来源:嘉峪关市发展和改革委2024-08-29
开展“绿色智慧数字生态文明”建设行动,推进生态领域信息化建设,加强数据资源集成共享和综合开发利用,促进大数据、物联网、人工智能等新技术新手段与生态环境保护耦合嵌入。
来源:嘉峪关市发展和改革委员会2024-08-29
来源:能源评论•首席能源观2024-08-29
西部地区可以建设大数据产业园区,吸引大数据、云计算和人工智能企业入驻,形成数据产业集群。推动大数据技术在各行业的应用有助于提升各行业的数字化和智能化水平。...在大数据与信息技术产业方面,国家大力推进“东数西算”工程,西部地区成为全国大数据中心的重要基地。西部地区气候适宜,有利于数据中心的能效管理和运行维护。
来源:浙电e家2024-08-29
通过物联网、边缘计算、大数据等软硬件技术,实现配电网的智能化管理,提高配电网的供电可靠性和调配灵活性,盘活存量是更为性价比的选择。”
来源:江西商务厅2024-08-28
鼓励邮政快递企业加强安检信息化建设,强化互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等现代信息技术在安检领域的应用,推动安检工作向信息化、智能化管理迈进。2.开展邮政快递末端配送车辆更新。
来源:ABB电气2024-08-28
每当你发送电子邮件、在线购物或将数据存储到云上时,你都应该感谢数据中心——随着云计算的日益普及、新兴技术的兴起如人工智能(ai)、大数据和区块链等不断驱动,使得我们对数据的需求不断增长——对数据中心的依赖也随之增加
来源:山西省司法厅2024-08-28
第二十六条【信息化建设】设区的市、县(市)人民政府城镇排水主管部门应当加强城镇排水和再生水利用管理信息化建设,运用大数据、物联网等信息技术,实现监测预警、信息更新、数据整合等监督管理的数字化、智能化。
来源:山西省能源局2024-08-28
杨仁泽指出,源网荷储一体化项目是以现代信息通信、大数据、人工智能、储能等新技术为依托,基于电力现货市场进行运营,利用价格信号引导各类资源灵活调节的新型聚合模式,各试点项目单位要以实现源网荷储各环节灵活高效互动为建设目标
来源:北极星太阳能光伏网2024-08-28
然而,湘鄂情上市后开始出现业绩“大变脸”,为了避免退市而频频转型,先后曾跨界机器人、环保、影视等领域,2014年又与中科院计算所共建大数据与新媒体实验室,并将公司名称更名为中科云网。
来源:广西大数据发展局2024-08-28
8月27日,广西大数据发展局发布数字广西建设重点技术攻关和决策咨询课题研究的征集公告。...深入了解国内外地理信息应用成果,基于大数据、人工智能、先进计算、北斗定位系统、卫星遥感、三维建模等先进技术,提出我区城市信息模型、时空大数据、国土空间基础信息、实景三维等基础平台协同发展路径。
来源:深圳市光明区人民政府2024-08-28
能量管理系统(ems)、储能系统集成(ess)、系统集成(安全预警与状态估计、高效灭火及防复燃等)、建设运营(微电网储能、数据中心备用电源、5g 基站备用电源、户用储能等)、市场服务(虚拟电厂、共享储能、储能大数据等
来源:国家能源局2024-08-28
接入相关能源企业智慧工地系统、视频监视等平台;指导业务支撑单位建成基于大数据的发电机组技术监督评价平台。
来源:中国人民银行2024-08-28
建立健全绿色金融基础信息数据共享机制,探索运用大数据、云计算、边缘计算技术等精准捕捉、整合、分析碳数据,盘活绿色资产,降低长江经济带经营主体绿色低碳转型发展成本。
来源:盈峰环境2024-08-27
盈峰环境投资2亿元自主研发的国内领先环卫全产业链大数据云智慧城服平台,拥有20余项与智慧城服相关的软件著作权及专利,融合5g、ai、大数据、云计算、边缘计算等先进技术,以沉浸式的思维形成了物联网集成应用技术
来源:国家能源局2024-08-27
来源:贵州省生态环境厅2024-08-27
(牵头单位:省生态环境厅;责任单位:省发展改革委、省公安厅、省大数据局、省法院、省检察院)...(牵头单位:省生态环境厅;责任单位:省工业和信息化厅、省水利厅、省应急厅、省大数据局)三、实施绿色低碳经济打造行动(十一)积极稳妥推进碳达峰碳中和。
来源:福建省工信厅2024-08-27
统筹人工智能、云计算、大数据等各类关键技术标准体系间的协同互认关系,推动元宇宙标准体系的研制工作。
来源:明阳智能2024-08-27
低风速风机技术的整机企业,明阳通过持续的技术创新,不断突破高原山地低风速的开发边界,解决更高海拔、更低风速及建设成本高的风电资源开发难题,有效增加贵州风电的可开发规模,助力贵州新能源产业稳定持续发展,为国家大数据综合试验区
来源:能源评论•首席能源观2024-08-27
大数据思维提倡的不只是共享,还包括科学研究范式之间的协同。在以因果分析为主导的电力系统中,应用大数据能够辅助传统的模型驱动方法。而电力系统本身已经具有相当成熟的数学模型和算法。...大数据和人工智能技术,特别是语言大模型,已经在一些缺乏因果模型的领域中得到广泛应用,并取得巨大成果。然而对于电力系统的安全分析与控制领域而言,如何真正发挥这些新技术的价值还是值得探索的问题。