2024香港数字经济峰会暨Web3.0标准化协会成立

2024年的香港数字经济峰会上,政要和专家探讨了数字经济的前景,包括Web3.0的标准化、数字产业集聚、社会治理以及团体标准的推动,预示着香港在数字经济发展中的关键角色和Web3.0时代的来临。

2024年1月4日,香港举办了数字经济发展峰会,这次盛会聚焦数字化转型对经济带来的新机遇,展望香港在数字经济领域的未来发展。此次峰会突出了大湾区数字化创新发展的重要性,致力于加速推进数字经济的发展。

香港数字经济峰会亮点:

全国政协副主席、大湾区国际信息科技协会主席梁振英、香港特区政府财政司司长陈茂波、大湾区国际信息科技协会会长、大数据治理公会创会主席杨德斌、香港理工大学副研究员、IEEE计算机协会区块链和分布式记账技术标准化委员会主席李鸣受邀出席峰会并致辞,就数字经济发展的前沿趋势进行交流,分享推动要素资源流通、数字产业集聚发展、社会数字化治理的机遇和经验。白皮书发布及Web3.0标准化协会成立将成为峰会重要环节。专家们将深度解读Web3.0在香港的应用趋势,并公布《Web3.0标准化白皮书2023》。

数字经济的关键意义:

香港作为国际金融中心,数字经济发展势在必行,快速发展数字经济将带来巨大竞争优势。数字经济已经改变人们的生活方式,成为当前的新常态。香港在大湾区数字化发展中发挥着特殊作用,有望在国家数字经济中发挥更大的作用。支持中小企业拥抱数字化转型、提高数字素养,是数字经济发展中的重要环节。

Web3.0的影响:

Web3.0正在改变我们对数字世界的看法,代表着数字世界新纪元的开启。其去中心化、数据安全与隐私保护的概念,对于科技创新和数字未来的关注者来说,是一个激动人心的话题。Web3.0代表着数字世界的下一个进化阶段,将基于知识驱动的未来价值互联网基础设施,例如Intelligent Eco Networking(IEN)。这种基础设施依托虚拟化、可编程设备以及软硬结合的技术路线,旨在改进信息中心网络架构,实现综合分布式人工智能分析决策与区块链共识计算技术的整合。

数字化团体标准的发展:

另一方面,团体标准的制定也在推动数字经济的发展。一些组织,像深圳市计算机学会(SZCCF)一样,正在默默推进数字化团体标准的制定,为行业的数字化转型提供支持。这种努力为数字经济发展提供了更多机遇和可能性。

香港Web3.0标准化协会的意义:

其成立标志着香港在数字化转型中的一次重要飞跃,对数字经济发展将成为香港数字生态的重要推动力。在Web3.0的引领下,香港将探索数字创新的无限可能性,迎接数字世界的全新时代。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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