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混合动力汽车技术及发展趋势分析

随着石油供应的日趋紧缺和环境污染的日益加剧,电动车这种以电能为动力的交通工具凭借其节能、环保的优点日渐成为业界关注的焦点。20 世纪 80 年代以来,许多发达国家纷纷投入巨资研发电动汽车,我国的“863 计划”也已明确将电动汽车作为重点攻关项目。社会对环境和节能的重视有力地促进了混合动力车辆的发展。本文分析了国内外混合动力汽车的研究现状,介绍了混合动力汽车的主要结构形式与工作特点,指出了混合动汽车目前需要解决的主要问题和采用的关键技术,并对其发展前景进行了预测。

  • 2023-08-18
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新潮小家电电路图册

高频开关电源因应用需要,进一步向着高频化、高效率、高功率密度、低噪音、抗干扰、低污染和模块化的方向发展。相应的国内外标准越来越严格,这也标志着相关技术的发展也越来越成熟和稳定。在此背景下,能够达成高效率用电与高品质用电相结合的高频开关电源成为了研究重点。

  • 2022-01-15
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第七次全国人口普查主要数据情况(含1-8号公报)

在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下,按照国务院第七次全国人口普 查领导小组统一部署,各地区各有关部门精心组织、协同推进,全体普查人员艰 苦努力、无私奉献,亿万普查对象共同参与、积极配合,第七次全国人口普查顺 利完成了普查现场登记和主要数据汇总工作。今天,举办新闻发布会,向大家通 报相关情况和主要数据

  • 2021-05-11
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城市照明规划中的智慧照明指标研究

本文探究智慧城市的照明系统对城市照明规划的具体要求, 分析照明规划建设要素, 与智慧城市照明需 求相对应, 通过需求正向推导与场景反向回应两个维度梳理智慧照明指标, 形成智慧照明指标集, 用于评价智慧 城市照明规划的建设成效。

  • 2021-04-21
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注塑机行业发展深度研究报告

塑料工业将会继续保持快速增长的势头,中国塑料包材质量及包装品种都明显低于国际水平。在发达国家,塑料包装占塑料产品价值的30%,而中国不到10%。今后几年将是中国塑料包装产业的快速发展时期。塑料包装是指用塑料包装。塑料是以合成或天然的高分子树脂为主要材料,添加各种助剂后,在一定的温度和压力下具有延展性,冷却后可以固定其形状的一类材料。天然或合成高分子树脂分子在熔融状态下,且周围均匀的分布助剂分子的过程叫塑化,已经达到了这个过程叫已经塑化了,还没有达到,被认为尚未塑化。塑料包装是包装业中四大材料之一:纸及纸板占30%,塑料占25%,金属占25%,玻璃占15%。

  • 2021-07-18
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人工智能焦虑的成因、机理与对策

近年来,人工智能技术的快速发展和应用,带来了诸多经济与社会问题,由此引发了人们 对“机器换人”的担忧和技术性失业的焦虑。围绕人工智能技术进步引发的心理焦虑,从就业替代、工作 价值伦理挑战、基本心理需求满足三方面分析人工智能焦虑形成的主要原因,结合创新扩散理论和资源 依存理论,探究了人工智能技术进步通过信息传播与扩散,逐渐改变社会大众认知、情感和行为倾向的过 程。最后,通过建立人工智能网络舆情监测系统、设立专项基金、尽快出台相关法律、建立健全社会保障 制度等措施,减缓人工智能发展给社会大众带来的心理焦虑。

  • 2021-06-29
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安徽省智能制造装备业政策问题研究

智能制造装备业是我国战略性新兴产业发展的重要组成部分,是推动制造业向中高端发展的重要力量。近年来,我国紧跟世界发达国家步伐,高度重视智能制造装备业发展,注重强化政策引导和推动作用。安徽省也出台了一系列支持政策措施,既有方向指引性政策,也有直接推动性政策,还有扶持企业性的政策,引导各种有利要素向智能制造装备产业流动和配置,有力加快了产业发展、企业成长和产业基地形成,特别是推动了一批技术在全国居于领先水平。

  • 2021-06-25
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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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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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