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锂离子动力电池用高容量氧化亚硅复合负极材料制备研究广东省稀有金属研究所

通过冻干-煅烧合成了一氧化锰/石墨烯(MnO/rGO)复合材料,并将其用作锂离子电池负极材料.在500 mA·g-1的电流密度下,MnO/rGO复合材料表现出高达830 mAh·g-1的可逆容量,且在充放电循环160圈后,其可逆容量依然高达805 mAh·g-1.倍率测试结果显示,循环225圈后,在2.0 A·g-1的电流密度下,其可逆容量高达412 mAh·g-1.复合材料中的石墨烯在提高材料导电性的同时有效地缓解了一氧化锰充放电过程中的体积膨胀.通过对比容量-电压的微分分析,发现复合材料超出一氧化锰理论容量的部分是由形成了更高价态的锰引起的.MnO/rGO复合材料比纯一氧化锰(p-MnO)更容易出现高价态的锰,可能是因为rGO上残留的氧为电极反应提供了额外所需的氧源.该一氧化锰/石墨烯复合材料因其简单绿色的合成过程及优异的电化学性质,有望在未来的锂电负极中得到广泛的实际应用

  • 2021-03-22
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阿里巴巴大数据实践之路-陈鹏宇

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-30
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2018 中国联通5G服务化网络白皮书

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-23
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智慧城市三维可视化系统解决方案

通过搭建智慧城市平台,使得物质空间层面与科技数据层面能够相互融合,实现万物互联互通。从最基础的城市家具、传感器、到住宅建设、道路交通,从地下管廊到建筑结构,从垃圾处理到新能源技术,从地块划分到公共空间运营,更加注重智慧互联、数据治理、新型产业培育和生态环境。

  • 2021-06-23
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基于大数据技术的整体安检解决方案

未来十年什么最贵?我认为是足够聪明的算法工程师,把收集和存储的海量信息和大数据,通过各种算法,让这些信息自动进行筛选和分析,提供更加准确符合发展要求的信息,这就是基于大数据技术的智能化解决方案。实际上,人工智能就是创造出更多的聪明人来帮助我们工作。最近各种“人机大战”让我们预测到了未来人工智能的发展方向,似乎让人有点害怕,但这是不可避免的趋势。

  • 2021-05-31
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联想智慧医院整体解决方案

“智慧医院”对病人的意义: 第一层次:更加方便快捷 第二层次:全面感知和度量(院内、院外、全生命周期),互联互通,洞察力 第三层次:诊疗行为质的提升,产生新的价值(预防为主、准确度、决策辅助) 第四层次:个性化

  • 2021-05-06
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APP隐私合规实践

1、制定发布SDK、手机操作系统个人信息安全评估要点。 2、针对面部特征等生物特征信息收集使用不规范,App后台自启动、关联启动、私自调用权限上传个人信息,录音、拍照等敏感权限滥用等社会反映强烈的重点问题,开展专题研究和深度检测。 3、对违法违规收集使用个人信息行为加大发现力度、曝光力度、处罚力度。 4、发布免费技术工具,指导中小企业开展个人信息收集使用行为自评估,提升中小企业个人信息收集使用活动的合法合规性。 5、推进App个人信息安全认证工作,有序开展认证证书和标识发放,建立持续动态的认证跟踪机制。

  • 2021-05-07
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煤矿工业控制系统信息安全解决方案

矿井综合自动化系统是整个矿井安全生产监控系统信息的集成,它需要一个快速、安全、可靠的网络平台为大量的信息流动提供支撑,同时要有一个功能全面的安全生产信息应用系统为矿井安全生产提供科学调度、决策的依据。

  • 2021-04-26
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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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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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