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县域田长制”系统建设方案

县域田长制平台建设方案旨在通过信息化技术构建一个覆盖全县域的耕地保护与管理平台,整合土地资源数据、监测预警、动态巡查、责任考核等功能模块,实现对耕地的精细化管理与保护。该平台不仅能够提升土地利用效率,还能有效防止非法占用和破坏耕地行为,确保国家粮食安全和生态平衡。

  • 2024-11-20
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5G+智慧种植解决方案

智慧种植解决方案是利用先进的信息技术和自动化技术,提升传统农业种植水平的一种现代农业模式。它包括使用土壤湿度传感器、气象站、摄像头等设备收集农田环境数据,通过物联网技术将这些数据传输到云端服务器。然后,借助大数据分析和人工智能算法,对作物生长状况、病虫害情况等进行实时监控和预测,并据此自动调节灌溉、施肥、光照等操作,实现精准农业管理。此外,该方案还支持远程监控与管理,使农业生产更加高效、环保和可持续。

  • 2024-11-20
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基于TFDR的波形时域包络线电缆故障定位技术

传统时域反射法由于其高频成分含量较低,在电缆中的传播过程中信号衰减较大,且无法对信号色散衰减进行补偿,因此仅能够适用于较为严重的缺陷或故障,无法对局部微弱缺陷进行很好地探测,定位准确度较低。基于此,根据参考信号的特性提出了一种基于波形时域包络线的定位技术;先对参考信号及其反射信号在时域上利用希尔伯特变换求取包络,再对包络曲线进行求对数及归一化处理,最后再使用八阶巴特沃斯带通滤波器进行滤波抑制噪声后,分别对50 m及500 m长的电力电缆进行实际测试。结果表明时域包络线技术实现了对电缆缺陷的有效定位,同时结合时域波形变化情况还可对电缆缺陷类型进行判断。

  • 2024-11-20
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计及转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测

为提升数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)对于短期风电功率预测的指导意义,计及转折性天气过程对功率预测的影响,提出了一种考虑转折性天气过程识别与检验的短期风电功率预测方法。对时间序列的NWP间隔15 min的样本采用基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)分类器进行转折性天气过程的识别,基于识别结果,采用基于面向对象的诊断检验方法(method for object-based on diagnostic evaluation,MODE)对转折性天气过程的风速序列进行检验,挖掘NWP预报规律性。根据待预测时段的天气过程识别结果匹配天气过程,选用不同模型进行短期风电功率预测。将所提方法应用于中国吉林某风电场进行算例验证。结果表明转折性天气过程识别方法具有较高的识别准确率。各类天气过程条件下RMSE值平均降低2.77%,MAE值平均下降了2.46%,证明了该方法的有效性。

  • 2024-11-20
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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

  • 2026-03-30
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【专家PPT】泰瑞数创须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用

【专家 PPT】泰瑞数创须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用,【专家 PPT】泰瑞数创须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用

  • 2025-01-17
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【专家 观点】大数据在超大城市及城市群综合交通体系研究中的应用

大数据(Big Data, Mega Data)指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察 力和流程优化能力的海量、高增长率和多 样化的信息资产[1]。2008年8月,大数据概念由牛津大学教授Viktor Mayer最早提出。在他编写的《大数据时代》中,大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径而采用所有数据进行分析处理的研究方法[2]。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value (价值)[3]。

  • 2025-01-17
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中国一汽:2024年汽车产业AIGC技术应用白皮书

近年来,AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)技术以其惊人的 潜力和发展速度,迅速渗透至各行各业,展现出前所未有的变革力量。在智能化浪潮席卷全球的今天, AIGC被视为推动汽车智能化乃至整个汽车行业全领域的基石性技术,其深远的影响力和巨大的发展 潜力,正迅速成为汽车产业从业者关注的焦点。

  • 2025-01-17
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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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