来源：国网浙江宁海县供电有限公司2020-09-25

如何有效整合各系统的配电网数据资源，实现信息贯通共享，推动专业部门融合联动，提升配网故障指挥处理的快速响应能力；如何通过全方位、全时域故障信息主动研判和精确定位，指导抢修人员快速抢修，变“等待式”抢修为

来源：河北省人民政府2020-09-25

各单位均可按照开放共享、平等互惠的原则分享数据资源及相关建设成果。...推动数据资源开放共享和挖掘应用，引领数字经济发展，注重创新成果推广，充分发挥能源大数据的产业带动效应，为我省产业结构转型升级提供强大发展动能。

来源：北极星储能网2020-09-25

探索发展航运指数衍生品业务，鼓励开发利用航运大数据资源。...建设“国际数据港”，探索推进工业互联网、跨境金融贸易等数据资源国际互联互通。发展特色临床医学研究中心，建设衔接国际规范和技术标准的创新医药临床研究机构和资源服务公共平台。

来源：广西新闻网2020-09-24

加快培育数据要素市场，推进政务数据开放共享、公共数据开放，提升社会数据资源价值。（二十一）积极推进科技体制改革。

来源：广西新闻网2020-09-24

加快培育数据要素市场，推进政务数据开放共享、公共数据开放，提升社会数据资源价值。（二十一）积极推进科技体制改革。

来源：国家电网报2020-09-21

利好政策“一竿子插到底”，国家电网公司在各地推出了一系列优化电力营商环境的真招实招——国网北京电力面向社会就办电时长、环节等作出公开承诺，创新应用区块链技术与北京市政务平台共享电力数据资源，推行“一证办电

来源：北极星储能网2020-09-17

建立数据资源交易中心（所），构建跨区域、跨境的数据交易体系。支持数据权益保护、个人信息安全、数据安全等地方立法工作，推动广西政务数据安全条例出台。16.推进要素价格市场化改革。

来源：北极星储能网2020-09-16

充分利用现有设施和数据资源，统筹建设智能网联汽车大数据云控基础平台，逐步实现车辆、基础设施、交通环境等领域的基础数据融合应用。充分利用北斗卫星导航，加强导航系统和通信系统整合，建设多源导航平台。

来源：能源杂志2020-09-16

加速全社会数字化进程能源数据是优质的数据资源。

来源：能源杂志2020-09-15

加速全社会数字化进程 能源数据是优质的数据资源。

来源：北极星太阳能光伏网（独家）2020-09-15

未来的光伏电站发展趋势一定是技术创新+智能化，而隆基清洁能源凭借自身庞大的电站数据资源以及领先的技术优势，必将成为光伏电站平价上网路上的最强助力！

来源：北极星环保网2020-09-15

加强数据资源汇聚融合，统筹整合省、市、县各方数据资源和能力，推动基础数据库、主题数据库建设。...智慧大脑和能力中台建设工程打造数据资源体系枢纽。建立完备的个人与机构数据账户，打造数据融合的统一社会数据账户体系。

来源：南方电网报2020-09-11

信息化是企业数字化的一个基石对很多企业来说，信息化是数字化的基础，信息化是用各种软件支持现有的业务流程、将资源状况数字化、利用信息系统在业务流程之间建立连接、将企业的数据资源进行整合和分析，信息化强化并优化了业务流程运营过程

来源：四川省人民政府2020-09-11

支持符合条件的企业利用省内工商、税务、社保、个人/企业征信等数据资源，开展产品服务创新和研发。...加快建设云锦天府数据中心、川西大数据产业园、长江上游区域大数据中心和四川省大数据资源中心。推动建设医疗健康、综合交通、能源环境、文化旅游、科学、应急等公共性基础性数据中心。

来源：北极星输配电网2020-09-11

支持符合条件的企业利用省内工商、税务、社保、个人/企业征信等数据资源，开展产品服务创新和研发。...加快建设云锦天府数据中心、川西大数据产业园、长江上游区域大数据中心和四川省大数据资源中心。推动建设医疗健康、综合交通、能源环境、文化旅游、科学、应急等公共性基础性数据中心。

来源：中国能源研究会核能专委会2020-09-10

据介绍，adagos的neureco架构引入第三代神经网络，可利用较少的计算和数据资源来解决大型、复杂问题。神经网络以模仿人脑的方式进行数据和信息分析。

来源：《风能》2020-09-10

润阳能源始终在探索，比如由运维企业的专家提供“脑力资源”，而业主方提供平台和数据资源等联合方式。未来行业需要解锁更多的合作模式，以实现共赢。运维方更换频繁。

来源：国家电网报2020-09-10

深化数据资源目录体系建设，建成公司数据资源目录。加强重点应用数据质量治理。

来源：苏电牛思2020-09-09

加强客户侧用能数据采集与应用，进一步唤醒沉睡的用能数据资源，提供多元化增值服务。

来源：能源研究俱乐部2020-09-08

一是提高用能数据获取的范围、颗粒度和精准度，形成大数据资源服务基础；二是提高数据分析处理能力，解决大数据处理底层算法功能及性能瓶颈，进一步挖掘数据价值的增值服务。