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清华大学:中国的氢能政策和技术现状及发展建议

氢能是一种清洁、高效的优质能源载体,在交通、工业、建筑和发电等领域都有着广泛的应用。作为实现能源系统脱碳和减缓气候变化的潜在重要解决方案,氢能有望在新一轮全球能源和工业革命中发挥重要作用。

  • 2024-12-13
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第25章 存贮论

存贮论(或称为库存论)是定量方法和技术最早的领域之一,是研究存贮系统的 性质、运行规律以及如何寻找最优存贮策略的一门学科,是运筹学的重要分支。存贮论 的数学模型一般分成两类:一类是确定性模型,它不包含任何随机因素,另一类是带有 随机因素的随机存贮模型。 §1 存贮模型中的基本概念 所谓存贮实质上是将供应与需求两个环节以存贮中心联结起来,起到协调与缓和 供需之间矛盾的作用。存贮模型的基本形式如图 1 所示。

  • 2021-10-31
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政府推动原始创新能力的国际比较及启示_2021-04-30

基础研究是原始性创新的源头,是建设科技强国的基石。 加强基础研究的战略部署与顶层设计,是世界创新国家推动原始创新能力的重要举措。 重视基础研究对实现我国科技创新“三步走”战略目标有重要的战略意义,建成科技强国,必须抓住发展机遇,加大对基础研究的投入力度,提升我国的原始创新能力。 近年来,中国创新实力得到明显提升,但与世界创新国家相比,中国的基础研究还存在着明显的差距,比较与世界创新国家在基础研究投入、结构、管理机制等方面的差异,对促进我国原始创新能力的提高具有重要的借鉴意义。

  • 2023-08-19
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31省市数字经济“十四五”规划路线图

近年来,我国数字经济发展势头强劲,数字经济顶层设计持续完善,数字经济成为我国经济增长的重要推动力量。与此同时,各地纷纷出台相关政策措施,抢抓数字经济发展机遇。结合各地“十四五”规划及数字经济相关文件,见如下31个省市自治区数字经济“十四五”规划路线图。

  • 2023-02-09
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疯狂SpringCloud

《疯狂Spring Cloud微服务架构实战》以Spring Cloud为基础,深入讲解微服务开发的相关框架,包括服务管理框架Eureka、负载均衡框架Ribbon、服务客户端Feign、容错框架Hystrix、消息框架Stream等。除了介绍这些微服务相关的框架外,在本书的第11章,还介绍了如何使用Spring Data框架操作各个主流数据库(MySQL、MongoDB、Redis)。在第12章,以一个案例为基础结束本书内容,在该章中讲解了模板引擎Thymeleaf,整本书将会为大家提供一整套微服务应用开发的解决方案。 第1章 Spring Cloud概述 1 第2章 搭建开发环境 9 第3章 微服务发布与调用 22 第4章 负载均衡 47 第5章 REST客户端Feign 72 第6章 Spring Cloud的保护机制 99 第7章 微服务集群网关 143 第8章 微服务与消息驱动 173 第9章 集群配置中心 193 第10章 微服务跟踪 219 第11章 微服务数据库实战 241 第12章 案例实战 269

  • 2021-06-17
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教育数字化转型需遵循三大准则

教育数字化是我国教育现代化发展进程中的重要一环,既是回应时代的必经之路,也是链接未来的必要准备。因此,如何全面把握教育数字化转型的内涵成为前提,需要参与者深刻理解教育数字化多维度的形式与内容,深嵌于教育培养的全过程。

  • 2023-02-08
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清华大学:电力绿色转型:绿色电力市场的实践与思考

绿色电力市场是典型的政策性市场,绿色电力市场通过对绿色电力的环境价值进行定价,并采用相关支撑技术对绿色电力进行标记、核算和认证,满足发用两侧绿色电力生产和消费的需求。

  • 2024-12-13
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关于国家战略科技力量概念及特征的研究

强化国家战略科技力量是党中央做出的一个重要战略决策,早在2016年5月,习近平总书记在全国科技创新大会、两院院士大会、中国科协第九次全国代表大会的讲话中就指出“要以国家实验室建设为抓手,强化国家战略科技力量。”2017年10月,“强化战略科技力量”写进了党的十九大报告。2019年1月在省部级主要领导干部研讨班上,习近平总书记要求“抓紧布局国家实验室,重组国家重点实验室体系。”2020年10月,党的十九届五中全会重申“要强化国家战略科技力量”。2020年12月,中央经济工作会议将“强化国家战略科技力量”作为2021年八项重点任务之首。

  • 2023-08-22
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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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