扰动传播距离可达数 十 公 里 ， 横 跨 多 个 电 压等级。 01 新型电力系统电力扰动 新型电力系统使电力扰动发生频率高、传播范围广、演变形态多、影响危害大，对电力扰 动分析、应用和应对提出了新要求、新挑战。 演变形态多 多元异构设备的扰动 响应特性差异大，扰 动时变形态多样。 发生频率高 多元异构电力电子设 备交互影响，原生、 次生扰动源增加。 14900 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 特征融合的 DG 控 制 15 以电压暂降反演为例，扰动数据作为切入，可 解决传统方法难以解决的诸多问题。 目前进展 未来计划 事件反演 复杂演变过程迭代反演 主要内容 CONTENTS 电能质量 1. 新型电力系统电力扰动 2. 电能质量领域的应用 3. 负荷弹性资源化利用 4. 设备状态识别的应 用 其他领域 设备级应用

应对思路 重点在防洪、 供水、 工程安全、 泥沙分析等专业模型， 及动态可视化模型等方面进行突破。 一是研究流域自然规律， 对降雨 - 产流 - 汇流 - 演进全过程洪水形成演变规律， 河道泥沙演变趋 势及 江湖关系变化机理， 水库群及引调水工程泥沙冲淤规律， 以及大坝渗流及变形的发展规律等进行研究， 研发机理分析模型。努力打造通用的水利专业工程软件包， 用于流域防洪、供水调度、工程安全、泥

根据规模 / 协同，产业板块 与业务单位确定研发 / 营 销 / 供应链职能归属 D 型集团是由 B 型或 C 型集团演变形成，在演变早期，保持 B 型 /C 型的治理模式，即板块为虚拟，包含在总部内，不作为单独层 次 同理， B 型集团、 C 型集团是由 A 型集团演变形成，在演变早期，保持 A 型的治理模式，即业务单元为虚拟，包含在总部内 2.5 管控层次及其功能定位合理化 ——无论哪种集团治 ，讨论 KPI ，以对所有关键绩效指 标的完成情况进行全面检查 4.3 国内案例借鉴 ——万科物业 (2015) ：单产业、快速扩张、多细分市场业态延伸、从区域型组织向 多元业务协同的平台型组织演变 ► 基于生长中的业务，形成住宅物业、商写 物业、开发商、资产、楼宇、生活 BU ► 从城市公司的单维区域型组织，发展为 BU/BD/BS 的多维平台型组织 ► 近期目标：管理面积 >6 亿平方米、布局北 多种服务 的定制设 计与提供 基于地产 商项目在 其用户中 寻找提供 服务商机 以用户为 中心的服 务型组织 业务扩张 驱动力从 区域转变 为细分市 场 + 区域 从区域型 组织向矩 阵型平台 组织演变 万科物业 谋求独立 上市的更 独立更广 阔的市场 灰色：不变特征 黑色：变化特征 BU ► 是某类细分市场的业务经营 者，以可持续的规模与盈利 为最大追求、是其一级利润 中心 ► 以产品区分彼此的业务边

库容使用对比 4 、方案比对，多元视角剖析调度方案优劣 基于防洪实际业务管理的需求，通过模拟水库群联合调度在达到既有目标 ( 是否启用蓄 滞 洪区、 是否超保证水位、 是否分洪等 ) 下预演洪水演变、淹没情况，综合评估各项防洪预案的优劣点的基础上推荐最优防洪预案，为防洪 调度提供可靠分析支撑。 预案一 预案二

效与运维成本需求。直流微电网被普遍认为是最有潜力塑造未来 AI 数据中心格局的架构方案，它代表着对数据中心基础设施内部电能管理方式的根本性重构。 图 15：面向 AI 数据中心能耗增长的电力架构演变示意。无论是 DC-DC、AC-DC 还是 DC-AC，英飞凌的功率半导体解决方案均能在每个功率级提升能效 在这种情景中，电能将由中压交流电网（10-35 kV 交流电）直接集中生成，并以高压直流形式分配，从而在能量传

UNC）。如果史东的团队能够确定这个未分类群组或集群，与团队之前 一直追踪的威胁集群一样，那么它们可以合并这两个群组，并利用所有团队成员 的现有知识，预测接下来会发生什么。该团队还可以看到这个集群如何演变。 然而，正如史东所说，如果他们不知道正从事网路威胁的实体，是不是麦迪 安熟悉的实体时，「你就像在黑暗中摸索一样，不知道自己该找什么，很难集中 精力应对，也很难预测犯罪者下一步会做什么。」他阐述：「直到2018年，我们 。这让该公司 得以清楚了解，在整个未分类群组或集群这个「宇宙」里，所有资料如何随时间 相互靠近或远离。这个新观点为史东的团队和其他麦迪安分析团队，带来强而有 力的洞见，以了解全球网路威胁格局的演变。 史东强调，ATOMICITY并不会取代任何专家威胁归因分析师，而是强化并拓展 他们的工作。他澄清：「我们不会让机器学习的工具，进行判断是否该合并两个 未分类群组或集群的重要决策。只有我们的专业威胁归因分析师团队，才能利用 践 伦理AI，可能会损害并降低该公司的品牌声誉。她也指导从事这类工作所需的技 106 能，以及如何找到并面试这个领域少数有经验的人。 她把自己的工作性质，与过去四十年来企业应对网路安全需求的演变进行比 较。她说：「如今，AI伦理的概念和实践，类似业界在1980年代对网路安全的理 解程度，当时网路安全实践尚未发展到现在的水准。」 扩大伦理AI的影响 赛富时的AI伦理网站，将公司在这个领域的努力总结如下：「我们为员工、

书籍名称 数据引入 组合标签构建 基础标签构建 显著性分析 群组画像 实现一站式数据标签构建和管理， 提供探索用户特征及画像能力，完成对用户的识别、聚类、细分，通过特征变化查看标签全生命周期的演变 过 程，主要功能包含标签的生产加工，客群圈定、用户画像及画像分析，支持多种数据源，为业务数据应用创新持续赋能。 客群圈定 发布 API 与标签能力 共 享 支持第三方业务系统可通 过调用标签平台中群体发布

范式。产业核心价值已不再是交付物理形态 的功能型硬件，而是系统性地跃迁为向备、教、学、评、管全流程，提供以AI为引擎的场景化知识服务与决策支 持。 智慧黑板、录播等AI教室装备，正从孤立的工具演变为承载大模型能力、以服务形态创造价值的新物种。这标志 着产品的竞争力已从硬件参数的比拼，转向解决具体教学痛点的能力、软硬内容的融合深度以及持续性服务价值 的提供。整个产业正从信息化的浅层应用，全 生成式AI的浪潮下，传统教育装备的价值定位正在被 重构。单纯的硬件功能已不再是核心竞争力，真正的 增量价值在于将AI能力与硬件深度融合，去创造和满 足全新的教学场景需求。过去课堂是师生二元世界； 现在随着AI的加入，已演变为一个师-生-AI的三元协同 空间。 企业必须主动思考，硬件产品在这个新关系中，扮演 了什么新角色？企业需要基于自身的硬件优势，寻找 与AI技术结合的、具体的、能解决教学痛点的场景化 应用 虑。 同时，云端平台则专注于处理需要海量算力和全局数 据视野的重度任务，如大模型训练、跨校区的数据挖 掘与长期趋势分析。 趋势三：开放平台与生态互联 录播正在从一个封闭的、垂直的功能系统，演变为一 个更加开放、强调生态互联的数据平台。未来的录播 产品将普遍提供标准化的API接口，以便与学校的智慧 校园平台、教学管理系统（LMS）、智慧黑板等其他 信息化系统进行深度的数据对接与联动。

户则能够通过云端的IoT解决方案进行远程监控 与集中管理。此外，AI与IoT的结合还推动了多 模态交互的实现，使机器人能够通过语音、手 势和视觉等多种方式与用户进行自然交流。最 终，这一系列技术的演变推动了行业标准化的 进程，促使行业共享最佳实践与技术经验，推 动整个行业的快速发展。人工智能和物联网等 关键技术的驱动不仅极大程度上地提升了服务 机器人性能与解决方案，也为行业的持续创新 奠定了坚实基础。

析、价值 挖掘和应用。 2013 年称为大数据元年，几乎所有的大型互联网企业都将业务范围延伸 至大数据产业。电子商务平台、社交平台、门户网站等，都存在着大数据的影 子。大数据也由技术热词逐渐演变成社会浪潮，影响着国家、社会和生活的各 个方面。 全球大数据产业的日趋活跃，技术演进和应用创新的加速发展，使各国政 府逐渐认识到大数据在推动经济发展，改善公共服务，增进人民福祉，乃至保 障国家安全方面的重大意义。2014 6 事件上下线 事件上下线是指对于一些过时的事件规则进入下线处理，事件下线需要走 审批流程，事件下线后，事件将不被纳入到实时监听范畴。 5.1.1.2.7 事件版本管理 记录已审批通过的事件演变的过程，版本号是用来描述事件更新日期的标 识，当事件规则调整审批通过后，自动为事件生成新的版本号，并记录下版本 演进过程中的各种修订，以方便与以前事件版本进行比较。 5.1.1.3 营销事件规则管理