5G-Advanced网络智能化标准进展及6G网络智能研究挑战

介绍了5G核心网智能化领域的标准发展现状及最新进展，指出智能内生架构、分层分布式智能协同、人工智能即服务和AI服务质量等是后5G(5G-Advanced)和6G的核心网智能化趋势，进一步指出6G网络智能化研究面临的挑战，包括体系化设计有待深入、数据收集规范性与开放性受限、网络通信特定AI算法技术积累欠缺，以及不断变化的未来终端形态和需求等。     

基于密度分类引导的双阶段雨天图像复原方法

雨天作为最常见的恶劣天气，对图像造成的退化效应主要包括雨线对背景的遮挡、雨线累积形成的雨雾效应，从而导致很多为清晰成像条件设计的视觉系统运行效果大打折扣。为了实现雨线和雨雾同时去除、更鲁棒地处理各种真实雨天场景，该文提出了一种雨密度分类引导的双阶段雨天图像复原方法。该方法结合雨天物理模型先验与cGAN网络优化，综合考虑不同模式的雨线与雨雾，利用单独的雨密度分类网络为优化阶段提供引导信息，可以实现不同密度的雨线和雨雾图像复原。在公开合成数据集和真实雨天图像上进行了大量实验，定量和定性的结果均表明了所提方法在去雨有效性和泛化性上的优势。     

基于电力负荷预测的陕西工业园区“双碳”体系管理策略研究

<正>以陕西工业园区为例，针对园区当前存在的发展差异大、能源结构占比不合理、“双碳”体系建设相对落后等问题，提出了基于电力负荷预测手段的“双碳”体系管理策略，详细介绍了传统与人工智能两大类电力负荷预测算法技术的优缺点及国内外研究现状。提出了具有针对性的陕西工业园区“双碳”体系管理策略。     

电化学储能技术在多场景应用背景下的创新和实践

<正>电化学储能技术是解决以太阳能、风能为基础的新能源发电的不稳定性、不连续性和随机性导致其所发的电能不能直接稳定地并入电网而使用的关键技术，也是推动实现“双碳减排”目标、优化能源产业结构的重要抓手。从电化学储能的技术特点出发，系统分析了典型的电化学储能电池种类及其储能材料的应用，以及电化学储能技术在发电侧、输配电侧、用户侧的典型应用场景和未来发展的重点方向。