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5G+智慧种植解决方案

智慧种植解决方案是利用先进的信息技术和自动化技术,提升传统农业种植水平的一种现代农业模式。它包括使用土壤湿度传感器、气象站、摄像头等设备收集农田环境数据,通过物联网技术将这些数据传输到云端服务器。然后,借助大数据分析和人工智能算法,对作物生长状况、病虫害情况等进行实时监控和预测,并据此自动调节灌溉、施肥、光照等操作,实现精准农业管理。此外,该方案还支持远程监控与管理,使农业生产更加高效、环保和可持续。

  • 2024-11-20
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基于TFDR的波形时域包络线电缆故障定位技术

传统时域反射法由于其高频成分含量较低,在电缆中的传播过程中信号衰减较大,且无法对信号色散衰减进行补偿,因此仅能够适用于较为严重的缺陷或故障,无法对局部微弱缺陷进行很好地探测,定位准确度较低。基于此,根据参考信号的特性提出了一种基于波形时域包络线的定位技术;先对参考信号及其反射信号在时域上利用希尔伯特变换求取包络,再对包络曲线进行求对数及归一化处理,最后再使用八阶巴特沃斯带通滤波器进行滤波抑制噪声后,分别对50 m及500 m长的电力电缆进行实际测试。结果表明时域包络线技术实现了对电缆缺陷的有效定位,同时结合时域波形变化情况还可对电缆缺陷类型进行判断。

  • 2024-11-20
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计及转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测

为提升数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)对于短期风电功率预测的指导意义,计及转折性天气过程对功率预测的影响,提出了一种考虑转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测方法。对时间序列的NWP间隔15 min的样本采用基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)分类器进行转折性天气过程的识别,基于识别结果,采用基于面向对象的诊断检验方法(method for object-based on diagnostic evaluation,MODE)对转折性天气过程的风速序列进行检验,挖掘NWP预报规律性。根据待预测时段的天气过程识别结果匹配天气过程,选用不同模型进行短期风电功率预测。将所提方法应用于中国吉林某风电场进行算例验证。结果表明转折性天气过程识别方法具有较高的识别准确率。各类天气过程条件下RMSE值平均降低2.77%,MAE值平均下降了2.46%,证明了该方法的有效性。

  • 2024-11-20
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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

  • 2026-03-30
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电力部门碳减排技术经济管理(92页 PPT)

源”主要指可控且连续出力的大电源(煤电、水电、核电等)发电厂、站 ,通过各种设备做功形式将一次能源转换成电能 ,然后通过升压接入“网”即电网。

  • 2024-10-16
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【专家PPT】泰瑞数创须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用

【专家 PPT】泰瑞数创须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用,【专家 PPT】泰瑞数创须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用

  • 2025-01-17
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【专家 观点】大数据在超大城市及城市群综合交通体系研究中的应用

大数据(Big Data, Mega Data)指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察 力和流程优化能力的海量、高增长率和多 样化的信息资产[1]。2008年8月,大数据概念由牛津大学教授Viktor Mayer最早提出。在他编写的《大数据时代》中,大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径而采用所有数据进行分析处理的研究方法[2]。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value (价值)[3]。

  • 2025-01-17
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中国一汽:2024年汽车产业AIGC技术应用白皮书

近年来,AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)技术以其惊人的 潜力和发展速度,迅速渗透至各行各业,展现出前所未有的变革力量。在智能化浪潮席卷全球的今天, AIGC被视为推动汽车智能化乃至整个汽车行业全领域的基石性技术,其深远的影响力和巨大的发展 潜力,正迅速成为汽车产业从业者关注的焦点。

  • 2025-01-17
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