煤矿智能化关键技术研发实践 基于信息“实体”的数字煤矿智慧逻辑模型 信息实体及虚实映射机理 --- 信息表达 信息实体智能匹配、推送及智慧煤矿数据交互 --- 信息交互 基于开采行为预测推理的智慧逻辑模型进化机制 --- 信息更新 实现煤矿多源异构数据的统一表达，形成支持不同子系统逻辑关联规律的 煤矿整体数字模型。 煤矿智能化关键技术研发实践 1 薄及中厚煤层智能化无人开采模式 黄陵矿区煤与油

辑，自动评 估 指 标 效果 AI 挖掘实验室 以智能化驱动、工具化落地为核心设计理念，兼顾效率、精度 与可解释性，为风控团队构建更快、更准、更闭环的策略优化 能力体系，真正实现风控决策的精细化、自进化与持续优化。 通过语义化目标输入，实现策略逻辑的自动生成与调整，大幅提 升策略响应效率 依托大模型的智能能力，系统可自动挖掘高价值变量、构建衍生特 征，显著降低建模门槛 自动分箱与交互式决策树，提供透明可控的规则挖掘与解

小车在车间运行的最佳搬运路线，最大程度的减少物流等待时间。 物流设备运 行逻辑分析 路径冲突 设备运行规 则 作业模式 堆 垛 机 与 AGV 集成调 度模型 优化理论 物流配送作 业优化算法 进化算法 遗传算法 pisx 堆垛机作业计划表 优先级规则 启发式算法 作业任务分配表 物流配送优化 - 算法运行示例 根据产线设计规模、与预先设定的生产及关键运行参数等内容对立库出入库

在此基础上建立了报价策略模型。  综合考虑了发电公司的利润与风险。 76 结束语  尽管国际上已经有不少电力市场投入运行， 但并不存在市场模式完全相同的电力市场。  电力市场正处于不断的进化之中，市场结 构、报价规约等仍在不断的完善。  报价模型要根据市场模型、报价规约、市 场成员的组成情况以及其他因素 ( 如双向合 同市场、差价合约的存在以及所占的市场 份额等等 ) 来构造。

零碳智慧园区电气应用方案 数字时代城市发展的绿色引擎 作为园区零碳智慧转型的“神经系统”，电气系统正经历从“功能件”到“智能体”的质变，电 气设备由传统硬件向“硬件+数据+服务”的全生命周期解决方案进化。然而，在这个过程中 也面临着许多挑战： 零碳智慧园区作为产城融合的载体，涉及多方利益相关者，其核心关注点因角色定位而异： 能源耗费 • 能源结构太单一 • 电能监控不到位 • 节能措施不系统

统一、完备的系统平台  端到端信息化集成  品类管理 初级的采购 关注低价格，事务型 结合行业发展趋势，明确采购发展目标  规定场景规定权限的机器自主 决策  机器进化和自我修复  敏捷弹性的响应能力  开始强化企业内部采购相关部 门的协同  与外部供应商及客户的协同性 不足 集成的采购 认知的采购 智慧的采购 自我优化 分析二：品质分析 分析三：客户投诉统计 分析四：质量成本分析 分析五：设备维修维护成本分析 ….. 路径建议：从流程及 ERP 重构开始，分三步逐步提升对业务洞察力和分析力，实现 财 务价值整合者的进化 价值整合者进化路线 第一步：整体设计、试点实施，全面建立统一的财务平台，支 持 法定会计披露和管 理会计、生产成本的分析，加强业务过程的财务管控。 洞察力及分析力 事业部预算模型 事业部执行监控

从20卫纪90个代开始，制加收整本的纤济行构F开始转化为资本密崇开-，产业组均由传统带造业为 出可以享受部分扣除、额外扣会、加扩除实计发说收补后等。这三优政策降低了企业的十发成本， 向包含制造业和服务业的高附证估产业进化。工业园区的发展刘芦造产业的朱紧区成与产业审间施 激马个业加大+十发投入，准动了料技产业的发居。 加明显。 爱引国际料科技资源：等知政府实“环球校园”计戈，圾引巨际客大学如耶鲁大学、原省工学院 低按转型望人才协后，一系支趋势三旦 3AI技术将主构园区的运模式 蓝真发乐逻。 道过AloT（人工智能物联网）和数字李尘技术，实现全场智能管理：如西安国示人工智能创新二以 数字技术驱动产城协同进化 人工智能、数字金融、综会能源管理、替能医疗、创新创业为工导的产业土态圈：吸引优质高端人习和 创新要录聚失，致力丁广业与法市支出合，绿色低碳可持续发展的广业社区，打造行业新标杆。 证若告息技术的 占全世界的半江山！六否资_人工老能·中原空三料支网 52.取晓、吕茂等：月本经济区及投资说收优层政第_资法道 ．入自然灾言题发区，首疗能有效应对停电-北援星铭能网 53不上益：解码日立制业的多元进化密码三本日五造业自动化_衍浪衍间 7．恰有好「"」：首航为自然爽害频发区保目护能_首抗新能源 8，山地狂期曲|国瑞能熊本17.17MW玩转光支渠新质法， 55.三首良造范月云吹FSST涤能智惠均

（五）网络智能化水平增强 一是 AI 驱动网络迈向高阶自智。IP 网络以 AI 为智能引擎，通过深度集成 AI 能力，构建“感知 - 分析 - 决策 - 执行”的自智闭环，驱动网络从“被动响应”向“自主进化”转变。通过智能协议、智能硬件实时感知网络流量、设备 状态等多维度信息的数据，依托智能引擎动态调配资源、主动预判故障、根因定位、自动修复及自主优化策略， 打破传统运维依赖人工经验的局限，最终形成

的多目标优化问题；文献[75]采用 贪婪–变邻域蛛网算法求解 PIES 的站–网协同优化 问题。考虑到启发式方法在寻优过程中可能产生大 量不行解和易陷入局部最优的问题，文献[70,74]分 别从先知种群和差分进化的角度进行改进，显著提 高了 PIES 优化问题的求解质量。 本质上，启发式方法操作简单，且不依赖于模 型的性质，应用方便。但是，已有启发式方法的求 解质量普遍不稳定，且求解时间随问题规模增大而

库构建仓湖连通，集市展示让结构数据、非结构数据、半结构化数 据、物联数据等有效形成数据资产，提供无上限数据处理、存储能 力；同时机器学习、深度学习、神经网络的添加在巨量数据资产加 持下，让平台引擎具备“学习”能力，为平台合理进化持续自动优化形 成基础支持。 优势四、满足多种不同终端，即个人电脑、手机、Ipad 等不同 的终端访问，支持多种主流浏览器；同时系统支持个性化需求，用 户可根据自己的喜好配置不同的展现形式，满足不同人群的需求。