对于一家成立仅7个月，且经历了年初这场突如其来的疫情的初创公司而言，当下最需要做的是什么？
<数据猿导读> 不久前闭幕的G20杭州峰会核准了《G20能效引领计划》，并就G20能效的实现目标、合作原则、合作领域及实施机制作出了部署。作为《G20能效引领计划》发展的重点，能源大数据在能效管理上将
新基建浪潮下，电力行业拥抱数字技术的速度在不断加快，数据作为核心生产要素，支撑着电力行业新业态的产生，在流动中充分创造价值。而与此同时，数据安全威胁也再度升级。那么在数字化，智能化变革中，电力行业数据安全如何得到精准化防护？
电力行业近年来对数据开放、共享、融通的需求与日俱增，令电力数据安全建设的重要性也不断提高，而大数据治理作为解决数据问题的关键措施，应该怎么办呢？
话说这机器学习横空出世，就像孙悟空抄起金箍棒一阵乱挥，打破了许许多多行业的旧秩序。
<数据猿导读> 在大数据时代，将大数据技术应用于能源领域，是推动产业发展创新的趋势。能源企业通过将能源消费数据、智能设备数据、客户信息等数据相结合，可充分挖掘客户行为特征，发现用户消费规律，从而提升企
电厂的数字化和智慧化转型已经成为电力企业保障生产作业安全、提升生产运营效率、实现节能减排的必由之路。由华北电力大学技术转移转化中心、中关村华电能源电力产业联盟、深信服科技股份有限公司联合发布的《 2020 年智慧电厂产业洞察白皮书》（以下简称“白皮书“）正式上线。
这似乎颠覆了人们日常认知。众所周知，在碳达峰/碳中和的环保目标下，我国能源结构正迎来根本性变革，传统化石能源占比将逐步下降，绿色低碳的新能源占比将持续提升，为何还要推动燃气发电的发展？
视点 发自 凹非寺 量子位 公众号 QbitAI 人工智能、云计算、物联网等技术为能源电力行业从数字化到智能化转型提供了强大的驱动力。 据机构调研，2020年中国能源电力数字化市场规模超过2200亿元人民币，能源电力数字化升级约占18%，包括大数据、人工智能、云计算、区块链等技术应用改造。 随着数字化转型、双碳目标、十四五规划和构建新型电力系统等相关指导政策的发布，能源电力智慧化变革正式拉开序幕。目前，人工智能技术在能源电力行业已有应用，但仍然面临诸多挑战与机遇。 在产业转型和双碳目标的大背景下，人工智能落
以下为现场演讲实录！（以下报告内容来自中国信通院网站速记，由工业安全产业联盟公众号整理发布。）
“电力几乎改变了我们生活和工作方式的所有方面，而物联网可以实现这种规模的转变。” 电力行业是工业世界的基础，为商业、工业、制造和住宅客户提供必要的能源。作为一个不断发展的行业，电力行业面临着应对不断增长的电力需求的重大挑战。未来 25 年，全球能源消耗预计将增长40% 以上。为了在不提高客户价格的情况下迎接这一挑战，电力行业正在寻找智能解决方案。物联网 (IoT)为公用事业行业开启了一个全新的智能现实，通过优化运营效率来简化成本。
☞【案例】让大数据为电力服务！AutoGrid是怎么做到的？ 文：屈鲁 转自：南度度 售电市场化来了，单纯卖电似乎不够了。不论是新兴售电公司，还是传统发电企业，抑或是转变职能的电网企业，这时，都需要大数据对能源服务的技术加持。 根据GTM Research的研究分析，到2020年，全世界电力大数据管理系统市场将达到38亿美元的规模。蓝海掘金之际，我们仿佛听到了资本入场的清脆声音。但慢着，拥抱电力大数据的正确姿势你会吗？关键盈利点你get到了吗？今天，南度度带来特约作者屈鲁的文章，深扒一下电力大数据先行者Au
大家好： 今天我带来的题目是微服务架构下的数据治理。 之前在群（注：普元云架构设计群）中分享过“微服务与元数据”的概念（注：详见【超详解PPT】元数据驱动的微服务架构（上），【超详解PPT】元数据驱动
本文介绍了电力大数据分析在电力行业的应用，包括电网监测、运营效率提升、客户体验改善、减少损失和降低成本等方面。电力企业正在利用大数据技术进行数字化转型，以更好地满足客户需求、提高运营效率和降低运营成本。永洪科技的一站式大数据分析平台为电力行业提供了强大的数据分析和挖掘能力，帮助电力企业实现数据驱动的决策和创新。
“AI平台”这个概念，也是最近两年才逐渐流行起来。在2015年之前，与AI平台概念比较相近的是数据建模工具，如比较著名的SAS跟SPSS等。2016年以来，伴随AlphaGO引领着AI概念的广泛传播，AI平台逐步在国内流行起来。国外在定义AI的概念时，主要根据其两大用途进行划分，一是通过机器学习的能力进行数据分析，一般称之为机器学习平台（Machine Learning Platform）或者数据科学平台（Data Science Platform），另外则是通过NLP或者CV接口提供通用AI识别能力，通常称之为AI智能接口。而国内在定义AI平台时，最初只是将“通过云端方式提供深度学习算法或者深度学习模型”称为AI平台。随着深度学习热度的褪去，这个市场由于没有足够的落地场景而冷却，AI平台也随之将数据科学平台的能力与深度学习算法能力逐步结合起来。2018年以来，数据中台及AI平台的概念逐渐兴起，也有不少人将AI平台的概念融入中台，称之为AI中台。
盛迅信息是一家公安行业信息化建设服务提供商，致力于公安科技信息化建设工作，集公安软件的设计研发与运维为一体，为用户提供情报收集、信息安全保障与移动终端软件等服务及产品。
今年 10 月，总部位于安徽合肥的中科类脑公司宣布获得亿元 A 轮融资，由合肥产投领投，金科君创、创东方、华富嘉业、量子基金、国元股权等机构联合参投。
中国计算机学会青年计算机科技论坛 CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum CCF-YOCSEF腾讯犀牛鸟峰会 于2014年8月30日(星期六) 9:00-12:00 在昆明世纪王朝大酒店举行 敬请光临 研讨会主题 数据云图 CCF YOCSEF-腾讯犀牛鸟峰会之数据云图 如今人类每天都会增加2.5万亿字节的数据，文字、机械的物理状态、我们所处的地理位置等等都会成为数据，甚至人们之间的互动也成了数据。大数据的关联预测和分析挖掘已经成为学术界的研究热点，也
据新华社报道，7月以来洪涝灾害造成江西、安徽、湖北、湖南、重庆、贵州等24省2385.7万人受灾，31人死亡或失踪，203.9万人紧急转移安置。
随着电力行业信息化建设的快速发展，尤其是随着云原生和分布式技术在电力信息化建设中的大范围推广和应用，电力行业云上业务系统变得更加复杂，业务系统内部节点和互相之间的健康关联影响也越来越动态多变，给资源管理、系统监控、运行维护工作带来了极大挑战。
消费物联网与工业物联网之间存在着一些重要的差别。首先，其价值不同：工业物联网在接下来的十年内将产生相较于消费物联网两倍的回报。其次，规模不同：如果你认为移动互联网规模已足够大，想象一下到2020年，光是电力行业就会有70亿个已连接设备。第三，数据差异。你多久发一次Twitter？一天发几次Twitter？而风力电场每隔10秒就产生一次数据，发电厂每天产生数TB的数据。同样地，喷气式发动机，火车，石油钻井平台以及更多的类似的电力机器也是如此。
作为深度学习领域最大规模的开发者盛会，Wave Summit深度学习开发者峰会已经进入到第四个年头。
为适应新时代发展要求，国家电网公司“十四五”数字化规划明确提出构建“能源互联网营销服务系统（简称营销2.0）”，以企业级的统一软件架构统筹与能力共享，来适应和满足数字时代的变化与挑战。
6月22日，首届全国电力行业网络安全交流研讨大会在北京举行。安恒信息高级副总裁黄进受邀参与此次会议，并就《大型火电机组工控网络和信息系统安全智能防护实践》发表了主题演讲。
近日，“2019年度中国产业互联网优秀创新解决方案”出炉！ 共有30个方案从近300个解决方案中脱颖而出，其中，腾讯共五个解决方案入选 2019年9月，中国产业互联网发展联盟发起2019年度中国产业互联网优秀创新解决方案征集活动，共200多家企业、近300个解决方案参与申报，腾讯凭借自身在技术和产品上的多年优势积累，共入选五项解决方案，覆盖安全、政务、教育、文旅等多个领域： 腾讯安全灵鲲监管大脑 灵鲲监管大脑以安全黑产库为驱动，通过AI大数据分析建模能力，助力金融局、市场监管局、政数局、发改委等有关
DTU无线数传终端TD210全网通2G/3G/4G网络，实现串口数据与IP数据的转换，DTU作为串口数据的无线终端设备，可广泛应用于各行各业。
---- 新智元报道 编辑：好困 David 【新智元导读】搞大模型，什么最重要？突破天际的参数规模？不差钱的海量算力？还是一刷再刷的SOTA？这些可能都不是！ 谁都知道，大模型是当下人工智能领域最重要的前沿技术方向。 世界上以AI为核心抓手的科技巨头，如谷歌、微软、OpenAI、英伟达等，最近几年基本上都在搞自己的大模型。 从BERT、GPT-3、再到风光无限的Switch Transformer，模型参数数量突破天际，SOTA性能记录一刷再刷。 在国内，相关方也在推出超大规模智能模型。但这些
利用物联网、大数据、边缘计算等新技术，涵盖能源监测、智能分析、智能控制、能源管理和优化等多个方面，帮助企业实时监测能源使用情况，实现能源管理运营维护和能耗管理，节能降耗。
来源：专知本文为论文，建议阅读6分钟本文提出了一种基于图注意力和Transformer的异常检测模型。 异常检测对电力行业的发展有着重要的影响，如何根据大规模电力数据进行异常检测是重要的研究热点.目前，大多数研究通过聚类或神经网络进行异常检测. 但是这些方法忽略了时序数据之间潜在的关联关系及某些特点的重要信息，没有充分挖掘出数据的潜在价值. 因此，提出了一种基于图注意力和Transformer的异常检测模型. 该模型首先根据数据中台中获取的电力数据（主要包括用户ID、电能表ID、用户类型、电流、电压、功率
行业+AI模式下，实战应用是重要准则。 如今人工智能创业公司很多，其多数的模式是技术专家主导。即尽力打造最优秀的技术团队，注重研究最基础的算法和架构。对于这些公司来说，应用场景的落地是一个缓慢而且慎重的过程。 但是，未来随着技术门槛的降低，技术专家主导型公司可能会受到冲击。而在某个应用领域已经有丰富经验的公司，再转向与高新技术结合，能够更加高效的出成果。这种“行业+AI”的形式，可能是未来更多公司的趋向。而瑞海科技已经走在了“行业+AI”的道路上。 别人不敢做的事情就是机会 吴宁海大学毕业后在计算机行业工作
根据工信部发布的数据指出，截至今年8月底，企业数字化研发设计工具普及率、关键工序数控化率分别达74.7%和54.2%，具有一定行业和区域影响力的工业互联网平台超过100家，连接工业设备总数达到7600万台（套）。
电力行业和人民的生活、生产息息相关，一旦电力设施遭遇破坏或工作失误，就会造成大面积停电，其后果不堪设想，尤其是2003年美加“8.14”和2005年莫斯科“5.25”这两起大面积停电事故给我们敲响了警钟。随着电力行业的发展，电力企业采用科技手段加强管理模式，以及无人值守变电站越来越多地出现在城市的各个角落之际，电力维护部门对变电站高效维护、统一管理方面的要求不断提高，急需打造智能化管理平台，来解决日常管理中出现的维护、工作操作等问题。
数字经济蓬勃而起，能源行业数字化也正在有序开展，通过数字技术，构建更高效、更清洁、更经济、更安全的现代能源体系。
我国的水利水电发展历史悠久，随着我国水利水电行业的不断发展，水电的开发力度不断加大，在国家政策的支持下，水电的综合价值不仅体现在经济方面，还体现在环境和社会方面，行业发展潜力巨大，充满机遇和挑战，未来的发展前景广阔。
近日，华硕推出ZenFoneAres新机，主打AR和VR体验。据悉。ZenFoneAres配备了一块5.7英寸Super AMOLED屏，支持Tru2life技术，分辨率为1440x2560。此外，该手机还搭载了高通骁龙821四核移动平台，配有8GB大内存和128GB机身存储前置800万像素自拍镜头，后置2300万像素PixelMaster3.0镜头。目前，这款手机售价约为2148人民币。
本文约2400字，建议阅读5分钟 本文将围绕 ScienceAdvances 的一篇论文，介绍如何利用机器学习，对燃煤电厂的胺排放量进行预测。 关键词：AI for Science 化学工程 胺排放 ScienceAI 作为近两年的技术热点，引起了业界广泛关注和讨论。国际能源署公布的报告显示，2021 年全球能源相关的CO2 排放量较 2020 年增长 6%，达到 363 亿吨，创历史新高。 其中 CO2 排放量增幅最大的是发电和供热行业，增幅超过 9 亿吨，占全球 CO2 排放量增幅的 46%。控
当今，数字化转型正在各行业快速发展，以数据、流量、知识为主的的数字经济时代到来，数据在其中的重要性不言而喻。 在企业内部，数据团队正逐渐变成一个专业、独立的部门，未来数据部门的肩上要扛起包括保证数据质
内容一览：ScienceAI 作为近两年的技术热点，引起了业界广泛关注和讨论。本文将围绕 ScienceAdvances 的一篇论文，介绍如何利用机器学习，对燃煤电厂的胺排放量进行预测。
在后疫情时期，红外热成像仪作为最重要的防疫类测温设备，安全的优势越来越突出。应用红外热像测温设备的风潮，在两年内迅速席卷了所有的行业。红外热成像仪也因其准确识别快、环境适应范围广、红外线穿透能力强等优势，成为了越来越多领域的强应用。
第四章，我们探讨一个概念性的话题，泛在物联网，在这个基础上我们在试试站在甲方爸爸的角度上谈一谈泛在物联网的安全怎么做。
<数据猿导读> 在数据猿采访IBM中国区开发中心总经理吉燕勇的时候，他说道，在大数据方面也是，中国市场发展非常快，很多地方是跳跃式发展，但西方市场相对比较成熟，这是中国特别明显的特点，同时这也是一个发
区块链已来，世界从此大不同 从富兰克林发现电力到十九世纪末交流电变压器出现，电网都被中心化的电力生产机制和长程输电基础设施主宰，造成了大量的冗电和线路损耗。近年来IT、互联网的大爆发也未能给能源行业带来重大技术变革，实现本质上的生产效率提升。直到去中心化和基于博弈自治的区块链出现，能源行业终于迎来革命性突破。 如今，能源行业将区块链技术进行落地应用的先行者——能链 重磅登场，它的出现将会改写能源交易生态历史。作为与实业结合紧密的区块链项目，能链将基于现实的能源产业，深入运用区块链技术，构建一个全新的能源交易
一、BIM相关介绍 📷 1.1、BIM相关概念 BIM是英文BuildingInformationModeling的缩写，常被译为“建筑信息模型”。是以三维数字技术为基础，集成了建筑工程项目各种相关信息的工程数据模型，是对工程项目设施实体与功能特性的数字化表达。它具有可视化，协调性，模拟性，优化性和可出图性五大特点。 1.2、BIM数据的属性 （1）客观性。BIM是一个完善的信息模型，能够连接建筑项目生命期不同阶段的数据、过程和资源，是对电力工程对象的完整描述，能够真实的反映电力工程中的实际生产力水平。通
第一部分是项目背景与需求分析。在“双碳”目标的大背景下，能源电力行业面临着深刻的变革，负荷预测作用也更加突出。虚拟电厂由于其经济效益显著，市场需求也日益扩大。该项目是基于与大唐科研总院的合作，明确从数据、算法和系统等方面提出了完整的需求文档。主要技术路线包括以下三个部分，分别为多类型数据预处理、用户负荷特征分析与提取以及负荷预测模型系统建立。
最近，做大数据开发的小杨说她很焦虑。因为老板想给她提任，但是作为本科生的她要不起价，团队大数据方面的博士都有五六个，还都是名校海龟。本科学历在团队基本上都是垫底的，感觉自己压力山大。
材料编码有很多种方案，这里给大家简单介绍一下电力系统的KKS编码和中石化的物资分类码，因为我并不熟悉电力和石化行业，只能简单讲讲我的理解，不深入剖析。
世界各地电力系统发展日新月异。一个多世纪以来，电力系统主要依靠化石燃料发电，并通过杂乱的电网输送给终端用户。公用事业只有一个简单的目标：以低成本提供可靠性高的电力。
能源电力作为国民经济发展的“先导产业”和“基础行业”，面对当今复杂多变的国际形势，国内能源电力企业为追求更高的自主可控，正不断寻求各种经过行业验证的国产方案。
四川蓬安县石柱小学的孩子们会记住5月22日那一天。在那堂音乐课上，他们第一次听到了专业音乐课老师的讲解。那位老师就站在60公里外的县实验小学里，声情并茂。
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