来源：人社部2022-06-15

主要工作任务:1.安装、部署数字孪生平台，搭建并维护数字孪生体的开发环境、运行环境及验证环境；2.应用数字化仿真建模技术及工具，导入、配置、构建数字孪生模型，部署并维护数字孪生模型；3.应用机器学习、增强现实

来源：重庆市招商局2022-06-10

大数据和人工智能领域，着力发展面向云计算、大数据、人工智能、工业互联网等领域的关键技术和支撑平台，布局分布式计算、数据分析挖掘、可视化、数据采集清洗计算等大数据软件，人机交互、通用算法软件、基础算法库、工具链、机器学习和深度学习框架等人工智能软件

来源：中国电力新闻网2022-05-31

日前，南方电网云南电网公司（云南电力科学研究院）开展的《基于数字孪生技术的变压器运行典型问题安全预警关键技术及实时监测平台》成功地开发了“基于机器学习的电力设备物理场仿真计算平台”获得了第三届中国工业互联网大赛

来源：武汉市人民政府2022-05-07

前沿领域，人工智能着力发展自然语言理解、语音图像识别、生物特征识别、机器学习、深度学习等关键技术，区块链着力开展网络架构、共识机制、智能合约、跨链协议、密码算法等技术应用，先进计算着力推广云计算、边缘计算

来源：北极星输配电网2022-04-01

信息化、数字化影响逐渐扩大，企业智能理念兴起，人类专业知识与人工智 能、机器学习、nlp 和模式识别等结合更加紧密，智能预测与决策有效提高工作效率和生产率。

来源：南方电网报2022-02-15

同时，创造性开发了一套机器学习及模型训练方法，利用大数据对模型进行训练，持续提高数据校验的准确率。

来源：中国政府网2022-01-13

推动农林牧渔业基础设施和生产装备智能化改造，推进机器视觉、机器学习等技术应用。建设可靠、灵活、安全的工业互联网基础设施，支撑制造资源的泛在连接、弹性供给和高效配置。

来源：工信部2022-01-11

面向智慧工厂、智能通信、智慧金融、公共安全等典型应用场景，针对人工智能基础研发平台、核心算法、训练数据、智能应用的安全需求，在机器学习框架漏洞挖掘和修复、算法鲁棒性及公平性评测和增强、数据泄露安全防护、

来源：上海市经信委2021-12-30

开发推广自动机器学习系统，进一步提升系统效率、通用性和易用性，加速实现人工智能普惠。建设云计算服务平台，为企业开发人工智能技术提供一站式生态化服务。

来源：工信部2021-12-22

智能多网协作节能系统（i-green）产品从网络级全局视角对4g/5g网络能耗进行精细化管理，针对多网共存且业务潮汐效应明显的场景，基于无线侧海量数据和机器学习算法实现智能业务预测、场景识别，在保障用户感知无损的基础上实现小区

来源：工信部2021-12-22

机房环境参数测量分析及ai节能优化技术采用机器人搭载传感器短时间内自动完成机房空间内的温湿度和空气流量等环境参数的测量，通过气流模型形成温度云图，进行热点分析和室内气流优化，另结合动环监控系统以及ba系统的历史数据，通过机器学习模型训练

来源：工信部2021-11-05

建立企业资产管理系统（eam），应用物联网、大数据和机器学习等技术，实现资产运行、检维修、改造、报废的全生命周期管理。...搭建生产过程全流程一体化管控平台，应用工艺机理分析、流程建模和机器学习等技术，开展工艺流程和参数的动态优化调整。14. 人机协同作业。

来源：国家电网报2021-11-03

该模型从海量数据中提取需求数据，通过统计学和大数据挖掘等分析方法加工、转换需求数据，在此基础上，利用经济学基尼系数理论构建反映城乡发展差异和发展水平的电力基尼系数，并结合机器学习算法量化评估各项指标，直观

来源：北极星储能网2021-10-29

统筹推进、突出重点，力争在传统港口智慧化改造决策指标体系构建、能源调配与调控决策技术研究、基于机器学习的智慧港口安全预警技术研究、港口装备与自动驾驶车辆融合应用关键技术研究、海冰参数和船体冰载荷的智能识别算法研究

来源：工信部2021-09-30

开展语音识别、视频识别、机器学习、物体运行机理模型、知识图谱等人工智能技术研究，丰富感知终端交互手段，增强物联网服务中的知识模型沉淀和专业化水平升级。

来源：北极星输配电网2021-09-23

他表示，新型电力系统之下在现有调度、配网、计量自动化等系统的基础上，应用新的物联网技术， 拓展数字化采集范围，提高采集质量，同时融合先进的边缘计算、云计算和机器学习等技术，对新设备进行数字化建模，可为后续的仿真计算奠定基础

来源：国家电网报2021-09-07

为了提升系统对恶劣天气影响的分析精准度，国网华东分部为气象风险量化预警系统接入了近十年的华东主网故障数据，运用大数据分析技术和机器学习算法，建立综合考虑内外部因素的输电通道故障风险预判模型，从输变电设备内部参数

来源：中国电力新闻网2021-08-25

2021年，该公司先后完成了调度语音人工智能平台的硬件环境搭建、电力通信调度语音周期性机器学习、智能语音库建立、调度语音测试等工作。

来源：国家电网报2021-08-17

“碳迹”平台采用机器学习神经网络算法，从大量火电机组及电网运行历史数据中挖掘影响碳排放的关键因素，结合国家标准《温室气体排放核算与报告要求》中的基础算法，完成火电机组多时间尺度下碳排放量的准确计算，实现机组

来源：电网头条2021-08-13

基于机器学习lstm神经网络算法对历史碳排放量变化趋势进行模型训练，实现区域碳排放超短期、短期、中长期的智能精准预测，预测结果为低碳调度、碳导向电网规划提供辅助决策。...“碳迹”平台采用机器学习神经网络算法从大量火电机组及电网运行历史数据中挖掘影响碳排放量的关键因素，结合国标“温室气体排放核算与报告要求”中基础算法，完成了火电机组多时间尺度下的碳排放量的准确计算，实现了机组