4、全球CCUS项目现状及经验教训-24页

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2024-10-12
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探讨有限元与神经网络结合的深度研究方向

有限元方法（FEM）与神经网络（NN）的结合是科学与工程领域的前沿方向，旨在通过数据驱动和物理约束解决传统方法难以处理的复杂问题。以下是详细的发展方向及对应的代码示例。

2025-02-01
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生物质废弃物产热和发电（方法学）

生物质：是指动植物和微生物的非化石结构且可生物降解的有机物质。包括农业、林业及相关产业的产品、副产品、残留物和废物，以及非化石结构且可生物降解的工业及城市垃圾的有机组成部分。生物质还包括通过非化石结构且可生物降解的有机物质分解回收的气体和液体。

2024-12-03
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生物质能碳捕集与封存在实现碳中和中的作用

BECCS是通过捕获生物质能利用过程中的CO2，并将CO2永久封存在地质构造中的一项负排放技术。生物质能结合碳捕集与封存（BECCS）技术包括生物质能利用和碳捕集与封存（CCS）两个阶段。

2024-12-03
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自动驾驶算法——理解强化学习（二）

动态规划一般需要具备2个性质：最佳子结构→你可以将某些 RL 问题分解为≥2 个部分，然后解决它们，最后将它们组合起来找到最佳问题，从而解决该问题。重叠子问题→子问题可以出现多次，通过将问题分解为子问题，我们可以获得一些好处。

2024-12-18
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一般来说，三层神经网络可以逼近任何一个非线性函数，为什么还需要深度神经网络？为什么深度学习模型能够自动提取多层次特征？｜深度学习

2024-12-22
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如何实现“零样本”交通信号控制？图神经网络如何让智能交通系统适应任意复杂的道路结构？其中的关键原理是什么？

在现代城市化进程中，交通拥堵已成为全球性问题。传统的交通信号控制方法往往依赖于预先设定的规则和大量的历史数据，但随着城市道路网络的复杂化和动态变化，传统方法在面对未见过的道路结构或场景时显得力不从心。因此，如何实现一种无需依赖先验数据、能够直接适配任意复杂道路结构的“零样本”交通信号控制，成为智能交通领域的重要研究方向。

2024-12-22
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5、中国碳捕集利用与封存技术发展路线图-29页

5、中国碳捕集利用与封存技术发展路线图-29页,5、中国碳捕集利用与封存技术发展路线图-29页,5、中国碳捕集利用与封存技术发展路线图-29页

2024-10-12
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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智能体治理研究报告（2026年）

智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进