关键词： 输配电设备   故障诊断   人工智能技术   诊断专家系统  

摘要： 输配电网络故障诊断技术是保障电力系统安全稳定运行的关键技术之一.随着人工智能技术的快速发展,故障诊断技术得到显著提升,涵盖了专家系统、人工神经网络、支持向量机、模糊逻辑、遗传算法以及深度学习等多种方法.本文详细介绍了输配电网络故障诊断技术的系统总体架构、专家系统设计、诊断知识库的构成、推理机制以及系统实现要点.同时,通过综合运用C/S模式与B/S模式,结合故障巡检、故障诊断、人工神经网络和模糊理论的辅助,发现了系统能够高效、准确地识别和定位故障.

摘要： 近年来,国家电网有限公司大数据中心以着力推动公司人工智能应用建设为导向,基于公司光明电力大模型提供的核心基础能力,积极探索大模型、检索增强、智能体等技术的深度融合与协同应用,赋能公司与电网业务高质量发展.

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其在各个领域的应用也在不断拓宽.当前,人工智能技术与交通领域的深度融合正重塑着城市出行与物流格局,成为全球各大城市提升交通效率、改善出行体验、推动经济发展的重要方向.北京作为国际科技创新高地,在"人工智能+交通"领域积极探索、先行先试,已取得了阶段性成果,为超大城市交通治理与相关产业升级提供了宝贵的经验.从自动驾驶规模化应用的稳步推进到智能交通管理体系的构建完善,北京在智能交通赛道上不断加速,但同时也面临着不少问题亟待解决,如数据共享与隐私保护的矛盾、基础设施与技术创新的瓶颈以及产业生态与市场应用的失衡等,这些问题制约着北京交通智能化和高效化发展.深入剖析这些问题并探寻切实可行的解决方案,对于北京乃至全国智能交通产业发展的意义重大.

摘要： 当前,发展数字经济已经成为推进中国式现代化的重要驱动力量,人工智能(AI)在数字经济产业发展中发挥着"头雁"作用.2025 年政府工作报告提出,持续推进"人工智能+"行动,将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来,支持大模型广泛应用.

摘要： 2025年3月25日,由中国城市发展规划设计咨询有限公司(以下简称"中城规划")共青团支部、工会、党委工作部、科技质量部联合举办了"人工智能与城市治理"技术交流活动.活动采用线上与线下相结合的方式,吸引了众多设计师参与.

关键词： 人工智能   建筑电气系统   能耗优化   管理  

摘要： 随着时代的进步,建筑物对电力的需求量不断攀升,使得建筑电气系统节能减排显得尤为迫切.准确预测建筑电气系统能耗,对于电气系统的设计规划及日常管理至关重要,是促进建筑节能的关键途径.然而,常规的预测技术往往难以达到所需的精确度.近期,人工智能在能源消耗预测方面已经有了显著的进步,利用深度学习等技术打造高准确度的预测算法成为现实.采用人工智能技术,研究建筑电气系统能耗的智能化预测及优化方案.

关键词： 酰胺质子转移成像   人工智能   化学交换饱和转移   磁共振成像   乳腺癌  

摘要： 酰胺质子转移加权(APTw)成像作为一种独特的化学交换饱和转移成像技术,通过检测自由水信号的衰减,能够间接地定量分析组织中的可移动蛋白质和多肽中的酰胺质子含量及其pH值变化,进而揭示组织内部的代谢状态,为乳腺癌的诊断和治疗监测提供丰富的分子水平信息。近年来,随着人工智能技术的发展,APTw成像与人工智能融合技术在乳腺癌诊断中的应用日益受到关注。本文重点综述了APTw成像与人工智能融合技术在乳腺癌良恶性鉴别、组织学分级、生物学标志物相关性分析以及新辅助化疗疗效评估等方面的应用进展,并探讨该技术在实际应用中所面临的挑战和局限性。

关键词： 生成式人工智能   数字市场   创新发展   反垄断   促进型监管  

摘要： 由于大型科技企业的双轮垄断进程消除了数字市场的竞争,强化反垄断的主张在全球范围内兴起,并向生成式人工智能领域扩张。然而,生成式人工智能与数字平台在核心竞争优势、竞争方式和生态方面存在显著不同,具有较为明显的创新发展逻辑。不仅初创企业拥有凭借技术研发跻身行业前列的更多机遇,大型科技企业的相关投资与研发对于生成式人工智能的创新发展也具有重要的促进作用。强化反垄断的主张未能给市场提供充分自由,极有可能扼制生成式人工智能的颠覆式创新、破坏新兴市场正常形成的交易机制。因此,相较于一味地强化反垄断,当前中国更宜采取“创新发展”的促进型监管思路,通过产业法移除新进入者的进入壁垒,落实反垄断法鼓励创新的立法目标,探索对生成式人工智能模型训练友好的数据使用规则,为生成式人工智能的创新发展提供恰如其分的经济法保障。

关键词： DeepSeek   作战指挥   人工智能  

摘要： 随着智能化技术的不断进步,人工智能大模型在应急管理中的应用日益广泛。DeepSeek作为新一代多模态智能模型,具备强大的信息感知、语言理解与自主决策能力,为灭火救援作战指挥体系提供了高效的技术支撑。文章从信息汇聚、战术推演、实时调度和辅助决策等方面探讨了DeepSeek模型在火灾应对中的具体运用机制,分析其在提升作战指挥效率、降低人员伤亡、优化资源配置等方面的技术优势,并对其集成策略与部署要点进行技术性分析,为构建智慧应急指挥平台提供新路径与实践参考。

关键词： 拓扑识别   人工智能算法   配电网   线损率  

摘要： 为提高配电网线损率计算的精度,设计基于拓扑识别与人工智能算法的配电网线损率计算方法。根据配电网特性,采集配电网运行状态数据,得到配电网原始数据矩阵。对数据进行标准化处理,利用拓扑识别提取出配电网数据的多个特征,并计算出对应的特征权重值。据此分类配电网数据特征,并计算出数据的适应度函数,由此计算出更为精确的配电网线损率。实验结果表明,和以往的配电网线损率计算方法相比,设计的基于拓扑识别与人工智能算法的配电网线损率计算方法在实际应用中计算结果与实际结果基本吻合,说明该方法计算精度较高。