主要是关于人工智能、大语言模型、ChatGPT、Deepseek等各类AI学习的相关资料、文档。

电力系统仿真软件PSSE（Power System Simulation for Engineering）由PSS/E公司开发，是一款在电力行业广泛应用的高级仿真工具。PSSE34作为该软件的第34个版本，专为教育版设计，旨在帮助学习者更深入地理解和分析电力系统的运行机制与控制方式。这款功能强大的仿真软件能够模拟复杂的电力网络，并进行动态、稳态及暂态分析，是电力工程教学和研究的重要工具。在安装PSSE34之前，用户需要完成一系列关键步骤：首先是下载并解压教育版安装包；其次是通过安装程序阅读并同意许可协议；接着选择合适的安装路径；随后配置必要的环境变量，并根据需求选择所需的组件进行安装。软件的激活可能需要提供有效的注册信息或激活码，最后启动仿真并验证其正常运行。在实际应用中，用户需掌握模型构建、数据输入、仿真类型、结果分析以及控制策略等方面的知识。此外，PSSE34还支持PSS/E语言脚本编程和故障处理等内容。通过不断实践与学习，用户可以充分发挥该软件的功能，为电力系统的教学研究提供高效的支持。

内容概要：本文档《RPKI 部署指南（1.0 版）》系统介绍了资源公钥基础设施（RPKI）的技术原理、部署流程及运维实践，旨在帮助网络运营商和安全技术人员防范互联网域间路由劫持、泄露和伪造等安全风险。文档详细阐述了RPKI的架构体系，包括证书签发、存储与同步验证机制，明确了签发主体和验证主体的职责，并提供了ROA签发规范、分阶段验证部署策略、运维监控方法以及常见问题解决方案。同时分析了RPKI在路径验证方面的局限性，并介绍了ASPA、BGPsec等演进技术。; 适合人群：网络运营商、互联网服务提供商（ISP）、安全运维人员、技术决策者及相关领域的工程技术人员；具备一定网络与信息安全基础知识的专业人员。; 使用场景及目标：①指导组织部署RPKI以实现路由源验证（ROV），防止BGP路由劫持；②帮助网络管理者分阶段实施ROA签发与RPKI验证，确保业务平稳过渡；③提升关键基础设施的路由安全性，满足国际互联互通的安全合规要求；④为应对未来路由安全威胁提供技术演进方向。; 阅读建议：建议结合实际网络环境逐步推进RPKI部署，重点关注ROA签发规范与分阶段验证策略，定期审计配置一致性，并与其他路由安全机制（如IRR、MANRS）协同使用，全面提升路由安全防护能力。

内容概要：本文介绍了广东省大学生创新创业训练计划项目的具体内容与实施办法。其目标在于通过创新和创业训练，提高高校学生的创新和创业能力，培养高水平的人才。训练计划分为创新训练项目、创业训练项目和创业实践项目三类。创新训练项目主要由本科生个人或团队自主完成创新性研究；创业训练项目则是学生团队在导师指导下进行商业计划的编制与实践；创业实践项目基于前期创新成果开展实际创业活动。此外，文中还详细规定了参与高校范围、项目组织管理方式、导师制度、支持措施以及项目周期等。 适合人群：广东省内的本科高校（含独立学院）和高职院校的在校学生，尤其是有志于提升自身创新能力或尝试创业的学生。 使用场景及目标：①帮助学生掌握科学研究的基本方法，提高科研素养；②使学生了解企业运作流程，积累创业经验；③鼓励学生将理论知识应用于实际问题解决，培养实践动手能力；④促进高校教育资源共享，形成良好的创新创业文化氛围。 其他说明：参与高校需成立专门的协调机构来推动此项工作，并确保训练计划融入到学校的人才培养体系中去。同时，省教育厅每年会举办一次大学生创新年会，为参与该项目的学生提供展示成果的机会。项目周期为一年半，各校还需按时提交相关申报材料，包括工作方案、管理办法及年度项目信息表等。

内容概要：本文详细介绍了一项针对在校本科生的‘大学生创新创业训练计划’，旨在通过系统的训练和实战项目，提高学生的创新思维和创业实践能力。文中从五个主要方面进行了阐述：一是设定具体的计划目标，即提升学生的专业应用能力和社会适应力；二是明确参与对象，强调跨学科组队的必要性；三是列出三种不同类型的项目，分别是创新训练、创业训练和创业实践；四是详细讲解了整个项目的实施流程，涵盖项目申报、评审、执行到最终结题的各个步骤；五是对项目管理进行规范化说明，确保计划的有效落实。此外，还列举了多种激励机制来保障计划的积极性和发展动力。 适合人群：高校本科阶段所有专业的学生尤其是那些有兴趣拓展自己创造力和创业技能的人。 使用场景及目标：适用于高等院校内作为课程补充或者校内社团活动内容之一，旨在引导年轻人形成正确的职业态度和技术储备；同时也是对学生已有知识的一次检验，让他们把所学到的知识更好地运用到实践中去，培养解决实际问题的专业能力。 其他说明：通过这个详细的指南可以更好地理解学校是如何支持学生进行创新探索和创业尝试的。

在教育技术领域，特别是高等教育和在线学习的背景下，大数据分析、自然语言处理、机器学习、数据可视化、爬虫技术以及文本挖掘与情感分析等技术的应用变得越来越广泛。本项目《基于Python的微博评论数据采集与分析系统》与《针对疫情前后大学生在线学习体验的文本挖掘与情感分析研究》紧密相连，旨在优化线上教育体验，并为疫情期间和之后的在线教育提供数据支持和改进方案。 大数据分析作为一种技术手段，通过收集、处理和分析大量数据集，为教育研究提供了新的视角和方法。在这个项目中，大数据分析被用于梳理和解析疫情前后微博平台上关于大学生在线学习体验的评论数据。通过这种方法，研究者能够从宏观角度了解学生的在线学习体验，并发现可能存在的问题和挑战。 自然语言处理（NLP）是机器学习的一个分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在本项目中，自然语言处理技术被用于挖掘微博评论中的关键词汇、短语、语义和情感倾向，从而进一步分析学生在线学习的感受和态度。 机器学习是一种人工智能技术，它让计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。在本研究中，机器学习算法被用于处理和分析数据集，以识别和分类微博评论中的情绪倾向，比如积极、消极或中性情绪。 数据可视化是将数据转化为图表、图形和图像的形式，使得复杂数据更易于理解和沟通。在本项目中，数据可视化技术被用于展示分析结果，帮助研究者和教育工作者直观地理解数据分析的发现和趋势。 爬虫技术是一种自动化网络信息采集工具，能够从互联网上抓取所需数据。在本研究中，爬虫技术被用于收集微博平台上的评论数据，为后续的数据分析提供原始材料。 本项目还包括一项针对疫情前后大学生在线学习体验的文本挖掘与情感分析研究。该研究将分析学生在疫情这一特定时期内对在线学习的看法和感受，这有助于教育机构了解疫情对在线教育质量的影响，进而针对发现的问题进行优化和调整。 整个项目的研究成果，包括附赠资源和说明文件，为线上教育体验的优化提供了理论和实践指导。通过对微博评论数据的采集、分析和可视化展示，项目为教育技术领域提供了一个基于实际数据的决策支持平台。 项目成果的代码库名称为“covid_19_dataVisualization-master”，表明该项目特别关注于疫情对教育造成的影响，并试图通过数据可视化的方式向公众和教育界传达这些影响的程度和性质。通过这种方式，不仅有助于教育机构理解并改进在线教育策略，还有利于政策制定者根据实际数据制定更加有效的教育政策。 本项目综合运用了当前教育技术领域内的一系列先进技术，旨在为疫情这一特殊时期下的大学生在线学习体验提供深入的分析和改进方案。通过大数据分析、自然语言处理、机器学习、数据可视化和爬虫技术的综合运用，项目揭示了在线学习体验的多维度特征，并为优化线上教学提供了科学的决策支持。

为方便我省各中职学校师生线上教学备考，湖北准易教育研究院推出“湖北技能高考天天乐学”刷题软件平台。 注：该软件为个人版，非学校内网使用版本，需自行在准易网校购买账号！ 湖北省普通高等学校招收中等职业学校毕业生的技能高考，是面向中等职业学校（包括中等专业学校、职业高中、技工学校和成人中专）相同或相近专业毕业生的 选拔性考试。计算机类技能考试（含专业知识、技能操作）应当融合中职毕业生的职业 领域行动能力，考核本专业领域新知识、新技术、新工艺、新方法，应具有一定的信度、 效度和必要的区分度。

智能制造和工业互联网是当今制造业转型升级的重要方向，它们通过数字化技术的集成应用，实现企业的智能化管理，提高生产效率和产品质量，同时降低运营成本。智能制造工业互联网数化智能工厂解决方案主要包括MES（制造执行系统）、WMS（仓库管理系统）和ERP（企业资源计划）等信息化系统。这些系统能够实现生产过程的精细化管理，促进物流全程追溯，提供成本管理和财务分析，支持业务的透明化和全追溯，进而构建竞争优势。 在工业互联网领域，政府推动物联网的发展，使工业实体经济实现效益化经营。通过采用条码、RFID等技术，企业可以对物流进行全程追踪，同时借助云计算技术实现与上下游企业的电子交易及信息共享。企业可以将内部软件应用部署到云端，利用公有云软件（SaaS）实现协同计划，促进企业制造和服务化转型，以及工厂数字化转型。 智能制造整体解决方案还包括客户关系管理（CRM）的加强，推动制造商从“以产品为中心”转向“以客户为中心”的经营策略。通过建设信息化系统如MES，加强生产过程管理，实现制造透明化和过程全追溯。面临的主要问题包括创新乏力、人口红利丧失、制造业产能外迁、过剩形势严峻、生产效率低下、管理不善、透明性差和用工荒等。因此，中国提出了创新驱动、智能转型、网络化、数字化、智能化的发展战略，包括工业互联网营销模式创新和服务模式创新等。 在国家制造业创新方面，提出了“中国制造2025”的核心目标与战略规划，主要聚焦于互联网+的主线，即信息化与工业化深度融合，以及智能制造核心关键。国家战略中还包括了网络化、数字化、智能化的国家制造业创新中心建设工程，以及高端装备、生物医药、航空航天装备、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、新材料、高性能医疗器械等十大重点领域。 工业互联网平台整体架构分为四个层面：设备层、边缘层、平台层（工业PaaS）、应用层（工业SaaS）。设备层负责设备接入和边缘数据处理；边缘层进行协议解析和边缘数据处理；平台层提供通用PaaS平台资源部署和管理；应用层包括业务运行、应用创新、分析优化、服务应用等。通过工业微服务组件库、工业数据建模和分析以及工业大数据系统，可以实现工业应用层的多样化需求。 智能制造的本质理解是对企业现有流程和生产组织方式的重新审视，利用最新工业工程及IT网络技术实现经营创新，推动企业向生产智能、管理智能化、运营智能方向转型。智能制造整体方案基于工业互联网智能制造整体解决框架，包括经营分析、财务分析、制造分析、决策辅助智能分析，以及数字营销、互联网采购、协同设计、定制服务、云服务等。方案还涉及产业互联化设计制造一体化、供应链协同、智慧财税、网络质量管控、精细成本管理、人力资源智能管理等。 随着技术的进步，智能制造整体应用方案涵盖了智能分析、营销分析、采购分析、库存分析、财务分析、绩效分析等。企业社交、协同办公、协同云、移动门户、社交化业务、即时通信、人力资源服务、薪酬服务、合同管理、内部交易、销售信用等也得到广泛应用。 工业互联网+智能制造整体应用方案通过云计算、边缘计算、人工智能、物联网等技术集成，实现CNC/DNC、PLCs、机器人、检验检测、感知仪表仪器、DCS、WCSs、CLOUDs等设备资源的智能管理化排程与调度。这些技术应用促进企业生产过程管理、质量过程控制、制造物流管理、能源环境管理等环节的智能化。 智能制造和工业互联网方案通过综合应用信息化和智能化技术，推动制造业的创新发展，解决生产过程中的诸多问题，提高整体生产效率和产品质量，增强企业的市场竞争力，同时为经济的可持续发展做出贡献。智能制造的本质在于通过技术赋能企业实现全面的智能化转型，以满足市场对敏捷、个性化和高质量服务的需求。

工业互联网是一种新型的经济形态，它基于工业数据，运用大数据技术，贯穿于工业设计、工艺、生产、管理、服务等全生命周期，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能。其发展历史可以追溯到工业1.0的机械化时代，发展至今已经经历了电气化与自动化、信息化与数字化、智能化与物联网等阶段。 工业互联网的核心技术包括大数据技术、网络技术、平台技术等。其架构主要由企业运营层基础平台、设备连接层等构成。它有三个层次，即一个个网络、二个主题、三个集成。这种架构有利于实现工业生产的优化、动态感知、决策和执行。在工业4.0时代，工业互联网更是被赋予了新的特征，如智能化、网络化、服务化、个性化等。 工业互联网的应用场景广泛，例如可以应用于解决工业生产中的质量缺陷，指导工业设备故障、生产问题，形成新的解决方案。例如，通过从5M要素（即物料、机器、方法、人力、测量）获取数据，利用大数据建模，发现数据中有价值的信息，从而提出解决方案。 高端装备的健康管理是工业互联网应用的一个重要方面。健康管理的定义是指使用高科技的监控和分析手段，对装备进行实时监测和维护，以提高其可靠性和使用寿命。其关键技术包括传感器技术、大数据分析技术、远程监控技术等。 工业互联网面临的机遇包括为各行业提供新的解决方案，提升生产效率，实现智能化生产等。同时，工业互联网的发展也面临着挑战，例如如何实现工业数据的安全可靠，如何处理工业互联网平台的开放性与企业核心竞争力之间的矛盾等。 工业互联网正日益成为推动工业发展的重要力量。了解工业互联网的定义、特点、技术架构、应用场景以及高端装备健康管理的知识，将对推动工业发展具有重要意义。随着技术的不断发展，工业互联网将会更好地服务于工业生产，为人类社会的经济与社会发展提供强大动力。