特高压输电塔龙卷风荷载特性的数值模拟

随着经济社会的发展，电力的可靠供应引发了人们的广泛关注。极端自然灾害会给电力系统安全运行带来严重的冲击，造成配电网设备损坏和大面积停电事故。近30年来全球大停电事故中，自然灾害所导致的情况占比达到56%。全球范围内超过80%的输电塔线破坏是由高强度风天气（如龙卷风、下击暴流、微爆流等）造成，其中龙卷风对输电塔的危害尤为严重。

2025-08-29
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2023保险科技洞察报告-北京鑫科金融发展研究院-2023-76页

“保险”与“科技”在当今的数智时代将以更加广义、更加外延、更加融合的方式交融存在。从“保险+”的角度，从业务线上化到技术赋能主业，此时的保险科技解决的是效率的问题；从科技服务保险到依托某一特定“场景”或“生态”，这是衍生的概念，彼时的保险科技更像是一种解决问题的方式，而非就“保险”而论“保险”，也可以说是“大保险科技”的概念。

2023-09-25
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定位策划-产业城-易城-【精】2011年深投控深圳国际科技生态城项目整体定位与规划及产品建议

2022-04-29
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软件与信息技术行业研发投入对高管薪酬业绩敏感性的实证研究_——以股权集中度为调节变量

高管薪酬业绩敏感性是薪酬和业绩的结合，是企业管理的重要研究课题。探究股权集中度对研发投入与高管薪酬业绩敏感性之间关系的作用也因此具有了必要性。以软件与信息技术行业的上市公司为样本，选取2015—2019年的相关数据，采用描述性统计、多重共线性检验、回归分析等多种统计方法，实证分析股权集中度、研发投入与高管薪酬业绩敏感性之间的关系。研究结果显示，研发投入与高管薪酬业绩敏感性正相关，股权集中度对研发投入与高管薪酬业绩敏感性之间的关系呈正向调节作用。创新之处在于研发投入与高管薪酬业绩敏感性的关系中加入了调节变量股权集中度，并且主要针对软件与信息技术行业进行研究。研究结论为软件与信息技术行业如何处理股权集中度、研发投入与高管薪酬业绩敏感性三者之间的关系提供了理论基础和合理建议。

2021-05-07
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互联网金融影响下我国商业银行效率之实证分析_——基于三阶段DEA模型

本文运用三阶段 DEA 模型对我国 16 家商业银行 2014-2018 年的效率进行了测算。结果显示,剔除环境因素的三阶段 DEA 模型对纠正传统 DEA 方法测算出的效率结果的偏差有显著作用,更能真实反映客观情况。 2014-2016 年互联网金融的扩张对大部分股份制银行产生了一定的负面影响,而国有银行则因其自身优势未见明显影响,其综合效率普遍优于股份制银行。这种优势体现在规模效率上,但大都处于规模报酬递减状态。基于此结论,本文对处于大数据时代的传统商业银行提出了相应建议。

2021-04-25
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面向AI算法的外观专利图像数据集

作为一种工业产权的外观专利在产业振兴中起着重要作用。外观专利采用的洛迦诺分类标准不支持图像分类，而 AI 算法直接在洛迦诺分类标准图像数据集并不能有效提升分类精度。因此，对外观专利审查员来说，外观专利的分类检索具有相当大的挑战。为此，本文提出先领域、再功能、后视觉的四级外观专利图像分类新标准，在此分类标准基础上构建了 Patent-MNIST 外观专利标准测试集。利用典型的 AI 算法来测试验证，结果表明，VGG19 等经典算法在 Patent-MNIST 数据集中的分类准确度比直接使用洛迦诺分类标准数据集有显著的性能提升。同时，在本文的分类标准数据集的基础上，还需要进一步地针对外观专利来改进算法。

2021-04-26
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新基建_和_传统基建_协同融合提升城市发展质量

随着长三角一体化发展上升为国家战略，长三角城市的一体化程度也要不断提高。根据中央提升长三角城市发展质量以及城市更新的要求，分析比较新基建和传统基建的联系与区别，从老旧小区改造与智慧城市建设融合发展、新基建和传统基建重大项目融合推进、城市生态修复和城市开发建设有机结合的安徽实践探索促进新基建和传统基建协同融合的有效路径，从而推进城市更新，提升发展质量。

2021-04-25
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互联网平台“直播+”赋能研究报告

2020年,“数字化转型”成为热词，在万物互联的新时代，数字经济势不可挡。腾“云”驾“物”，用数据要素将人、企业、社会组织、政府部门重新联结，成为经济社会的全新底层支撑，必将推动经济实现新一轮快速发展。其中，直播所带来的蝴蝶效应旋风正席卷着各行各业，甚至地方政府官员也积极介入“直播带货”，成为不可忽视的社会现象。

2021-04-16
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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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