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城市发展模式变化对地下水补给的影响——以北京市大兴区为例

近年来,城市发展模式由资源消耗型转变为智慧生态型。人类活动对地下水环境不再仅带来“负效应”,更通过管网渗漏、人工补给、节水压采等途径逐渐突显出对地下水资源的“正效应”,因此,需要从“正负效应”综合分析城市化对地下水资源的影响。北京市大兴区具有城市发展模式转变的典型特征,以 1996 年、2006 年、2016 年为时间节点,分析该地区浅层水在城市发展过程中的时空变化特征。分析表明大兴区城市化扩张明显,建设用地的面积占比由 1996 年的 19.80% 增长至 2016 年的 53.61%,而水位变幅小于 0.3 m 的区域面积从 1996 年的 5.17 km2 增长至 2016年 507.99 km2,与建设用地的范围高度重合。不透水面空间的连续性和集中性,更易阻碍雨季降水对地下水的补给,致使水位变幅减弱。随降水量的增加和再生水的推广利用,浅层水位得到控制并回升 , 局部范围甚至改变了原有的地下水流场状态。2006—2016 年浅层地下水储量增加约 0.72 亿 m3,灌溉区和永定河沿岸的增加量占其中的 83.33%。人工补给已经是除自然降水外不可忽视的地下水补给方式,并使人为活动产生的“正效应”在对地下水资源的影响中发挥主导作用。

  • 2021-04-25
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当现实逼近想象_人工智能时代预见未来教育研究

人工智能使想象正成为现实,未来研究方法论是对未来的想象和预期的扩展。本文运用未来研 究方法论,从未来想象、未来社会、未来知识生产、未来学习、创造中的未来五个方面对未来教育发展蓝图进行描 述、预测、探索与解释,审视与省察未来人工智能时代教育研究的行动措施。未来想象通过科幻故事探索和理解 未来高科技实践的应用场景,人与人以及人与外界环境的互动过程。人工智能技术是经济社会发展的核心动 力,对未来社会分工、劳动力市场以及人才结构变革带来全新冲击。未来知识生产自动迭代、科学共识的建立更 为高效;未来知识传播多模态立体化、超越学科界限;未来知识进化呈现碎片化及适应性。未来学习将呈现个性 化、自适应以及终身学习的新样貌。创造中的未来应平衡人与人工智能技术的关系,理性统合组织、文化、人员、 环境,努力打造自适应的教育生态圈。本研究旨在厘清未来教育的科学走向与规律,勾勒符合人工智能时代的 未来教育应用蓝图。

  • 2021-04-25
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AIoT技术在绿色智能建筑楼宇自控系统中的最新发展和应用探究

当前,在以人工智能和物联网为代表的各类先进技术高速发展和有力推动下,建筑业智能化和信息化随之快速发展,智能建筑、绿色智能建筑、超智能建筑以及智慧建筑等概念层出不穷.结合实际,首先针对AIoT(ArtificialIntell培ence&;Internet of Things)技术、智慧建筑内涵及其人工云脑等内容进行介绍,随后开展了针对人工智能和物联网等技术为基础的AIoT在实际绿色智能建筑楼宇自控中的融合应用研究,主要包括基于AIoT的智能建筑楼宇自控系统总体层级架构、智能自动照明系统的节能优化控制及其故障诊断与预测等研究,积极构建“AIoT+智慧建筑”的理想组合,从而掌握应用人工智能和物联网理论、技术解决实际问题的方法,为行业工程技术人员提供切实可行的工程设计思路和整体解决方案,从而为真正实现建筑的“绿色化”和“智能化”打下基础,为智能建筑向超智能建筑以及智慧建筑的进一步转化创造条件

  • 2021-04-25
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基于区块链的园区能源互联网弱中心化电力交易机制

由于灵活性不足 、 安全性和隐私保障性不高 、 交易效率偏低等问题 ,我国传统电力交易机制已不能适应 当前能源互联网快速发展 、 可再生能源大比例接入的新形势 ,以及市场化电力交易高效 、 安全 、 点对点的发展 需求 。 为此 ,以园区能源互联网(park energy internet , PEI)为对象 ,明确电力交易主体及其角色 ,提出一种基 于区块链技术的 PEI 弱中心化电力交易机制 。 设计包含弱中心化管理机构 、 区块链层 、 智能合约等模块的电力 交易框架 ,分析交易主体资格准入条件 ,介绍交易协商 、 信息记录和交易执行等交易阶段的运作流程 ,以及针 对交易过程的隐私保障措施 。 该交易机制可实现大量电力交易信息和数据的经济 、 高效 、 安全处理 ,有利于促 进能源互联网的发展 。

  • 2021-04-25
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工业互联网_以新基建推动新变革

作为新型基础设施的关键领域之一,工业互联网在加速产业升级、推动企业数字化转型、释放经济社会发展新动能等方面的基础性作用日益凸显。尤其是,新冠肺炎疫情的冲击让各地政府以及各行业、企业对工业互联网的认识更加全面且深刻——早实现工业互联网何至于停工停产。未来几年,工业互联网将迎来落地实践的加速期。

  • 2021-04-25
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基数效应决定反弹力度、结构调整指明分化趋势——2021年1季度形势分析与展望

由于2020年1季度疫情对经济巨大冲击形成的基数效应,2021年1季度将延续去年3季度以来的强劲反弹态势。预计今年1季度实际GDP增速不会低于12%,名义GDP增速不会低于15%。在2021年全年,各项经济指标会呈现前高后低的格局,宏观经济政策、尤其是货币政策则会前(偏)稳后(偏)松。需要注意的是,反弹没有改变长期结构调整确定的产业分化和区域分化的趋势,产业结构将延续后工业化时代服务业发展超越制造业的特征,在区域发展方面,南北分化正在超过以往的东西分化。就此而言,需要高度重视未来业务经营的产业布局和区域布局。

  • 2021-04-25
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RFID射频识别技术在物联网中的应用研究综述

射频识别(RFID)是 Radio Frequency Identification 的缩写。 其原理为阅读器与标签之间进行非接触式的数据通信,达到识别目标的目的。RFID 的应用非常广泛,典型应用有动物晶片、汽车晶片防盗器、门禁管制、停车场管制、生产线自动化、物料管理 无线射频识别即射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID),是自动识别技术的一种,通过无线射频方式进行非接触双向数据通信,利用无线射频方式对记录媒体(电子标签或射频卡)进行读写,从而达到识别目标和数据交换的目的,其被认为是21世纪最具发展潜力的信息技术之一。 [2] 无线射频识别技术通过无线电波不接触快速信息交换和存储技术,通过无线通信结合数据访问技术,然后连接数据库系统,加以实现非接触式的双向通信,从而达到了识别的目的,用于数据交换,串联起一个极其复杂的系统。在识别系统中,通过电磁波实现电子标签的读写与通信。根据通信距离,可分为近场和远场,为此读/写设备和电子标签之间的数据交换方式也对应地被分为负载调制和反向散射调制。 [2]

  • 2021-04-24
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人工智能的“虚假式繁荣”

技术是一个升级创新的过程,而不是通过“包装”渲染的“虚假”式繁荣。而回顾每一次的技术浪潮,从最初的Web时代,到移动、云计算时代,然后是现在的人工智能、区块链、物联网浪潮,也并不是每一步都走得正确,也是经过了反复的迭代和推陈出新。

  • 2021-04-24
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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