基于区块链的双重可验证云存储方案等问题。
基于签密和区块链的车联网电子证据共享方案
油气,上游,业务,温室,气体,排放,现状,与,碳,中和,路径分析,刘,殊,呈
车联网是实现智能交通和自动驾驶的重要技术之一，蜂窝车联网（C-V2X）作为当前全球车联网的主要候选技术，目前正处于NR-V2X增强研究阶段。首先基于C-V2X在3GPP的标准化研究进展，引出了NR-V2X增强阶段的研究背景，进而针对NR-V2X增强阶段的技术需求，重点阐述了直通链路终端节电机制和直通链路终端间协调机制的主要技术特性和技术方案，最后展望了NR-V2X后续技术演进方向。
车联网群智感知可以充分利用参与车辆的移动性来定向地为有需要的个人或组织提供精准的数据服务，然而这也使得车辆在V2X通信时将面临更严峻的隐私安全威胁。因此，首先分析了车联网群智感知系统架构的设计需要考虑的关键因素，其次讨论了群智感知系统面临的隐私安全威胁及相应的安全需求，最后提出了一种保护隐私安全的区块链赋能的条件分布式车联网群智感知系统架构，为未来车联网群智感知系统的发展和完善、部署和应用提供参考。
电化学分析在新能源电池研究中的应用概述_李煜宇.pdf
提出了水泥厂低温余热发电系统余热深度回收利用的技术路线，以解决水泥厂低温余热发电系统普遍存在的余热锅炉排烟温度过高和蒸发量不足的问题。提出的两种余热深度利用方案，分别为窑头余热锅炉排烟余热回收至给水系统技术路线（方案一）和窑头窑尾余热锅炉能量优化配置技术路线（方案二）。方案一通过加热窑头余热锅炉给水温度，将窑头余热锅炉排烟温度从115℃降低至85℃，提高了系统余热利用效率。方案二通过优化能量在窑头和窑尾余热锅炉之间的分配，将窑尾余热锅炉排烟温度从219℃降低至201.3℃，提高了系统余热利用效率。方案一低温余热发电系统的年收益为101.24万元/年，静态投资为190万元，静态投资回报期为1.88年。方案二低温余热发电系统的年收益为210.88万元/年，静态投资为165万元，静态投资回报期为0.78年。这两种方案均在节能方面具有显著的经济效益，符合国家节能减排的要求，对水泥厂低温余热发电系统的余热深度利用具有一定的指导意义。
水泥熟料煅烧过程中，煤的燃烧特性对熟料的烧成起着至关重要的作用。本文研究了烟煤、无烟煤以及混合煤三种煤燃烧过程中的着火特性、燃尽特性及燃烧温度，并结合生产实际数据，分析了不同煤种对熟料煅烧的影响。为实践中不同煤种的使用提供参考。
没有账户，需要注册
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
