优化 调度的新型基础设施。 一 定义定位—定义 预报 基本内涵是以流域为单元， 遵循客观规律， 在总结 分析典型历史事件和及时掌握现状的基础上， 根据业务 需求， 采用基于机理揭示和规律把握、 数理统计和数据 挖掘技术等数学模型方法， 对水安全要素发展趋势做出 不同预见期 ( 短期、 中期、 长期等 ) 的定量或定性分析， 提高预报精度、 延长预见期。

力 R 证 e ie e 参考中流 电流控制 dqabe u u. 光 伏 电网 数障 U E 利用监测所得电压暂降波形数据，辨识源网荷关键影响因素，通过暂降动态反演揭示演变规律； 根据电压暂降事件时、空特性和演变规律，系统掌握系统电压暂降等短时电压扰动特性。 总体技术路线 2 电能质量领域的应用：电压暂降反演 ③ 多重判据的电压暂 降 同源检测 ③

通信网络以“连接”为核心，难以适配复杂场景下动态变化的互通任务需求。 本白皮书以“任务驱动式智能互联”为核心主线，系统梳理智能互联领域 的场景诉求与技术挑战。其中，船船互联场景聚焦内河航行中船舶动态目 标多、识别维度复杂的痛点，揭示“目标难识别”的核心矛盾；人车家互 联场景针对车辆移动性、家庭网络封闭性、个人终端多样性的特征，剖析 “通信链路跨域跨网难构建”的现实阻碍；智能体互联场景围绕机器人、 AR 设备等交互终端的意

及党建融合模式为核心，提炼可推广的精益管理经验。 数据表明， HES 体系使锦华 2024 年营收与利润较 2018 年增长超 3 倍，人均 营收显著提升，并获“国家绿色工厂”等权威认可。锦华案例揭示， 精益管理是战略转型与组织进化的系统性工程，HES 体系的前沿 理念对制造业具有重要借鉴价值。 转型的力量 霍尼韦尔—浙江锦华新材料精益变革启示录 6 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告

象信息、预报预警、预警统计、预警信息地图展示和全景图展示。 3.1.1.3 全过程推演 3.1.1.3.1 预报 根据溪源溪小流域业务需求，遵循客观规律，在总结分析典型历史事件和及时掌握 现状的基础上，采用基于机理揭示和规律把握、数理统计和数据挖掘技术等数学模型方 法，对水安全要素发展趋势做出不同预见期的定量或定性分析，提高预报精度、延长预 见期。建设包括溪源溪小流域实时降雨、预报降雨和来水预报功能。 3.1

迪显咨询首席分析师 从教到学的跃迁 集成式智能定义AI教室新纪元！ 孙潮劲 未来教育系列产业报告主编 AI 指引教与学 探索智慧教室高质量发展之路！ 柏拉图在《理想国》提到「洞穴之喻」，深刻地揭示 了教育的目的——引领人们走出洞穴，从虚幻局限， 通过受启蒙，探索到真实世界，看见更多维的万物， 从而获得真理、理智与智慧。 站在2025年， 各类AI技术特别是生成式大模型普及应 用，为 知识传授与个体性差异辅 导的矛盾，AI通过构建以个人知识图谱为核心的学情诊断系统，能够持续追踪并分析学生在作业、测验、课堂互 动中的每一个数据点，将模糊的感觉转化为精准的、可视化的诊断报告，清晰揭示出每个学生在具体知识点上的 掌握程度、潜在误区以及思维瓶颈，为实现真正意义上的因材施教提供了数据基础。 自适应学习平台能够根据每个学生的知识图谱，动态规划出最优的学习路径，并自动推送匹配其能力水平的个性 教情与学情联动分析：揭示教学因果关系，赋能教学模式创新 学校管理者（如教务处、学院领导）面临的核心痛点是教学质量监控覆盖面窄、效率低下、评价缺乏统一标准。 传统的督导巡课耗时费力，且难以形成系统性的、全局性的质量视图。AI通过构建智能化的督导巡课平台，实现 了教学质量管理的范式革新。 AI课堂分析的最高阶价值，在于它能够将教情数据与学情数据进行关联性、因果性分析，从而揭示出不同教学行 为与

程中，AI驱动的多模态交互和具身学习能力始终 是重要的研究方向。 在全栈式智能生态下，通过融合感知、决策和 执行系统，构建起完整的智能交互方案。这一 技术方案立足于数据驱动，以分层模型架构为 支撑，揭示了具身智能发展的创新方向。在架 构设计上，采用“大脑大模型”与“小脑大模型” 分离的双模型策略，能够使得系统能够更好地应 对复杂多变的环境和任务。在这种架构下， 大 脑模型与AI大模型链接；小脑模型的目的是将大

结合网络的基础设施情况和运行状态，对网络安全态势做出评估，对未来可能遭 受的网络攻击进行预测，提供针对性的预防建议。 资产探测与漏洞扫描主动获取工厂资产与漏洞，通过前台业务使用者、管理 用户视角对系统业务和系统进行安全风险分析，揭示漏洞存在。 拟态诱捕补充全连接工厂网络边界安全，提升安全威胁入侵防护能力。 综合智能基线分析提升全连接工厂安全预警水平：利用聚类、决策树、强化 学习等手段，将人工智能技术融入全连接工厂中，形成一系列的智能检测基线，