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中国石化-中国能源展望2060(2024年版)-2023.12-107页

宏观环境方面,我国经济发展进入疫后修复阶段,产业结构优化升级的步伐加快,能源需求刚性增长的同时,能源利用效率稳步提升,能源利用结构更为清洁;我国人口开启负增长阶段,但人口规模对能源消费的托举作用长期存在,城镇化和老龄化助推能源消费电气化、智能化转变;碳排放双控、绿电消纳、油气体制改革等政策出台完善,着力在保障我国能源安全的基础上,加快实现可再生能源增长与替代;我国风电、光伏等可再生能源发电装机历史性超越煤电,CCUS 等化石能源清洁利用技术进入示范发展阶段,科技进步为能源转型提供坚实支撑。

  • 2024-02-03
  • 阅读580
  • 下载4
  • 105页
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中国建筑行业数字化发展研究报告

根据国家统计局数据,2012-2022 年建筑业总产值持续增长,增速有所放缓。增速在 2015 年达到最低值 2%后持续回升, 2017 年增速为 11%,2018 年有所回落。2021 年建筑业总产值达到 2012 年的 2 倍以上。2022 年前三季度我国国内建筑业生产总值 206246 亿元,同比增长 7.82%。如图 1 所示。

  • 2024-02-05
  • 阅读427
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  • 91页
  • pdf

通信机房配套标准化建设指导意见

为切实贯彻落实中国移动"绿色行动计划"的要求,规范通信机房的建设思路和规划方法,指导通信机房的标准化设计,降低通信机房的能耗,确立绿色通信机房评价的相关标准,特制订本指导意见。 本指导意见主要包括以下几方面内容:适用范围、规范性、引用文件、术语解释、绿色节能通信机房设备布置原则、附录等。 本指导意见起草单位:中国移动通信有限公司计划部、中国移动通信集团设计院有限公司。

  • 2024-02-06
  • 阅读860

聚合物微纳制造技术现状及展望

微/纳米科学与技术是当今集机械工程、仪器科学与技术、光学工程、生物医学工程与微电子工程所产生的新兴、边缘、交叉前沿学科技术。微/纳米系统技术是以微机电系统为研究核心,以纳米机电系统为深入发展方向,并涉及相关微型化技术的国家战略高新技术[1]。微机电系统(Micro Electro MechanicalSystem,MEMS )和纳机电系统(Nano Electro Mechanical System,NEMS )是微米纳米技术的重要组成部分,逐渐形成一个新的技术领域。MEMS 已经在产业化道路上发展,NEMS 还处于基础研究阶段[2]。

  • 2024-02-06
  • 阅读1227

联邦学习应用安全研究报告(2023年)

在追求数据要素高效高质流通的当下,“数据孤岛”现象无疑是数据要素市场化建设进程中的障碍,于是“原始数据不出域,数据可用不可见”的新范式被提出,联邦学习也作为能够实现该范式的代表技术之一,得到了快速的发展。联邦学习技术可避免原始数据流出本地,转而通过“本地存储 + 分布式学习”的联合机器学习建模方式完成多方数据价值的释放,很好地解决了数据流通与数据安全之间的矛盾。

  • 2024-02-02
  • 阅读450

智慧边防检查站方案

在边防业务大幅攀升的同时,边防人员却几乎零增长,对边防检查站的安全管理显得有些力不从心,此时,以安全防护为核心任务的检查站安防系统就显得格外重要。海康威视作为全球领先的安防行业综合解决方案供应商,根据我国边防边检的业务现状以及未来的发展趋势针对边防检查站的限定区提出完备的、先进的、一体的限定区安保解决方案,助力边防边检监管服务的“专业化”、“信息化”、“法制化”发展,达成“中国边检·阳光国门”的管理和服务目标。

  • 2024-02-06
  • 阅读1407

智慧校园系统集成总体架构设计方案

目的:为广大师生提供了全面、协同的智能化感知环境,为教学、科研、管理和生活提供智能化、个性化、便捷化的信息服务。

  • 2024-02-06
  • 阅读297

路灯监控解决方案

改革开放以来,国民经济取得了举世著目成绩,城市建设更是突飞猛进,现代化的城市已初步形成,但随之而来的现代化管理却更显突出,如何更好更快的适应社会的发展已摆在每个城市领导者及的随着考虑到我国大部分城市的冬天高寒天气和夏天高温天气,路灯监控系统中关键器件一律采用军用级的产品。并在出厂前对产品统一进行低温和高温老化,对于个别对低温特别敏感的器件,我们将使用微型温控器件对其进行加热,以确保其能够工作在高寒天气中。

  • 2024-02-06
  • 阅读322
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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