本文提出了变流器间及内部的分层功率路由方案，来实现系统中多个独立变流器间的交直流混合微网在并网模式下的有功功率损耗和功率不平衡因数的最小化。通过改进的IEEE 13作为高度功率不平衡的交直流混合微网进行数值仿真，验证了所开发算法的有效性。根据仿真结果可知，除了实现耦合点处最小损耗和PIF之外，所提出的算法还改善了微网内的系统负载指数和电压分布。因此基于本文所提出的算法，优化非平衡混合微网中的功率路由，可实现较理想的系统运行指标。
地表信息提取是地理国情监测和环境保护的重要环节，本文选用Landsat-8 OLI遥感影像为主要数据源，针对分类样本数据少这一问题，在对2015年和2017年全球地表覆盖数据优化处理的基础上，将其作为分类的先验知识，以最大似然法、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和随机森林（Random Forest，RF）机器学习方法，以及基于VggNet-16和ResNet-18模型的深度学习方法，对黄河三角洲区域进行地表信息提取方法的应用研究。结果表明，在利用粒子群优化遗传算法进行特征优化的基础上，RF和SVM模型分类总体精度较高，其中RF和SVM模型分类总体精度最高可达87.3%、86%；VggNet-16和ResNet-18两种模型的分类精度较机器学习方法有较大提升，其中以ResNet-18分类精度最佳，最高总体精度可达94.1%，Kappa系数为0.91。本文的研究方法在中分辨率遥感地物分类时具有较好的适用性和推广价值。
信息大爆炸的时代，数据赋能金融业务创新，数据资产管理逐渐成为数字金融科技发展的重要课题。2020年3月30日国务院首次将数据要素作为生产要素，上升到国家政策层面，5月15日，国务院再次提出加快培育数据要素市场，并将其纳入到“顶层设计”，数据资产管理已然成为国家数字化进程和行业发展的必然趋势。中国光大银行顺应数据赋能业务创新的新浪潮，主动开展新技术探索与应用，积极开展数据资产管理的创新实践，2019年启动数据资产管理预研工作，围绕“共享、协作、服务”的原则，引入运营模式和智能化技术，深挖数据管理“难落地，不主动，收益慢，易反复”的问题本质，转变思维，以用户为中心，以解决用户数据需求为导向，强调数据资产管理从“管好数”转变为“用好数”，同步开展内容建设、平台建设和机制建设，构建智慧服务能力，促进数据价值最大化，赋能业务数字化转型。
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中共中央总书记习近平在主持学习时强调，要充分认识推动量子科技发展的重要性和紧迫性，加强量子科技发展战略谋划和系统布局，把握大趋势，下好先手棋。从技术和法律角度来说，习总书记所谋划的“把握大趋势，下好先手棋。”应当指开拓领先的技术并且在全球范围内获得知识产权优势。“把握大趋势”是从技术角度，而“下好先手棋”是从知识产权角度而言。本文将探讨这两者的结合，如何利用现阶段国内量子技术的科技优势向国内外延申，获得知识产权体系的保护，在全球范围内获得竞争优势。本文主要从宏观角度分析当前量子通信领域的核心技术和专利保护的着重点。
联邦学习的概念在2016年由谷歌率先提出，最初用于解决安卓手机更新本地模型的问题。而近年来随着各个国家对个人隐私和数据安全的重视逐步提高，联邦学习作为机器学习和隐私计算的结合体，为解决数据孤岛问题开辟了一片全新领域。在医疗、金融、零售等领域逐渐涌现出了一些很有价值的应用场景，有部分场景已进入具体的落地应用阶段；在业界也出现了支持联邦学习架构体系的工业级开源框架，如FATE（Federated AI Technology Enabler）。
进行了SiC/6061复合材料真空辅助压铸试验，研究了表皮层和不同壁厚试样内部孔洞的形成机理，并探讨了其对试样力学性能的影响。结果表明，不同壁厚试样均存在厚度约为0.5 mm的表皮层，2 mm壁厚试样以分散的气孔为主，壁厚增大为4 mm后，孔洞转变为以气缩孔为主，并形成了大尺寸缩孔，孔洞集中于试样轴线心部区域。拉伸过程中，大尺寸缩孔易诱发试样脆性断裂，而处于表皮层中的颗粒易引起表皮层脆性破坏，导致试样力学性能下降。
当前，中国已经进入交通强国建设、快速城市化进程、经济社会转型变革、智能车路协同创新发展、新基建与数字化转型发展的新时期，新交通模式生态环境正在形成，城市交通与区域交通的工作重点已由大规模规划建设转移到高质量运行管理方向上来，传统的交通规划与管理、交通管理与控制学科理论方法面临着更新及挑战。2020年8月，中国科协在第二十二届年会闭幕式上发布了10个对科学发展具有导向作用的科学问题，其中第六个问题是：数字交通基础设施如何推动自动驾驶与车路协同发展？
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
滨海蓝碳 红树林 盐沼 海草床碳储量和碳排放因子评估方法 (陈鹭真，卢伟志，林光辉译)，滨海蓝碳 红树林 盐沼 海草床碳储量和碳排放因子评估方法 (陈鹭真，卢伟志，林光辉译)
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大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。大模型以其在模型精度和泛化能力等多个指标上超越传统AI模型的表现，以及赋能千行百业的巨大潜力，成为当今世界各国人工智能技术发展的核心方向。
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