DeepSeek 赋能文化旅游 2025 年 3 月 智能行程规划 个性化行程规划 用户输入旅行需求（如目的地、时间、预算、兴趣点等）， DeepSeek 通过自然语言处理技术理解用户输入的信息，然 后利用深度学习算法对海量旅游数据进行分析，根据用户 的偏好和约束条件生成个性化的行程方案，涵盖景点、路 线、交通、住宿等全方位的规划。 实时行程优化 在旅行过程中， DeepSeek

VPP 作为聚合分布式能源资源 （DERs）的关键形态，使其在电网平衡、经济优化和脱碳进程中发挥核心作用。 工商业储能是实现电网（BTM）表后灵活性的重要资产，BTM 灵活性市场 是一个多元收入流的集合，仅依靠单一服务收入难以覆盖投资成本。这对于理 解 VPP 和储能项目的盈利模式至关重要，也解释了为何聚合商扮演着协调多重 价值流的关键角色。即通过 VPP 系统实现经济可行性的核心商业逻辑——“价 ..........................52 4.32 BTM表后灵活性市场相关行业未来3年内趋势汇总.................................52 5. 储能+VPP厂商如何满足欧洲的安全的相关法律法规要求................................ 54 5.1 SaaS软件平台........................... ...........................................................................................54 6. 储能和BTM表后电力灵活性市场的关系..............................................................56 7. BTM灵活技术协议一些关键性说明

智慧园区能效管理技术方案 目录 1. 园区能效管理发展趋势 2. 园区能效管理场景与解决方案 3. 典型案例 3 能效管理系统介绍  能效管理系统是以绿色建筑、工业 园区内各种能源供、配、用设施的 运行状态和参数，以及运行特点为 基本条件，涉及建筑智能化、工业 自动化、数据采集、大数据分析、 人工智能等多个技术领域，依据各 类机电设备运行中所采集的信息， 反映其能源传输、变换与消耗的特 征，采用能效控制策略实现能效最 优化，是最经济的专家管理决策系 统，最终目的就是通过智能化系统 集成来实现“管理节能”和“绿色 用 能”。 • 能源运行监控 • 运营事件处理，供能平衡调度 • 应急处理 • 费用分析 • 能源平衡分析 节能分析优化 • 关联分析（如 设备故障率、 运行稳定程 度） • 能源数据采集 • 设备故障监测 运营管理层 • 操作执行层 物联层 4 能效管理发展趋势，向精细化、智慧化节能降耗演进  能源利用情况不清晰：用量、故障、 浪费不知情  信息化孤岛：能源相关系统独立运 行，无法集中综合管控  园区能效管理粗放，预测不准确， 能源利用率低  缺乏专业的能效管理和节能分析 能效管理 1.0 能效管理 2.0 能效管理 3.0 无有效节能手段 无法实时管理，事后管理为主

，也可以通过主机 ，进行集中统一的广播。 并且 设置了一台备份主机 ，确保广播系统的稳定可靠。 广播点位的设置：教室、楼道、室内公共区域、室外操场、运动场等 公 共区域 ，可以把各个区域集中进行控制广播 ，也能针对各个不同区域的 要求 进行单独控制广播。 系统广播分区可按教室、年级、楼层、楼栋、室外、运动场、篮球场等 2.3 校园广播系统 管理员 / 广 播 员 广播服务 器 办公室（校园网） （ f ）在残疾人卫生间设置紧急求救报警系统。 2.4 .1 安防点位设置 n 系统整体（视频监控、紧急呼救、车辆道闸）集成在一个管理平台上 ，通过前端摄像机对图像的记录和后台数据存储功 能 ，实现校园智能化的安防体系 ，达到综合集成、协作联动、快速响应的应用目标！ n 通过三道防线的合理配置 ，提高整个校园的整体安全防范水平！ 校园周界 主要出入口 园区道路 停车场 重要室外设施设备 门禁系统采用人脸识别技术， 支持人脸识别 、 IC 卡等认证方式。 4 、 支持人脸门禁 、 考勤 、 巡更等应用。 5 、 人脸识别率 >99% ， 最快识别速度 0 . 2 秒 。 支持活体检测功 能， 能够对照片 、 视频防假。 4 车辆识别出入管理： 1 、 在学校的各机动车出入口 / 消防通道处各设置一套 一进一出车牌识别道闸， 对学校教职工车辆可实现白

来变化不大，直到个人电脑的普及才开始 出现了极其微妙的改变。首先是带动着数 据化的领先企业包括 Google、Amazon、Facebook 及 中国的 BAT, 然后是移动应用和人工智能所引起的智 能热潮。再加上物联网的加入，让我们在不知不觉之 间每天都在生产着数据，甚至消费着数据。可以说， 几乎全民都参与在大数据的生命周期之中。大数据的 组成和几年前很不一样，因为需求的细分及终端的发 达 —数据资源缺乏沉淀机制，导致计算能力的提 升和进化非常低效； —数据割据，算法分离，带来混乱和质量的不 确定性； —业务变更时，数据及数据产品反应不及时； —组织架构制约了数据的共建和共享，缺乏标 建设数据中台，赋能创新改革 成本效应成为了企业及政府机构数据化的绊脚 石，管理层必须理解，从信息化到数据化再到 应用，必须有强大的技术支持、灵活的政策保 障以及开放的生态支撑，方可马到功成 10/2018 New Weekly / 新经济导刊 / 23 准及激励机制。 经过内部总结发现，数据的“汇 管用”过程中伴随着三个现象特点： 数字业务变化速度非常快、数据处理技 术及方法都很类似、数据及算法中间层能 产生巨大效能。因此，做好数据治理工作成 为当时笔者在阿里巴巴的主要任务，也随之 诞生了阿里数据中台。 无独有偶，企业内的一些数据治理问题，在 各地的政府机构内部也在重复发生。在缺乏顶层