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清华五道口:2024国家创新体系推动科技成果转化:来自以色列的经验报告(35页)

国家创新体系是由高校、企业、政府等要素组成的网络,通过制度性的组织活动和相互作用,实现新知识和新技术的创造以促进经济发展。以色列完善的国家创新体系是其强大创新力的源泉之一,通过构建科技成果转化体系、环境支撑体系、科技金融体系,实现了高校、企业和政府之间的合理分工和良好协作,推动多项创新指标全球领先。本报告全面研究了以色列的具体实践,其成功经验对我国具有多方面启示:政府需主动构建国家创新体系、建立市场的化科技成果转化机制、设立科技计划支持早期研发成果产业化、以政府引导基金助力科技企业融资和风险投资行业发展。

  • 2024-11-30
  • 阅读183
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普华永道:2024能源新纪元:可持续引领能源行业致胜转型报告

作为全球和中国发展议题的焦点,能源行业正处于关键的转型时刻,行业逐步转变传统能源模式,迎接新的商业模式和技术创新。这一转型不仅意味着行业向绿色、高效、智能的方向发展,也将对经济社会发展产生深远影响。本报告将从宏观经济角度出发,探讨能源转型和升级的四大特征以及普华永道根据过往案例总结的领先方案,为能源行业的未来发展提供策略指导,助力各界应对挑战、把握机遇,共同迈向绿色低碳的未来

  • 2024-11-29
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配电网透明化全息智能感知

配电网作为电网的“神经末梢”,连接着电力主网和千家万户,是重要公共基础设施,也是新型电力系统发展的重要环节。随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,供电保障能力和优质服务水平面临更严峻的考验。传统的基层管理模式工作效率过低,社区安全、民生需求的数据感知与挖掘能力不足,难以满足民众对于优质服务的需求。

  • 2024-11-29
  • 阅读198
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配电网透明化技术探索与应用(36页)

配电网透明化技术探索与应用(36页),配电网透明化技术探索与应用(36页),配电网透明化技术探索与应用(36页)

  • 2024-11-29
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  • 36页
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姚培磊:针板结构极不均匀电场中气泡迁移特性与吸附静止状态的绝缘特性分析

以去离子水作为冷却介质的换流阀散热系统难以同时兼顾绝缘与散热性能,影响了系统的可靠运行。相变冷却技术凭借卓越的散热能力正在逐步应用于高压大功率电力电子器件的冷却,但液体电介质中的气泡有绝缘劣化的风险。为更好掌握相变冷却气泡在极不均匀电场中的迁移特性和绝缘特性,采用数值模拟的方法分析了气泡粒径、速度和电场强度这3个关键因素对气泡运动轨迹的影响;研究了进入低场区后不同接触角气泡,对绝缘子表面电场强度的影响。研究结果揭示了各因素对气泡运动轨迹的显著影响,加深了对相变冷却气泡迁移特性和绝缘特性的认知,对直流装备相变冷却的进一步应用具有重要参考价值。

  • 2024-11-29
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吴田高工:基于改进ST-GCN的10kV带电作业人员视频异常行为识别方法

?为确保常态化配网带电作业时人员和设备的安全,异常行为识别是必不可少的技术手段,但现有带电作业行为识别方法存在准确率低、可识别种类少以及受背景干扰导致漏检和误检等问题。

  • 2024-11-29
  • 阅读275

集管IT基础设施蓝图设计方案

IT基础设施架构规划旨在满足业务转型发展的需求,解决现有架构无法支持业务快速发展的问题,并探索新业务模式。规划遵循的原则包括共享基础设施、IT服务连续性及全集团化服务。构建统一、安全、高效的云数据中心,融合IaaS和PaaS技术,提供资源基础与管理能力,实现弹性扩展、快速响应及可计量服务。涵盖云管理平台、基础设施资源池、基础网络架构等部分,支持多租户共享与灵活运营。

  • 2024-12-03
  • 阅读291

数据架构基础知识

数据架构描述如何管理从收集到转换、分发和使用的数据。它为数据及其在数据存储系统中流动的方式设定了蓝图。它是数据处理操作和人工智能 (AI) 应用程序的基础。数据架构的设计应该由业务需求驱动,数据架构师和数据工程师使用这些需求来定义相应的数据模型以及支持它的底层数据结构。这些设计通常有助于满足业务需求,例如报告或数据科学计划。随着物联网 (IoT) 等新兴技术的出现,新的数据源不断涌现,良好的数据架构可以确保数据易于管理且具有利用价值,从而支持数据生命周期管理。更具体地说,它可以避免冗余数据存储,通过清理和重复数据删除来提高数据质量,并支持新的应用程序。现代数据架构还提供了跨域(例如部门或地理区域之间)集成数据的机制,打破了数据孤岛,因而消除了将所有数据存储在同一地方所带来的巨大复杂性。

  • 2024-12-03
  • 阅读293
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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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