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2023年新型储能产品和技术应用案例精选——华北电力大学版

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简介:
《2023年新型储能产品和技术应用案例精选》由华北电力大学精心编撰,汇集了最新的储能技术与成功应用实例,旨在推动能源行业的创新与发展。 2023新型储能产品及技术应用案例汇编精简版-华北电力大学 该资源摘要介绍了2023年新型储能产品和技术的应用案例,涵盖了能源存储、技术创新等多个方面。此汇编由华北电力大学的技术转移转化中心和中关村华电能源电力产业联盟共同发布,旨在推动能源储存技术的发展与应用。 一、能源储能技术 能量存储技术是指将电能或其他形式的能量转换为可以长期保存的形式,以满足未来的能源需求。这项技术可以在多个领域得到应用,比如电力系统、工业自动化以及交通等。通过发展这种技术对于促进可持续的能源使用和减少碳排放具有重要意义。 二、新型储能产品 汇编中收录了多种新型能量存储设备,包括但不限于: - 汇川技术的全液冷智慧储能终端; - 奥力库深圳市盛弘电气股份有限公司开发的模块化储能系统。 这些产品具备高效性、环保性和可靠性等特性,并能够满足不同行业和应用场景的需求。 三、技术应用案例 汇编中还收录了多个关于能源存储技术在工业自动化、电梯电气大配套服务、新能源汽车驱动与电源系统以及轨道交通等领域中的实际应用案例。通过展示这些实例,读者可以更好地了解该技术如何在不同的行业中发挥作用并取得成效。 四、华北电力大学技术转移转化中心 作为直属单位之一的华北电力大学技术转移转化中心,在学校党委领导下承担着多种创新性管理和服务职责。其主要任务包括但不限于:促进科技成果向市场转换;进行知识产权和专利管理工作;实施概念验证示范项目;提供科技金融支持服务和技术咨询等,以提升资源利用效率并逐步构建一个基于华北电力大学品牌的“政产学研金服用”技术转移转化全生态系统。 五、中关村华电能源电力产业联盟 成立于2016年3月的中关村华电能源电力产业联盟是一个非营利性的社会团体。该组织由华北电力大学的技术转移转化中心联合众多中央企业、能源与电力公司、科技企业和研究机构等单位及国内外专家共同组成,旨在推动整个行业的科技创新与发展,并促进技术应用和成果转化以增强整体竞争力和创新能力。

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  • 2023——
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    《2023年新型储能产品和技术应用案例精选》由华北电力大学精心编撰,汇集了最新的储能技术与成功应用实例,旨在推动能源行业的创新与发展。 2023新型储能产品及技术应用案例汇编精简版-华北电力大学 该资源摘要介绍了2023年新型储能产品和技术的应用案例,涵盖了能源存储、技术创新等多个方面。此汇编由华北电力大学的技术转移转化中心和中关村华电能源电力产业联盟共同发布,旨在推动能源储存技术的发展与应用。 一、能源储能技术 能量存储技术是指将电能或其他形式的能量转换为可以长期保存的形式,以满足未来的能源需求。这项技术可以在多个领域得到应用,比如电力系统、工业自动化以及交通等。通过发展这种技术对于促进可持续的能源使用和减少碳排放具有重要意义。 二、新型储能产品 汇编中收录了多种新型能量存储设备,包括但不限于: - 汇川技术的全液冷智慧储能终端; - 奥力库深圳市盛弘电气股份有限公司开发的模块化储能系统。 这些产品具备高效性、环保性和可靠性等特性,并能够满足不同行业和应用场景的需求。 三、技术应用案例 汇编中还收录了多个关于能源存储技术在工业自动化、电梯电气大配套服务、新能源汽车驱动与电源系统以及轨道交通等领域中的实际应用案例。通过展示这些实例,读者可以更好地了解该技术如何在不同的行业中发挥作用并取得成效。 四、华北电力大学技术转移转化中心 作为直属单位之一的华北电力大学技术转移转化中心,在学校党委领导下承担着多种创新性管理和服务职责。其主要任务包括但不限于:促进科技成果向市场转换;进行知识产权和专利管理工作;实施概念验证示范项目;提供科技金融支持服务和技术咨询等,以提升资源利用效率并逐步构建一个基于华北电力大学品牌的“政产学研金服用”技术转移转化全生态系统。 五、中关村华电能源电力产业联盟 成立于2016年3月的中关村华电能源电力产业联盟是一个非营利性的社会团体。该组织由华北电力大学的技术转移转化中心联合众多中央企业、能源与电力公司、科技企业和研究机构等单位及国内外专家共同组成,旨在推动整个行业的科技创新与发展,并促进技术应用和成果转化以增强整体竞争力和创新能力。
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    本白皮书深入分析了2023年人工智能领域的大模型技术发展趋势,涵盖技术创新、应用场景及未来展望,为中国AI产业发展提供战略指导。 《中国人工智能系列白皮书——大模型技术(2023版)》是由中国人工智能学会发布的一份深入研究报告,旨在探讨大模型技术的最新进展、生态系统及其在人工智能领域的应用与挑战。特别是语言大模型和多模态大模型,在推动AI技术进步方面扮演着重要角色。 ### 1. 大模型技术概述 自2010年代以来,随着深度学习的发展及数据量的增长,从早期的小规模模型逐渐演进为如今的超大规模模型(如BERT、GPT系列和Turing NLG等)。这些大模型通过大量训练显著提升了自然语言处理能力。同时,它们的应用范围也已扩展至图像、声音等多种模态,并构建了更复杂的多模态系统。 #### 1.1 发展历程 早期的Word2Vec和LSTM为后续的大规模模型奠定了基础;随后出现的Transformer架构因其并行计算的优势而提升了训练效率。近年来,预训练-微调范式成为主流模式(如掩码语言模型、自回归语言模型及序列到序列模型),进一步增强了模型的泛化能力。 #### 1.2 生态发展 大模型的发展涉及到开源框架、算力平台和应用服务等多个方面。各大科技公司纷纷推出各自的大规模预训练平台,例如Google的BERT、Facebook的XLM以及阿里云的Qwen等,推动了AI技术的进步与产业落地。 #### 1.3 风险与挑战 虽然大模型带来了显著的技术进步,但也伴随着数据隐私保护、算法公平性评估、可解释性和能耗效率等问题。如何在保障技术创新的同时解决这些问题将是未来研究的重要方向。 ### 2. 语言大模型技术 语言大模型主要基于Transformer架构,并包括不同类型的建模方式:掩码语言建模用于预测被遮蔽的单词;自回归语言建模则负责生成连续文本,而序列到序列模型适用于机器翻译等任务。 #### 关键技术 - **预训练**:通过大规模无标注数据进行自我监督学习以获取通用的语言理解能力。 - **适配微调**:针对特定应用场景对预训练模型进行少量标记数据的优化调整,从而提升性能表现。 - **提示学习**:借助于关键词或短语引导模型完成推理任务,在零样本或少样本情况下提高准确度。 - **知识增强**:结合知识图谱等结构化信息源以加强模型的知识理解和应用能力。 - **工具学习**:使模型能够执行简单的指令操作,进而实现更复杂的任务。 ### 3. 多模态大模型技术 多模态大模型整合了视觉、听觉等多种类型的信息输入,构建跨领域的理解与生成机制。其技术体系涵盖了不同模态特征的融合处理、跨领域表示学习以及针对具体应用问题设计解决方案的能力。 #### 技术体系 - **面向理解任务**:能够解决图文问答及视频内容解析等问题。 - **面向生成任务**:可以创建文本描述、图像乃至视频,推动了AI创作与人机交互的新高度发展。 大模型技术正在重塑人工智能的面貌。它不仅带来了前所未有的智能水平提升,同时也提出了新的理论和实践问题挑战。随着研究不断深入和技术持续进步,未来的大规模预训练系统将在更多领域发挥重要作用,并为人类社会创造更大的价值贡献。