保国 有资本在服务国家战略中实现保值增值？ 国务院国资委自 2024 年 9 月首次提出“探索推进穿透式监管”以来，通过印发专 项通知、列入重点任务、印发内控建设指引等一系列举措，加速构建全级次、全链条、 全要素的监管网络，推动国资监管从“被动响应”向“主动防控”跃迁。穿透式监管， 作为这一转型的重要保障机制，正通过数字化、智能化的手段重塑监管逻辑，为国企高 质量发展注入新动能。 “管资本”转型背景下传 统监管模式与新时代要求不匹配的突出矛盾，系统阐释穿透式监管的背景、理论内涵、 技术支撑与实践路径，旨在为监管部门、国有企业及社会各界提供一套“可理解、可操 作、可落地”的穿透式监管体系建设的方法论与数智化平台，助力国资国企高质量发展。 目录 1 穿透式监管的背景 .................................. ................................ 6 2 什么是穿透式监管 .................................................................................................8 2.1 穿透式监管概念的提出 ....................................

智能微电网分布式电源 的综合控制策略 智能微电网分布式电源的综合控制策略 典型的智能微电网结构： 组成：微电源、储能装置、控制器、负荷 馈线 A 、 C ：重要负荷、敏感负荷 馈线 B ：相对不重要负荷 能量管理系统：实现对整个微电网系统的 综合分析与控制 潮流控制器：对微电源的就地控制 主从站控制方式： 智能微电网分布式电源的综合控制策略 孤岛状态时：一个微电源以主 孤岛状态时：一个微电源以主 站的方式提供参考电压和频率，其他 微电源以从站的方式运行在恒功率模 式提供恒定出力 离网状态时：具有恒压恒频控 制的微电源作为主站模式提供电压和 频率支持。 控制目的： 1. 保证微电网平稳运行，保证能源利用效率和电能质量 具有恒功率控制的微电源作为从站模式能最大效率的保证能源利用率， 通过控制微电源出力，使微电源按照最大功率出力，保证了能源的利用效率， 率， 从而使微电网具有经济性和环保性。 2. 保证控制可靠性 现在智能微电网控制策略发展的趋势是无需数据通信环节的各类型分布 式电源间的主从控制的微电网控制策略，大幅度提高了不确定性能源的利用 效率。 3. 保证并 / 离网切换的平稳运行 智能微电网分布式电源的综合控制策略 微电网联网预同步控制器： 比例积分环节环作为同步补偿 器，负责微电源输出的电压幅值和 相角以及频率的预同步过程

摘要 2024 的医疗 AI，既是坎坷，又是新生。 快速发展的大语言模型，携着生成式 AI 掠过医疗领域。过往的互联网医疗、医学影像、 新药研发……一个一个场景经由新一代 AI 重塑，焕发出前所未有的价值。 不过，发现价值并不意味着能够掘得价值。如今惨淡的融资形势下，躬身大模型的企业 们无法像深度学习时代那样随意试错。有限的现金流，意味着每一家企业必须全面考察 场景、技术、风控、商业化等方方面面，才能做出决定。 亿的营收规模，迈向第一个 10 亿。 2. 超 160 个影像 AI 获批医疗器械三类证，影像 AI 企业们逐渐跳出影像科，向医学装 备、外科手术辅助系统等领域进发，打开了新的百亿市场。 3. 生成式 AI 对于医疗 IT 的重构已经初现成效。上百个大模型涌入医疗领域，许多 互联网医疗、院内信息化系统已经引入相关技术，或能在明年实现规模化落地。 4. 下行经济形势下，医健企业一级市场融资受阻，IPO ...............................46 第四章：大模型之下，生成式 AI 何以颠覆医疗？.....................................................................48 4.1 前沿技术：从判别式 AI 到生成式 AI............................................

许峰 2024.05 ⽣成式AI管理提效五步法 讲师介绍：Franklin 许峰 25+ 年⼯作经验，技术x管理x商业创新 专家 前⽂思海辉 副总裁 英国威尔⼠⼤学 计算机硕⼠ 中国⾸批EXIN认证数字化转型官（DTO） ⾹港⼤学中国商业学院、上海⾼级⾦融学院 客座讲师 AI赋能商业创新 挑战与机遇 ⽣成式AI企业智能增效五步法®介绍 结合案例分析 Q&A 基础概念 AI 是最⼴泛的概念，涵盖所有智能技术。AI技术应⽤于各种场景，如语⾳识 别、图像识别、机器⼈控制等。 ⽣成式AI（GenAI） 是AI的⼀部分，专注于内容⽣成。它通过学习现有数据来 创造新的⽂本、图像、⾳乐等。 ⼤语⾔模型（LLM） 是⽣成式AI的⼀种具体实现，专⻔⽤于⾃然语⾔处理任 务。它通过⼤量⽂本数据训练，能够理解和⽣成⾃然语⾔。 Your paragraph text 更多的上下文数据，更自动化的执行方式 （Agent）。 5. 总体原则 1. 启动AI思维 培养领导层和关键员⼯对 ⽣成式AI的认知，了解其 在提升⽣产⼒⽅⾯的潜⼒ 4. 将AI融⼊到⽇常 ⼯作流程中 在每个部⻔培养1-2名AI专 家，定期分享经验，促进 知识交流和协作。 5. 评估与优化 持续评估⽣成式AI应⽤的 成效。定期收集员⼯反 馈，优化⼯具和流程。 2. 聚焦⾼价值任务 识别各部⻔⼯作流程中最

， 当 前 各 种 可 持 续 航 运 燃 料 均 有 可 规 模 生 产 的 制 备 技 术 和 较 大 规 模 的 规 划 产 能 ， 但 实 际 落 地 产 能 有 限 ， 规 划 产 能 布 局 呈 现 明 显 的 地 域 集 中 特 点 。 此 外 ， 受 生 物 质 原 料 及 绿 电 价 格 影 响 ， 可 持 续 航 运 燃 料 的 制 备 成 本 明 显 高 于 传 统 化 石 燃 料 也 有 少 量 槽 车 试 点 加 注 实 践 。 整 体 而 言 ， 我 国 的 船 舶 燃 料 港 口 加 注 实 践 经 验 居 全 球 前 列 。 从 制 备 成 本 、 产 业 布 局 、 港 口 储 运 等 方 面 综 合 来 看 ， 我 国 具 备 发 展 可 持 续 航 运 燃 料 产 业 的 优 势 。 面 向 国 际 航 运 中 长 期 的 减 排 需 求 ， 绿 2050年 率 先 实 现 “ 气 候 中 和 ” 、 2030年 温 室 气 体 减 排 55% （ 与 1990年 相 比 ） 的 目 标 。 2021年 7月 ， 欧 盟 委 员 会 发 布 “ 减 排 55%” 一 揽 子 立 法 与 政 策 提 案 （ Fit for 55） ， 以 推 动 目 标 实 现 。 2023年 10月 ， “ Fit for 55” 关 键 提 案

......................... 26 4.2.5 分布式电源管理......................................................................................................... 27 4.3 分布式集群存储平台................................. .................................................. 42 第 3 页 XXXX 税务大数据中心建设方案 4.3.3.2.3.9 使 用 分 布 式 提 高 投 资 回 报 率 .......................................................................... 42 4.3.3 ................. 45 4.3.3.3.1.1.2 分 布 式 存 储 功 能 ........................................................................................ 45 4.3.3.3.1.1.3 分 布 式 计 算 功 能 .............................

Claude ，是最接近 ChatGPT 的商业竞品； xAI 发布其首个 AI 大模型产品 Grok ，模型通过 X 平台实时了解世界 ， GrokV1.5 或于 2024 年 3 月发 布。 2 ） 国内通用百度先行 ，多家企 业推出相关产品。百度推出“文心大模型” ，是目前国内预训练大模型应用端生态最好的大模型之一； 阿里 发布通义千问 2.0 ，专业维度能力较 强； vivo OpenAI 携手微软 ChatGPT4-Turbo 业界领先 微软和 OpenAI 是目前大模型技 术水平、产品化落地最为前沿的 领军者。 2023 年 3 月 ， OpenAI 发 布工程化的多模态 GPT-4 ，并 与 各个领域的软件开展合 作。 2023 年 11 月 7 日， OpenAI 开发者大会 重磅发布 GPT-4 Turbo ，这项新 模型带来了六大升 DeepMind 研发的基础语言 模型 Gopher 、 Chinchilla 和 对话模型 Sparrow 也尚未产 品化。 xAI 推出 Grok GrokV1.5 或于 2024 年 3 月 发 布 2023 年 11 月 5 日 ，马斯克 旗下 xAI 团队发布其首个 AI 大模型产品 Grok 。 Grok 通过 X 平台实时了解世界， 还能回答被大多数其他 AI 系统拒绝的辛辣问题。