电力市场化改革全景图 ----寻找系统成本最优解 吴 杰（公用事业首席分析师） SAC S0850515120001 傅逸帆（公用事业高级分析师） SAC S0850519100001 阎 石（公用事业联系人） 胡鸿程（公用事业联系人） 2024年7月10日 证券研究报告 （优于大市，维持） 下载日志已记录，仅供内部参考，股票报告网

无人机的信号很容易受山区、楼宇等的阻挡，导致 3-5 公里可能就会 丢失信号，无法覆盖更远的距离。为了传输更远的距离，就需要寻找制高 点架设地面天线。大部分情况下寻找制高点费时费力，同时危险系数也比 较高，不符合以人为本的发展理念。在一些应急情况下时间就是生命，也 不允许有时间去寻找制高点。 通过深入了解行业应用需求，我司推出了中型复合翼卫星通信无人机 和自组网通信无人机，彻底解决了地理因素制约无人机通信的难题。其集 该设备适用于在林区山体遮挡的情况下，但又很难寻找制高点解决架 设地面天线的问题，可采用机机中继的方案，从而解决了地理因素制约无 人机通信的难题。 在多年的巡查应用中，我们发现无人机的信号很容易受到楼房、山区 的阻挡，导致 3-5 公里可能就会丢失信号，无法覆盖更远的距离。为了传 输更远的距离，就需要寻找制高点去架设地面天线。大部分情况下寻找制 高点费时费力，同时危险系数也比较高，不符合以人为本的发展理念。在 合以人为本的发展理念。在 一些应急情况下时间就是生命，也不允许有时间去寻找制高点。 通过深入了解行业应用需求，我方推出了复合翼中继无人机，彻底解 决了地理因素制约无人机通信的难题。该复合翼中继无人机，集成了我方 当前最新的软硬件技术，具有续航时间长、通信距离远的优点，可以让复 合翼无人机真正有底气发挥航程远、长续航的优势。 图 3.10 通信中继模块 表 3.10 通信中继模块主要性能指标

的手段，将数据制图，从图中发现潜 藏 的数据问题 通过新的规则和阈值范围，对各专业数据进行 补充校验 通过异常值检测算法，从统计学角度去发现异 常数据 竞争型神经网络与 GIS 相结合， 通过空间分 布 规律寻找异常数据 竞争型神经网络 +GIS 制图分析 补充校验 算法检测 4 系统异常值算法介绍 -3σ 原则 3σ 准则又称为拉依达准则，它是先假设一组检测数据只含有随机误差，对其进行计算处理得 则可能为异常数据。 将聚类点落在地图上， 并获取每个点位周围点 位的情况。 学习，聚类 缓冲区分 析 竞争性神经网 络 计算异常数据 竞争型神经网络与 GIS 相结 合 结合空间分布规律寻找异常。 4 投入字段 播种面积、单产、机械收获面积、人工收获面积 聚类 将字段在神经元内进行学习，聚类 缓冲区范围选定 1 千米 异常判定条件选定 缓冲区内，同类别点比例小于 40% 小麦 4387 245 5.5% 竞争型神经网络 +GIS—— 成果展示 4 跨省邻县分析 对具有相似地理条件和生产模式的不同省邻近县，进行比较，分析具体数据的合理性。 绘制方法 1 、寻找相邻区县 a. 在中国地图中，找到省界。 b. 在省界上绘制一千米的缓冲区。 c. 对省界与县界进行缓冲区分析，找出邻省的县。 d. 对邻省县靠省一面继续做缓冲区分析，找出 其相邻的不同省的区县。

巨大的压力，城市资源有限，规模不可能无限扩张，城市在就业 、教育、住房、养老、交通、医疗、卫生、能源以及环保等方面 都面临越来越多的挑战。传统的以投资建设拉动城市发展的模式 已经无法持续，人类必须寻找“智慧化”建设城市的新模式 智慧城市运营中心：智慧城市的心脏 大数据：智慧城市的基础与引擎 立得之于智慧城市 建议 中国每天正以消失 100 个村庄的速度快速步入城镇化，未来 10 年内将有 巨大的压力，城市资源有限，规模不可能无限扩张，城市在就业 、教育、住房、养老、交通、医疗、卫生、能源以及环保等方面 都面临越来越多的挑战。传统的以投资建设拉动城市发展的模式 已经无法持续，人类必须寻找“智慧化”建设城市的新模式 一、大数据：智慧城市的基础与引擎 中国每天正以消失 100 个村庄的速度快速步入城镇化，未来 10 年内将有 5 亿以上的人涌入城市。这无疑会给城市的建设带来 巨 巨大的压力，城市资源有限，规模不可能无限扩张，城市在就业 、教育、住房、养老、交通、医疗、卫生、能源以及环保等方面 都面临越来越多的挑战。传统的以投资建设拉动城市发展的模式 已经无法持续，人类必须寻找“智慧化”建设城市的新模式 智慧城市是人类城市发展的新特征和新趋势 智慧城市需要解决 2 个基本问题： 1 、整合城市大数据，建立城市知识库 2 、将知识转化为智慧 --- 数据挖掘、人工智能

劳动力岗位在制造业领域逐 渐被机器和技术所取代。这一趋势不仅改变了制造业的生产方式和效率，也直接 导致了大量此类劳动力从原有的工作岗位中释放出来（见表 1-1）。面对这一变 化，这些劳动力需要寻找新的就业机会和职业发展方向。 在这样的背景下，服务业成为他们重要的转岗目标。根据国家统计局提供的 数据，中国 100%以上的新增就业都由服务业提供（见表 1-1）。服务业作为经 济发展的重要支 者可能会因为各种 原因而暂时处于失业状态，在这种情况下，服务业领域的灵活就业岗位往往成为 他们的过渡选择，如农民工临时返乡后未能及时找到正式工作。这些岗位不仅提 供了临时的收入来源，还为他们在寻找更稳定的工作机会时提供了宝贵的时间和 空间。 服务业劳动力市场供需双方对灵活就业的迫切需求也对就业服务机构提出 了更高的要求。一方面，服务业的劳动力需求具有碎片化、即时化、本地化等特 征。碎 构筑起一个综合性的就业生态系统。在这个系统内，从招工信息的发布、用工需 求的匹配，到职业技能的培训、薪资报酬的支付，乃至劳动权益的保障，各个环 节都能得到高效且顺畅地处理。对于求职者而言，无论是在寻找全职工作、兼职 机会，还是希望自主创业、提供专业服务，都能在这个综合性的就业生态系统中 找到适合自己的资源和机会。同样，对于企业和商家来说，也能够在这个平台上 便捷地发布用工需求，找到符合要求的员工，同时利用平台提供的培训资源来提

智慧停车 c 产业研究 院） 此外，即使是停车位充足的地区，由于寻找停车位、不合理出入口设置等问题也 常导致停车场周边道路拥堵。根据 ETCP 智慧停车产业研究院调研，30%的道路拥堵问 题是由停车造成，日常 48%的车辆须在车场排队，尤其是城市商区、公共场馆、医院 等周边，由于缺乏车位信息查询入口，车主长时间寻找停车位或反向寻找停放的车辆、 出口人工缴费等在浪费车主时间和燃料的同时，对城市静态交通的运营和管理也增 理水平和停车效率，已经成为缓解城市车位的供需矛盾，解决居民停车难、找车难问 题的关键途径。 根据清华同衡规划院静态交通规划设计研究所的统计 【1】：运用智慧停车技术，可 以使交通拥堵减少 30%，无效交通流减少 15%，寻找车位时间缩短 6 分钟~14 分钟。 如表 2 所示，发展智慧停车可以为车主、停车场业主和运营方、政府、以及相关企业 各方带来新的价值点，实现多方共赢，是各大城市缓解停车难问题的努力方向。 表 供必要的安全保障。车位导航 应用改变车主在传统停车场耗时耗力寻找车位的状况，优化车主停车流程，同时，也 有助于提高停车场车位使用率，实现停车资源的调度优化。 反向寻车：在大型的公共停车场内，由于停车场的空间比较大，车主往返所需要 的时间比较长，环境及指示标志、诱导牌分布不合理等原因不易辨别方向，容易在停 车场内迷失方向，寻找不到自己的车辆。智慧停车服务可以结合车主提供的车位信息 和车

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未来三年运营职能自动化的两大首要任务。 供应链高管们需要具备战略眼光，正确看待 问题，超越对生产力提升的单一追求，寻找 能够推动企业增长的关键因素。运用生成式 AI 整合多个数据源、系统和工具，供应链高 管能够激发生态系统内的创新，引导战略决 策，从而使组织在竞争中脱颖而出。 超越对生产力提升的单一追求，寻找能够推动 企业增长的关键因素。 智能供应链洞察变革，驱动增长 17 提升制药供应链可见性，保障患者安全 从而实现业务增长，获得可持续盈利。供应链生态系统高管需要采取以下措施，预测并规划不 可避免的中断，利用波动带来的机遇，从中获利。 行动指南 智能供应链洞察变革，驱动增长 19 1. 制定计划 确定目标收益。 寻找分析与行动之间的关键断点，改进业务 流程，从而推动财务和运营绩效提升。明确 需要改进的生产力 KPI，并根据这些指标定 义“成功”的标准。 明确员工体验愿景。 在员工门户中，提供便捷的访问渠道，让员 智能供应链洞察变革，驱动增长 20 确定最有自动化潜力的供应链工作流 程。 识别工作流程中导致返工和需要人工分析 的关键环节。请如实了解流程的实际情况， 而非参考某处文档中的理想化情况。 别再寻找“灵丹妙药”了。 正视当前技术环境中需要投入资源的领 域。制定明确的时间节点，进行技术升级 或部署新方案。不要让过去的投入成为未 来成功的障碍。 削减成本并不能实现增长。 进行必要的投资，彻底转型工作方式。将资金

IBM Talent 副总裁 吸引:增强候选人经验 人工智能已经部署在人力资源中 ， 甚至在求职者申请工作之前就可以识 别出高质量的候选人。在人才生命周期的候选人吸引部分 ， 目标是尽可 能多地寻找具有特定职位所需技能的潜在候选人 ， 并鼓励他们在合适的 情况下申请职位。 AI 在候选人景点中的一个例子是使用专门的聊天机器人。在候选人景 点期间部署的聊天机器人为候选人提供了提问的机会 使用自然语言处理 更准 确地进行招聘 ， 并获得更好的候选 人和招聘人员体验。 IBM 的 AI 招聘 在像 IBM 这样的大型组织中，有效的招聘优先级要求仔细选择申请人。IBM 需要一种更好的方法来帮助招聘人员寻找空缺职位的最佳候选人 ，并优先考虑最重要的申请。开发的解决方案 IBM Watso Recritmet （ IWR ） 使用 AI 来利用有关就业市场和招聘候选人的过去经验的信息 来预测填补和确定最有可能成功的候选人的时间。 未来机会的员工互动。它通过使用自然语言询问和回答问题并与历史信息集成来了解员工。 解决方案的第二个组成部分，工作机会匹配，允许员工上传简历或回答有关技能的问题，然后建议适合员工的角色。如果员工正在寻找更远的机会， 他们可以使用职业导航组件。职业导航员让员工计划他们想要的角色，并为他们的成长做好准备，提供发展建议，帮助他们建立所需的技能。AI 助 手还可以提供个性化的学习建议，帮助员工不断发展技能。