电力新技术先进性评估及其在智能电网规划中的应用研究

随着 2015 年《巴黎协定》的通过，世界各国领导人强调必须在本世纪末将全球温升控制在 1.5℃以内，以遏制气候变化的负面影响。中国的目标是在 2030 年前实现碳达峰，并在 2060 年前实现碳中和。欧盟的约束性目标是到 2050 年实现气候中和。实现这些目标需要对能源系统进行重大改革，包括基础设施、规划和监管，以及各能源部门的协调发展。这意味着未来几十年，全球能源系统都将经历深刻转型。在这一转型阶段，可变可再生能源（VRE）的占比逐渐提升，技术不确定性带来了新的风险，需要重新定义能源安全的概念

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邬贺铨院士：大模型赋能企业数字化转型

随着人工智能(AI)技术的兴起，大模型成为从信息化走向数智化的重要驱动力。虽然基于大算力支持和超大规模语言数据作为训练样本的大模型技术能够支持自动文摘、机器翻译等基础通用任务，但在医疗、金融等专业领域中，由于缺乏行业知识，无法满足定制化、精细化和行业化的需求。因此，需要基础大模型提供方与垂直行业的企业合作，共同开发行业大模型。例如，百度的“文心一言”大模型就与汽车、能源、医疗、金融等11个行业的企业合作.创造了国内首个全面开放的大型语言模型。这样的合作主要发生存大型企业之问.对于中小型企业来说，直接应用这种基础大型模型仍然存在一定难度。

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物联网40大项目（40个场景应用）

物联网项目（loT项目）可以最好地描述为通过使用互联网连接的物理对象。这项最新的技术进步已经与人类保持互动，因为它已经展示了它的效率。

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多模态机器学习综述

模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多种这样的模态时，它就被描述为多模态。多模态机器学习旨在构建可以处理和关联来自多种模态的信息的模型。鉴于数据的异构性，多模态机器学习研究领域为计算研究人员带来了一些独特的挑战。在本文中，我们确定并探索了围绕多模态机器学习的五个核心技术挑战（以及相关的子挑战）即：表示、翻译、对齐、融合和共同学习。