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新能源汽车动力电池结构及成组技术综述

动力电池作为新能源汽车的核心部件,不仅直接影响整车的续航里程、安全性、动力性、环境适应性 和长期可靠性等方面性能,同时也决定了整车成本的高低。近年来,虽然新能源汽车渗透率快速提升

  • 2024-04-24
  • 阅读233

报告分享|人工智能在电力系统中的应用及大模型最新进展

介绍电力人工智能及其应用现状,深度解析数据驱动的电力系统稳态评估与控制,最后聚焦人工智能大模型最新进展。

  • 2024-04-28
  • 阅读287

国内外主要能源部门机构组成情况介绍

美国能源部( DOE)是美国联邦政府的能源主管部门。要紧负责制定和实施国家综合能源战略和政策。具体职责包括:收集、分析和研究能源信息,提出能源政策方案和制定能源进展与能源安全战略,研究开发安全、环保和有竞争力的能源新产品,治理核武器、核设施及排除核污染负责石油战略储备和石油天然气进出口,对油气资源开发、储运、油品加工、环境治理等方面作监管分析、经济分析和市场分析等。该部下设 14 个职能部门,约有1万多名政府雇员。除能源部外,美国联邦政府内政部下属的矿产治理局、联邦环保署、劳工部及运输部等其他政府部门也有部分油气资源治理的职责。

  • 2024-04-22
  • 阅读501

2023年中国人工智能产业研究报告(VI)-山高泽长,AI鼎新自显于时

能够制造并使用工具成为人类进化史上一道显著的分水岭,而当下如何更好的使用AI工具已然成为人类在产业应用、生产生活与学习工作中的热门议题。艾瑞人工智能研究团队将延续既往5年对人工智能行业的市场研究,聚焦人工智能产业发展进程、发展征程、发展旅程的各个发展阶段,集中探讨中国人工智能产业的发展环境、市场动态、产业机会、发展监管等核心要点,继续为市场提供有公信力、受到广泛认可的数据与观点。

  • 2024-04-22
  • 阅读264
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智能变电站运维人员岗位培训解析

智能变电站作为一种新的变电站技术,与常规的变电站无论在一次设备上还是二次设备上都有着巨大的差别。智能变电站具有以下不同于常规变电站的特点:数据采集数字化系统分层分布化、系统结构紧凑化、系统建模标准化、信息交互网络化、信息应用集成化设备检修状态化、设备操作智能化。如何运行一座智能变电站无经验可循,如何检修、维护智能化设备对检修维护人员也是一个巨大的挑战。因此极需对变电站运维人员进行全面的智能变电站运维知识技能培训。

  • 2024-04-22
  • 阅读203

频分复用设计实验报告

频分复用是按频率分割多路信号的方法,即将信道的可用频带分成若干互不交叠的频段,每路信号占据其中的一个频段。在接收端用适当的滤波器将多路信号分开,分别进行解调和终端处理。时分复用是按时间分割多路信号的方法,即将信道的可用时间分成若干顺序排列的时隙,每路信号占据其中一个时隙。在接收端用时序电路将多路信号分开,分别进行解调和终端处理。频分复用原理框图如图 1所示。图中给从的是一个 12 路调制、解调系统框图。

  • 2024-04-22
  • 阅读190

《新能源发电技术》论文

随着煤、石油、天然气等传统化石能源耗尽时间表的日益临近,风能的开发和利用越来越得到人们的重视,已成为能源领域最具商业推广前景的项目之一,目前在国内外发展迅速。风能作为可再生能源的重要类别,具有蕴藏量巨大、可再生、分布广、无污染等特点,风力发电已成为世界可再生能源发展的重要方向。在不断持续的能源紧张中,不少人想到了新能源利用。利用洁净的能源(可再生能源)是人类社会文明进步的表现、是科学技术的发展、是环保理念的体现。洁净能源指太阳能、风能、潮汐能、生物能等,这都是可再生取之不尽的能源,特别是风能技术最为成熟,经济可行性较高,是一种较理想的发展能源。风是地球上的一种自然现象,它是由太阳辐射热引起的。风能是太阳能的一种转换形式,是一种重要的自然能源。太阳照射到地球表面,地球表面各处受热不同,产生温差,从而引起大气的对流运动形成风。

  • 2024-04-22
  • 阅读759

混合动力汽车尾气排放实验报告

汽车排气中的 CO HC NQ CO 等气体都具有吸收一定波长范围红外线 的性质,而且红外线被吸收的程度和排气浓度之间有一定的关系,利用这一原理,根据检测红外线被汽车排气吸收一定波长范围红外线后能量的变化,从而检测排气中各种污染物的含量。

  • 2024-04-22
  • 阅读189
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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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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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试图还原真实的训战, 从理念到方法, 从消化到创新, 回答的核心问题如下: ·到底什么是训战? 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的? ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的? ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的? ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目, 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作? · 随着技术发展, 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的?

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