| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第18-26页 |
| 1.1 研究背景 | 第18-20页 |
| 1.2 研究意义 | 第20-21页 |
| 1.3 研究目的与研究内容 | 第21-23页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第23-25页 |
| 1.5 研究的创新点 | 第25-26页 |
| 2 文献综述 | 第26-32页 |
| 2.1 人工智能相关研究 | 第26-28页 |
| 2.2 “互联网+”模式的智慧能源相关研究 | 第28-29页 |
| 2.3 创新人才培养模式相关研究 | 第29-31页 |
| 2.4 文献述评 | 第31-32页 |
| 3 人工智能与能源产业的发展现状及综合评价指标体系构建 | 第32-49页 |
| 3.1 能源产业的发展现状 | 第32-36页 |
| 3.2 人工智能发展现状 | 第36-41页 |
| 3.3 人工智能与能源产业的综合评价指标体系的构建 | 第41-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于耦合模型的人工智能与能源产业融合关系研究 | 第49-67页 |
| 4.1 研究方法 | 第49-53页 |
| 4.2 人工智能与能源产业的耦合关联分析 | 第53-66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 5 人工智能与能源产业融合发展对地区能源产业的影响研究 | 第67-86页 |
| 5.1 合成控制法 | 第67-70页 |
| 5.2 变量选择 | 第70-75页 |
| 5.3 实证结果分析 | 第75-85页 |
| 5.4 本章小结 | 第85-86页 |
| 6 人工智能人才发展现状与人工智能-能源交叉复合型人才培养建议 | 第86-97页 |
| 6.1 人工智能人才需求现状 | 第86-88页 |
| 6.2 人工智能人才供应现状 | 第88-89页 |
| 6.3 人工智能教育现状 | 第89-93页 |
| 6.4 人工智能-能源交叉复合型人才培养建议 | 第93-97页 |
| 7 结论与展望 | 第97-101页 |
| 7.1 主要研究结论 | 第97-98页 |
| 7.2 政策建议 | 第98-99页 |
| 7.3 不足与展望 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-108页 |
| 作者简历 | 第108-111页 |
| 学位论文数据集 | 第111页 |
