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中国公共云,堵在哪、怎么解?

公共云强大与否,影响算力产业健康发展,影响软件产业创新节奏,影响人工智能军备竞赛。积极信号是,政策研究方正在对中国公共云的发展路径给出建议

  • 2024-04-10
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中国工业园区低碳发展路径研究_郭扬

中国政府承诺CO2排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和。在工业部门深化应对气候变化和全面推进绿色转型的背景下,数量庞大的工业园区已然成为“十四五”乃至今后一个时期工业领域实现科学、精准碳减排的关键靶点。本研究首先剖析了中国工业园区低碳发展面临的挑战与机遇;进而以2015年为基准年,面向2035和2050年美丽中国建设两阶段战略目标,研究提出了工业园区碳减排的目标、路径和潜力,以期为园区深化低碳发展提供决策参考。研究显示,2015年中国工业园区CO2排放总量约为28亿吨,占全国总排放量的31%。通过产业结构调整、能效提升、能源结构优化、碳捕集等低碳路径,2015—2050年全国园区预期可减排CO218亿吨,在2015年基础上减排60%以上;其中,2015—2035年减排8亿吨,2035—2050年减排10亿吨。

  • 2024-04-10
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园区建设施工阶段碳中和实施方案研究---绿色与节能

建设施工阶段温室气体排放作为建筑全生命周期温室气体排放的重要组成部分,总量相对较小却具有高强度和集中排放的特点。园区建设作为建筑领域的重要分支,几乎没有针对其建设施工过程开展的碳中和研究。文章通过研究国内外相关文献、标准及指南,提出了园区建设施工阶段碳中和实施方案,对实现园区建设施工阶段碳中和做出前瞻性探索。

  • 2024-04-07
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云南省城乡建设领域碳达峰实施方案

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  • 2024-04-07
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“双碳”目标下石化行业关键低碳技术综合评估分析与减排贡献研究

作为主要的温室气体排放部门,石化行业在“双碳”目标下面临着巨大的减排压力,然而目前学术界对于石化行业排放特征、关键技术评估以及减排贡献的研究还不够深入。文章构建了石化低碳技术综合评估优化模型,基于实证数据识别企业排放特征,结合行业特点对关键低碳技术进行综合评估,测算“双碳”目标下低碳技术的减排贡献。结果表明,现阶段新兴低碳技术由于安全性、成本等因素无法在石化行业广泛应用,节能仍是企业短期减排的重要措施;长期来看,能源结构调整将发挥越来越重要的作用。此外不同板块企业的排放构成差异巨大,低碳技术选择也需有所侧重。

  • 2024-04-03
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“零碳”数字化乡村建设实践_余小毛

实际,制定针对性的措施来解决乡村供电服务的现实问题。乡村振兴是解决三农问题的重要手段,供电企业一定要认真分析国家乡村振兴战略规划,认真落实各项要求,为农业现代化能源保障。

  • 2024-04-03
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污水处理厂“碳中和”评价方法创建与案例分析

传统污水处理以能消能,不可持续。事实上,污水中有机物含有大量能量。若能将这部分能量回收而非去除,则可能反哺污水处理厂的运行能耗,继而减少 CO2 间接排放,甚至逼近“碳中和”目标。以物料平衡为基础,将水质与能量指标进行耦合,构建了能量平衡模型与分析函数,用以评价污水处理厂能量消耗与回收之间的平衡情况,继而探知污水处理厂实现“碳中和”的潜力。经实例污水处理厂实测数据验证分析,本研究所构建模型准确而实用。模型分析表明,我国污水处理厂因较低的进水有机物负荷,实施能量( CH4 ) 回收后虽不易达到“碳中和”目标,但是能量回收完全可以弥补一半以上的能量消耗,并使 CO2 间接排放量至少减少 50% 。

  • 2024-04-02
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污水厂碳中和运行潜力及能源利用技术

污水厂作为高能耗、高碳排放产业的同时,也是潜在的能源工厂,其节能减排、资源回收的潜力逐渐受到了世界各国学者的关注。文章对污水处理流程的产物如何变废为宝,分别从污泥、污水、自然能源的利用三个方面进行介绍。

  • 2024-04-02
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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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