约束处理集合技术框架 技术成果： 提升模拟速 度 若仍未达到最大进化代数 智能调度： 基于强化学习的水库防洪调度 强化学习是一种模型在环境中进行探索 ，并通过奖励和惩罚来学习如何实现其目标的机器学 习 方法。例如 ，训练一个游戏 AI ，如下棋或打电子游戏 ，以便它能够学习如何赢得比赛。在水 库调度中也可以通过奖惩信息来决策最优调度方案。 Go P28 智能调度： 基于强化学习的水库防洪调度 运用强化学习技术 ，有效解决了传统调度方法面对大规模水库群防洪调度时的“维数灾”问题； 模型训练不依赖历史洪水数据 ，克服了传统调度方法过多依赖历史先验经验的问题； 能够快速依据优化的调度策略给出调度方案 ，解决了预见期较短下的水库实时防洪调度模型 计算的时效性问题； 同时基于强化学习的人工智能水库调度模型能够实现自学习

服务机器人企业的全球合规认证实践指引 企业应积极推动服务机器人在全球化商业实践中 – 安规认证：产品符合特定安全标准的认证， 确保其在设计、制造和使用过程中不会对用 户或环境造成危害。 – 与化学物质相关的合规认证（如REACH）： 确保机器人部件在生产和使用过程中不释放 有害物质，保护用户的长期健康，尤其是在 餐饮和医疗环境中使用的机器人产品。 图表1-13：基于合规认证的客户健康与安全保障 前已经达到了相当成熟的水平。轮式技术在平 坦表面具有高效率和稳定性，能够实现快速且 高效的移动。随着精确操控和智能导航系统的 不断进步，轮式机器人已经在多个行业中得到 足式移动方案 目前，足式机器人技术的研发基于强化学习的 方式，已经非常成熟，并能够达到令人满意的 效果。足式机器人的优势在于其对复杂地形的 适应性，能够自如应对楼梯、斜坡和崎岖路面 等城市常见地形。通过算法创新，足式机器人 能够实现超轻步态，确保了移动的灵活性，同 知识迁移 强化学习 数据驱动的 进化 层次化学习 来源：德勤研究 • 模仿学习：AI能够通过观察人类操作或其他智 能体的行为来学习任务。这种模仿学习可以快 速让机器人掌握基本的操作技能，而无需手动 编程每一个步骤。 • 强化学习：AI算法可以利用强化学习在真实或 仿真的环境中进行试错学习。机器人根据自身 的动作结果获得奖励或惩罚，从而逐步调整行 为以优化任务执行。 • 层次化学习：通过设计多层次的学习架构，AI

I教育大 模型、建立数字教育体系，以顶层设计消除技术应用 壁垒，为深度融合提供清晰方向。 在政策牵引下，AI技术从教育工具加速向生态重构迈 进。它突破千人一面模式，通过多模态分析构建个性 化学习路径；以双主体教学让AI承接基础辅导，教师 聚焦创新培养。同时依托教育新基建，AI打破资源壁 垒，实现教育普惠，既回应政策要求，也奠定未来教 育技术基础。 这种技术演进推动教育体系向灵活开放变革。AI成基 的关键力量。要构建一个人机共生的教育未来，我认 为需聚焦四大核心：一是升级教学环境，构建教师- AI-学生三元互动的新型生态。我们追求的不是技术的 简单叠加，而是人机共育的深度融合，让AI成为教师 的得力助教与学生的个性化学伴。二是升维教师角色， 推动其成为技术驾驭者与人文守护者的统一体。未来 的优秀教师既要善用AI提升教学效率，更要传递教育 的温度与智慧，在技术理性与人文关怀间找到最佳平 衡。三是筑牢安全底座，构建自主可控的教育专属大 位提升教学效率，从课前辅助教师智能化备课，到课 堂中动态学情诊断，从千人千课的个性化内容推送， 到课后自动化作业批改与教学内容总结。 教师将逐渐成为精准学情设计师和创造力点燃者，而 学生则获得实时个性化学习路径与沉浸式资源，真正 实现一人一课表的自主成长。英特尔始终致力于以创 新技术推动产业变革，不断推出性能更优、更易使用 的人工智能计算平台与软件工具，与行业生态伙伴紧 密协作，赋能智慧教育的全场景应用，构筑云-边-端三

环境变化调整自己的行为策略， 以实现预设的目标。 01 大模型与智能体理 解 01 01 单智能体 02 多智能体 03 多智能体强化学习 单智能体 (Single Agent) 是指在 一 个特定的环境中，仅有一个智能 体进 行感知、学习和行动的情况。 在这种 情况下，智能体需要独立地 行为策略，以实现预设 的目标。 多智能体系统 是多个智能体组成 的 集 合 ， 它 的 目 标 是 将大而复杂 的系统建 设成小的、彼此相互通 信和协调的，易于管理的系统。 多智能体强化学习旨在解决多个智 能体在共享环境中协同或竞争学习 的问题。因为智能体之间存在着一 定的关系，如合作关系，竞争关系， 或者同时存在竞争与合作的关系。 所以每个智能体最终所获得的回报 不仅仅与自身的动作有关系，还跟 群体学习联合决策 灵活性资源协同优化调度 数据：隐私保护限制实时共享 聚合商：海量多元化利益主体 算法：集中优化求解不可行 多智能体 强化学习 平均场理论 分布式决策模型 在线数据 联邦在线 学习 动态预测模型 电力市场 边 界 条 件 与安全约束 聚合商群 调度机构 分布式 决策模型 电力

餐具要分类存 放，小碟、小 碗在前，大碟、 大碗在后。 餐具的消毒方法 用洗碗机洗涤餐具的同时，进行高温消毒。如采用手工清洗， 则在餐具清洗之后进行消毒操作。常见的消毒方法有物理消 毒法和化学消毒法。 物理消毒法 化学消毒法 煮沸消毒时，在水中煮 沸 15 分钟以上；蒸汽消毒时， 温度控制在 100℃ ，保持 20 分 钟 以 上 ； 红 外 线 消 毒 时 ， 温度控制在 120℃ 以上，并

了真实世界的水处理和分配过程,特别是在面临攻击时的系 统行为[１８].该数据集包含了正常操作下的系统行为数据,以 及在各种网络攻击场景下的数据.这些攻击包括对系统的物 理和逻辑攻击,例如改变化学物质的投加量,改变传感器和执 行器信号,重放攻击以操纵进程行为等. SWaT数据集包含了５１个特征和６种攻击所产生的主要 异常行为类型.该数据集来自于５１个传感器和执行器,共记 录连续１１天的数据 数据集中主要异常行为类型以及对应影响因子如 表２所列. 表２ SWaT 数据集中异常行为类型 Table２ SWaTdatasetabnormalbehaviortypes 异常行为类型 影响因子 化学品加药系统异常行为 ０．３ 原水的存储和转移异常行为 ０．１ 预处理系统异常行为 ０．２ 膜过滤系统异常行为 ０．２ 消毒系统异常行为 ０．２ ３．２ 数据集预处理 在SWaT数据集环境中

浙江锦华新材料股份有限公司（前身为衢州锦华化 工 有 限 公 司） 成 立 于 2007 年 12 月，2009 年 改 制为股份有限公司，巨化集团成为控股股东（持股 82.49%）。公司专注于酮肟系列精细化学品的研发、 生产与销售，主要产品包括硅烷交联剂、羟胺盐、甲 氧胺盐酸盐、乙醛肟等，是国内硅烷交联剂、羟胺盐 细分领域的龙头企业。 其中，硅烷交联剂作为生产有机硅密封胶和胶粘剂的 关键原料，广泛应用于建筑材料、光伏风电、电子、 了复训机制，针对员工理解差异，在公司与车间层面 组织再培训。培训内容结合企业实际案例，增强针对 性与实践性。锦华的培训路径呈现“双轮驱动”特征： 初期依托专家授课完成知识导入，后期通过企业内部 讲师、员工互动教学形成自主内化学习循环。这种从 “他人讲”到“自己讲”的转变，正是学习型组织建 设的重要标志。 员工可通过三大载体进行自主学习 三大载体 网盘知识库 视频课程 JES 知识手册 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 精益推动过程中陆续引进 30 余名本科及以上人才， 本科以上学历比例增长 118%，高级技师数量提升 140%。 4.2 打造阶梯式人才队伍 机制化与常态化的学习平台 锦华通过“夜校”“轮训”“午餐会”等机制化学习平台， 推动员工深度实践 JES 工具，实现组织能力持续升级。 在 5S 目视化模块导入过程中，部分员工误将 5S 视为“面子工程”，仅用于参观时整理现场。 为纠正这一认知偏差，生产部门组织为期两周的夜校集中培训，系统讲解

Proceedings of the CSEE, 2017, 37(17): 4974-4985. [5] 潘轩, 周任军, 王昱, 等. 考虑供用热特性的虚拟电厂双 阶段优化调度[J]. 电力系统及其自动化学报, 2021, 33 (6): 28-34, 41. Pan Xuan, Zhou Renjun, Wang Yu, et al. Two-Stage Optimal Dispatching of Renewable Energy (S0960- 1481), 2016, 87(1): 77-87. [21] 刘文, 张智晟. 基于动态电价的需求响应下短期负荷预 测研究[J]. 电力系统及其自动化学报, 2020, 32(9): 113-119. Liu Wen, Zhang Zhisheng. Study on Short-Term Load Forecasting Considering

虚拟电厂产业链上游主要是基础资源，包括可控负荷、分布式能源以及储能，其中，可控负荷包 括工业负荷、商业和建筑物负荷以及居民负荷；分布式能源包括太阳能光伏电池发电、风力涡轮机发 电和水力发电；储能包括机械储能、电磁储能、化学储能和相变储能。产业链中游为虚拟电厂运营， 产业链下游主要为虚拟电厂电力需求市场，包括电网公司、售电公司、工业企业和商业用户。 智研产业百科·产业研究第一站

用实施细则》、《山东省电力辅助服务管理实施细则》的通知（鲁 监能市场〔2023〕53号），通知提出辅助服务是指为维护电力系 统安全稳定运行，保证电能质量，促进新能源消纳，由火电、核电、 风电、光伏发电、抽水蓄能等发电侧并网主体，电化学、压缩空气、 飞轮等新型储能，传统高载能工业负荷、工商业可中断负荷、电动 汽车充电网络等能够响应电力调度指令的可调节负荷（含通过聚合 商、虚拟电厂等形式聚合）提供的服务。 ü 2024年4月