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MOSFET栅极应用电路分析汇总(驱动、加速、保护、自举等等)

变换器,是将信源发出的信息按一定的目的进行变换。矩阵式变换器是一种新型的交-交电源变换器。和传统的变换器相比,它具有如下优点:不需要中间直流储能环节;能够四象限运行;具有优良的输入电流波形和输出电压波形;可自由控制的功率因数。矩阵式变换器已成为电力电子技术研究的热点之一,并有着广泛的应用。

  • 2022-01-18
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_碳中和背景下电池镍行业发展趋势及应对

碳中和背景下电池镍行业发展趋势及应对.pd新能源f

  • 2022-01-18
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_电动汽车用新型交替极永磁游标电机研究

电动汽车用新型交替极永磁游标电机研究.pdf新能源

  • 2022-01-18
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自组织供应链:新基建中工业互联网的核心驱动力

工业互联网将是第四次工业革命的基石,是我国新基建关键领域之一,对我国工业转型升级、供给侧结构性改革有重要的战略意义。基于当前国内工业互联网建设和应用中面临的技术风险和工业革命的趋势,以“产品=物料+工艺”为基本模式,结合区块链和可信计算提出以供应链自组织为工业互联网核心驱动力的建议思路,提出了环形的工业互联网参考架构,以及供应链自组织过程的基本思路和保障其运转的关键机制。建议工业互联网核心驱动力的构建应以“全国一盘棋”为原则,并加大基础科学理论的投入,发挥体制优势达成世界领先。最后,展望了工业互联网对产业、社会、新一代人工智能相关科学研究的影响。

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广电有线网络IPv6推进策略研究

当前,IPv4地址已经临近枯竭,而IPv6能够提供充足的网络地址和广阔的创新空间,是全球公认的下一代互联网商业应用解决方案。2017年11月26日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《推进互联网协议第六版(IPv6)规模部署行动计划》。为落实党中央、国务院的战略部署,广播电视总局下发了相应的文件,明确了各相关单位IPv6规模部署的具体工作内容和时间节点,广电有线网络IPv6演进及部署迫在眉睫。

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数据中心暖通系统建设交付关键路径分析

自2020年以来,国家部委、地方政府委办局密集出台了大量关于建设绿色数据中心降低数据中心PUE的政策性文件。北京、上海、广州等核心城市要求新建数据中心 PUE控制在1.3以下,但目前大量数据中心的PUE在1.5以上,与政府要求差距较大。数据中心除去IT设备用电外,暖通系统耗电量占比最高,约占建筑总用电量的35%以上,从如何优化暖通系统建设交付的关键路径角度出发进行相关研究,将有利于大型低PUE数据中心快速投产,满足当下的政策要求。

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_硫化物固态电池界面的研究进展

硫化物固态电池界面的研究进展.pdf硫化物固态电池界面的研究进展.pdf

  • 2022-01-18
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新能源产业发展对欧盟碳市场影响的计量研究

新能源,产业,发展,对,欧盟,碳,市场,影响,的,计量,研究

  • 2022-01-18
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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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。

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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。

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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。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

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。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

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。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

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。

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2026年从供给焦虑到需求韧性—大变局下的中国能源安全与战略重构白皮书

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