最后，对趋势项和低频项采用长短期记忆神经网络进行预测，对高频项采用卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络-注意力机制模型进行预测，将结果叠加得到最终预测结果。经实例验证，在不同天气条件下，所提模型整体预测误差最小，可有效提高预测精度。
本文在现有研究区域综合能源系统配置与调度双层优化的基础上，引入？效率作为综合能效的评估指标，同时考虑风光不确定性、负荷和能源价格波动对系统的影响，建立了计及？效率和多重不确定性的RIES双层优化模型，
未来随着双碳政策的推进，本文提出的双向碳排放分摊和低碳经济运行方法，将为高能耗企业更深层次参与低碳需求响应提供理论和技术支撑。
Agent（代理）一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域，"Agent"（智能 体）是一个具有自主性、感知能力和决策能力的实体。智能体能够通过传感器感知其所处的环境，并根据其内部状态和预设的目标，通过执行器对 环境进行影响。智能体的目标通常是在给定的环境中实现特定的任务或目标。大型语言模型（LLMs）的出现为智能代理的进一步发展带来了希望
AI 为许多组织带来了机遇，让他们能够实现智能应用的创新或现代化，并实现了前所未有的效率提升、个性化和见解。借助 AI、机器学习和数据分析，智能应用有望改变企业为客户创造和提供价值的方式。
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