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2026年中国氢能产业发展白皮书

随着全球气候治理深化与极端气候对能源韧性要求提升,氢能作为清洁高效的二次能源,在能源转型中的核心价值日益凸显。目前国际社会已构建起从联合国引领到各国部署、从标准制定到产业实践的多层次氢能发展体系,各国密集出台扶持政策、完善产业布局,加速氢能产业链技术创新与商业化落地。

  • 2026-05-07
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入局零碳园区助力可持续发展

气候变化指的是工业革命以来由于人类活动大量排放温室气体导致的全球气候系统的改变。全球气候治理已经成为第二次世界大战以来国际政治经济和非传统安全领域出现的少数最受全球瞩目、影响极为深远的议题之一,事关能源、产业、经济、贸易、金融、科技等发展问题。

  • 2025-08-05
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项目实施组织形式和管理措施

项目实施组织形式和管理措施是该项目能够将优化方案得以顺利完成的必 要条件,能够合理的安排好项目的进度, 并且能够将资源有效的利用起来, 保证 项目按期完成, 无疑是降低成本的一种有效方式, 这一过程涉及到了项目的实施 准备、实施管理。而项目的实施管理措施同样在整个项目中起到了举足轻重的作 用,涉及到人员的配置、安全保障、技术保障等相关内容,本章节主要围绕这两 个方面进行详细论述,为该项目的优化提供有力支撑。

  • 2024-03-11
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不锈钢行业现状以及未来发展趋势分析

7月份以来,不锈钢价格下跌速度显现出放缓态势,部分人士乐观预计不锈钢价格或已接近底部,但随着镍价的狂跌和全球金融市场的动荡,不锈钢200系、300系、400 系在 8月底再现大幅下跌,其中304 冷轧不锈钢单日跌幅高达3.2%%.天津市不锈钢协会会长邢仲英表示,因国际金融市场的异常震荡和宏观经济走势的不确定性增加特别是因不锈钢需求面的支撑力不足,预计 9 月份国内不锈钢主要市场价格或将弱势下行,何时触底尚难定论。

  • 2023-08-28
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获取教育大数据_基于xAPI规范对学习经历数据的获取与共享

教育大数据为教育信息化的发展带来了新的机遇,而对教育大数据应用的实现首先依赖于对来源广泛的教育数据的获取。在这些有待获取的海量的教育数据中,学习经历数据作为一种承载着学习者在学习过程中的学习行为、学习活动、学习进程和与之交互的学习环境等教育信息的数据,蕴含着丰富的学习分析价值。随着相关学习技术的迅速发展,学习经历的跟踪在技术层面已经得以实现,但学习经历的复杂性、多样性和数据劣构性等特点阻碍了对其广泛的应用。由美国“高级分布式学习”组织发布的Experience API(xAPI)规范为破解这一难题提供了可行途径。xAPI规范利用“活动流”来描述学习经历,通过Statement来记录学习经历,并通过语义定义将其转化为良构且易于扩展的数据,为大数据背景下学习经历数据的获取提供了指导性的框架,同时通过实现了接口规范的学习记录仓储(LRS)来共享学习经历数据,由此实现对教育大数据尤其是学习经历数据的获取和共享。

  • 2021-06-25
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一种配网故障人工智能分析方法的研究_黄园芳

人工智能

  • 2021-06-01
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CRTS双块式无砟轨道承轨台智能测量技术

为降低长钢轨精调过程中扣件的更换率及长钢轨精调的工作量,研发了可自动启停行走、自动导向、智能精准定位的无砟轨道承轨台检测机器人。在道床板施工完成后,长钢轨铺设前采用无砟轨道承轨台检测机器人对每个承轨台的数据进行测量并转换成线形数据,结合轨道平顺性要求生成每个承轨台位置所需调整的扣件型号,从而形成了一套CRTS双块式无砟轨道承轨台智能测量技术,并在郑万高速铁路CRTS双块式无砟轨道长钢轨精调工作中推广应用。应用结果表明:采用该智能测量技术可实现长钢轨铺设前对每个承轨台扣件的精准配置和安装,减少了绝缘轨距挡块、轨距挡板和轨下垫板的更换工作量,长钢轨精调的遍数以及标准扣件的浪费。该智能测量技术不仅适用于CRTS双块式无砟轨道承轨台数据的智能测量,而且适用于其承轨台数据的检测和验收,在高速铁路 CRTS 双块式,CRTSⅠ型、CRTSⅡ型、CRTSⅢ型板式无砟轨道和城市轨道交通长钢轨精调、线形数据检测等方面具有广阔的应用前景。

  • 2021-04-25
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互联网金融商业计划书

互联网金融成了一个热门话题。有的说这是对传统银行的根本性挑战,断言银行要被颠覆了。更有人认为互联网金融进-步发展后,它将取代现有的间接融资和直接融资形式,银行、券商和交易所等金融中介都将不再起作用,甚至中央银行的货币发行功能也会被取代,等等。于是不少人跃跃欲试,都想投身于互联网金融业务,认为这是难得的商机。有人则千脆说,就是要当金融业的“搅局者”。笔者认为之所以出现目前这种状况,首先,应该肯定这是随着信息技术的不断革新和互联网功能的迅速进步而形成的潮流,因而这些现象的产生有其历史性:其次,也需要指出,目前不少人对所谓互联网金融的认识还不够全面,了解也不够充分,市场上的一些说法和做法明显地带有一定的盲目性,因而目前的不少现象也许只是阶段性的。

  • 2021-04-25
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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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