来源：国网新疆电力有限公司2025-05-21

在筹备过程中，公司充分调研学习了湖北、安徽、重庆省级电力行业碳计量中心筹建经验，结合新疆电网特点，编制了具有新疆本地特色的新疆碳计量中心（电碳）筹建方案，并顺利通过自治区市场监督管理局组织的国内碳计量专业权威专家进行的线上

来源：江苏省盐城供电公司2025-05-21

整合数百万张现场痕迹化作业图片资料，为ai大模型提供了海量的学习素材。通过对这些素材的深度学习与分析，成功培育出涵盖计量箱、电能表、接线等多个领域的专业模型和边端模型。

来源：北极星电力网2025-05-20

培训期间，学员们积极参与互动，认真记录重点内容，遇到疑问及时向讲师请教，现场学习氛围浓厚。

来源：简捷物联2025-05-20

预测到2030年，ai和机器学习带来的数据中心能耗可能达到全球数据中心总能耗的25%以上。

来源：磐安县人民政府2025-05-20

学习推广淳安、龙游、景宁县基本公共服务一体化试点经验。完善“1+10”基本公共服务标准体系建设。（责任单位：县发改局）（三十七）推进“劳有所得”。

来源：国能日新2025-05-20

利用强化学习技术动态调整可交易电量，并构建在线学习机制，使得策略胜率持续提升。这将协助售电公司突破技术障碍，增加交易收益，并推动其向更高效率的运营模式转型。

来源：中国能建中电工程2025-05-20

一是完美收官“十四五”，系统谋划“十五五”；二是加强班子“三力”建设，把稳企业发展方向；三是以项目为中心，实现公司高质量发展；四是强化科技创新，焕发企业活力，传承发扬好75年红色基因下的时代精神；五是抓实学习教育实践

来源：北极星电力网2025-05-20

这一问题时表示，科技要能够为人类造福，早在2018年，习近平总书记就提出要以人工智能技术推动各产业变革，要推动人工智能在人们日常工作、学习、生活中的深度应用。

来源：中国能建山西院2025-05-20

罗必雄对山西院下一步工作提出了五点要求：一是把握战略重点，积极践行国资央企重要使命；二是找准方位坐标，牢牢把握高质量发展首要任务；三是坚持示范引领，强化“三力”建设重要载体；四是抓实学习教育，持续落实管党治党政治责任

来源：北极星电力网2025-05-20

迁安电网坚持规划引领，学习标杆，通过艰苦卓绝的努力和扎实有效的工作，收获良好开端成效明显。

来源：国家能源局河南监管办2025-05-20

通过线下和线上相结合、集中与分散相结合、宣讲与考试相结合等方式，宣贯网源协调、电力平衡、电力系统稳定等专业内容，检验学习成果，确保并网主体相关人员树立涉网安全意识，掌握必要的专业知识。

来源：中核二四2025-05-20

要结合深入贯彻中央八项规定精神学习教育，坚持把风险防控工作贯穿于管理运营的全过程、各环节，加强风险预警和应急处置能力，确保公司资产安全、运营稳健。

来源：安徽省涡阳供电公司2025-05-19

9》专题教育片通过范振喜、钱素云、覃大清、陈清洲、刘小京、黄德宽、林则银7名党员和山东青岛新前湾集装箱码头公司党委、陆军某边防团红其拉甫边防连等典型事迹展示以及现场访谈、重温入党志愿书等形式，生动展现学习践行习近平新时代中国特色社会主义思想突出事迹

来源：贵州省能源局2025-05-19

一、总体要求以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大和二十届三中全会精神，深入学习贯彻习近平总书记视察贵州重要讲话精神，深入落实“四个革命、一个合作”能源安全新战略，大力统筹推进新型电力系统建设和电力市场化改革

来源：华东能源监管局2025-05-19

为学习借鉴南方区域电力市场建设运行经验，更好地推进长三角电力市场建设工作，近期，华东能源监管局会同江苏、浙江、福建能源监管办和国网华东分部有关同志组成调研组赴广东、贵州调研南方区域电力市场建设有关情况。

来源：北极星电力网2025-05-19

从会议室到青山绿水，从文件学习到沉浸体验，国网大厂县供电公司以广大干部职工喜闻乐见的形式推动廉洁文化建设落地生根。

来源：三峡集团2025-05-19

要坚持统筹高质量发展和高水平安全，强化底线思维、系统思维，推动在赣业务高质量、可持续发展；要始终坚持以人民为中心，创新帮扶举措，巩固扩大帮扶成果；要坚持全面从严治党，从严从实推进深入贯彻中央八项规定精神学习教育

来源：晶澳科技 JA Solar2025-05-19

北京润泽园教育科技（集团）创始人白立新博士作《向优秀企业学习什么？》主题演讲，强调了要做利国利民的民族企业，保持创新、不懈奋斗，不断与时代同频，企业发展才能更有未来。

来源：林洋能源2025-05-19

近日，林洋运维与澳大利亚新南威尔士大学（unsw）光伏与可再生能源工程学院的联合研究成果《跨尺度光伏功率转换模型评估：物理、机器学习与混合方法》（assessing solar-to-pv power...（nrmse）低至5.29%，适用于动态环境下的实时预测；2.中型场景：支持向量回归（svr）等机器学习模型通过历史数据训练，预测精度显著优化，nrmse降至3.97%，验证数据驱动方法的场景适配性；3

来源：全国公共资源交易平台2025-05-19

3、本项目开评标活动使用“酒泉市公共资源交易不见面开标系统”各投标人可在开标前登录酒泉市公共资源交易中心网站“办事指南”下载《酒泉市公共资源交易不见面开标系统操作指南》进行学习，充分了解具体操作流程。