在多芯片协同计算场景（如大模型训练、分布式推理）中，系统瓶颈往往从芯片访问自身DRAM的带宽转向芯片间互联带宽。典型场景分析显示：数据并行时梯度同步依赖互联带宽，模型并行时激活值传输同时考验两种带宽，显存扩展场景则使互联带宽成为DRAM的延伸。量化对比表明，商用系统中互联带宽（如PCIe5.0的128GB/s）通常远低于HBM3内存带宽（3.35TB/s），成为主要瓶颈。判断标准在于通信/计算比和

在多芯片协同计算场景（如大模型训练、分布式推理）中，系统瓶颈往往从芯片访问自身DRAM的带宽转向芯片间互联带宽。典型场景分析显示：数据并行时梯度同步依赖互联带宽，模型并行时激活值传输同时考验两种带宽，显存扩展场景则使互联带宽成为DRAM的延伸。量化对比表明，商用系统中互联带宽（如PCIe5.0的128GB/s）通常远低于HBM3内存带宽（3.35TB/s），成为主要瓶颈。判断标准在于通信/计算比和

在高比例新能源接入的智能电网✅电网阻抗波动✅负载突变✅多目标优化（效率、稳定性、电能质量）✅非线性、时变系统特性传统基于PI控制器❌ 参数整定依赖经验❌ 鲁棒性差，工况变化时性能下降❌ 难以实现多目标动态优化而强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种数据驱动的自适应控制方法，能让控制器在与环境的交互中自主学习最优策略，无需精确数学模型，特别适合复杂、不确定的电力系统

开发混合智能控制架构，实现响应速度提升300%构建数字孪生+AI训练闭环，模型预测精度达98.7%开发出自适应PID算法，参数优化速度提升10倍。

本文通过，构建了高海拔环境下锂电池性能退化仿真模型✅ 建立了高海拔环境参数模型✅ 搭建了电-热-老化耦合电池模型✅ 仿真了多种极端工况✅ 预测了电池寿命与RUL✅ 验证了高可靠性热管理设计。

本文通过，构建了基于联邦学习的多区域储能协同优化控制系统✅ 搭建了多区域储能物理模型✅ 设计了本地RL智能体✅ 实现了FedAvg联邦学习框架✅ 在保护隐私前提下实现高效协同优化✅ 验证了其在成本、峰谷、寿命上的优势✅ 为分布式能源未来提供技术路径。

本文介绍了基于Simulink的5G/6G动态资源分配仿真方法，重点针对eMBB、URLLC和mMTC三类业务场景。通过对比MaxC/I、PF和QoS-awarePF等调度算法，提出采用QoS-awarePF作为多业务共存场景的首选方案。文章详细阐述了从系统参数定义、业务模型构建到调度器实现的完整建模流程，特别强调了利用Stateflow实现具有URLLC软抢占功能的动态调度机制。仿真结果表明，Q

现代电网正朝着高比例新能源接入、多源多负荷、分布式控制的复杂系统发展。一旦发生线路故障、设备跳闸，传统的集中式故障恢复策略（如基于规则的SCADA系统）往往响应慢、适应性差，难以应对动态变化的运行工况。而强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种智能决策方法，能够让智能体（Agent）在与环境的交互中自主学习最优策略复杂状态空间（多节点电压、功率、开关状态）多目标优化

现代电网正朝着高比例新能源接入、多源多负荷、分布式控制的复杂系统发展。一旦发生线路故障、设备跳闸，传统的集中式故障恢复策略（如基于规则的SCADA系统）往往响应慢、适应性差，难以应对动态变化的运行工况。而强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种智能决策方法，能够让智能体（Agent）在与环境的交互中自主学习最优策略复杂状态空间（多节点电压、功率、开关状态）多目标优化

现代电网正朝着高比例新能源接入、多源多负荷、分布式控制的复杂系统发展。一旦发生线路故障、设备跳闸，传统的集中式故障恢复策略（如基于规则的SCADA系统）往往响应慢、适应性差，难以应对动态变化的运行工况。而强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种智能决策方法，能够让智能体（Agent）在与环境的交互中自主学习最优策略复杂状态空间（多节点电压、功率、开关状态）多目标优化