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碳中和背景下氢能利用关键技术及发展现状

氢能作为一种二次能源,因其绿色、灵活、来源广泛等特点,将在可再生能源占主导的未来能源体系中发挥重要作用。决定氢能产业大规模发展的核心是实现低廉、高效的原料来源和储运。为此,从可再生能源电解水制氢和储氢运输 2 个方面,对实现氢能清洁和高效利用的关键技术进行了综述。总结了欧洲和日本作为氢能利用的领先国家在氢能发展方面的一些思路与进展,也对氢能的成本因素进行了讨论。分析了我国氢能发展的趋势,对于未来我国氢能产业发展的前景,提出以下建议:建立健全法规与政策体系;重视氢源供应及储运的发展;积极探索发展各类氢能利用方式。

  • 2022-04-21
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桥梁钢结构焊接自动化技术的应用

进入21世纪后,中国经济持续稳定发展,促进了公路、铁路和城市交通体系的建设和完备,带动了桥梁建设快速发展和进步。桥梁建设不仅满足于功能性,还向高速、大跨度、重载、环保和美观方向发展。我国先后建成了重庆朝天门长江大桥、武汉天兴洲长江大桥、南京大胜关长江大桥、铜陵长江大桥、苏通长江大桥、嘉绍大桥、杭州湾跨海大桥、青岛海湾大桥、厦漳跨海大桥、湖南矮寨特大桥等许多有特色的拱桥、斜拉桥和悬索桥,目前正在兴建港珠澳大桥、沪通长江大桥、虎门二桥等超级桥梁建设工程,我国桥梁建设无论在数量、建设速度还是建造的规模上,都是其他国家在同一时期无法比拟的。

  • 2022-04-21
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新型智能网联监控系统在智能集卡车上的应用

随着智能车时代的发展 ,在智能化车辆技术不断进行技术革新的过程中 ,需要有完备的监控系统保证其运行安全 。通过对现有的监控技术的调研 ,提出一种适用于智能集卡车上的完备的智能网络监控系统 ,实现多路 CAN 信号采集 、多路高清视频采集 、以及云监控功能 。多路高清视频采集能覆盖车身长 、盲区大以及可拆卸后挂等集卡车特点 ,实现无死角监控 ;多路 CAN 信号采集则能全面记录车辆以及智能集卡车上搭载的多种传感器数据。

  • 2022-04-20
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万字详解高精度地图

所谓高精度地图(也称为高精度地图),实际上是和普通导航电子地图相对而言的服务于自动驾驶系统的专题地图。高精地图也称自动驾驶地图、高分辨率地图,是面向自动驾驶汽车的一种新的地图数据范式。高精地图绝对位置精度接近1m 相对位置精度在厘米级别,能够达到10-20cm。

  • 2022-04-20
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万字详解车联网、V2X以及通信模式

蜂窝通信(Uu)和直通通信(PC5)两种模式优势互补,通过合理分配系统负荷,自适应快速实现车联网业务高可靠和连续通信——Uu接口基于4G/5G频段支持时延不敏感业务(如地图下载、信息娱乐等),PC5接口基于ITS专用频段支持低时延、高可靠业务(如V2V、V2I、V2P等道路安全业务)。

  • 2022-04-20
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万字详解自动驾驶车路协同C-V2X通信协议

车联网是指以车内网、车际网和车载移动互联网为基础,按照约定的通信协议和数据交互标准,在车、路、行人及互联网间进行无线通讯和信息交换的系统网络。 车辆通过卫星导航系统、射频识别、传感器、摄像头图像处理等装置自动完成自身环境和状态信息的采集,通过互联网技术,车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器,对车辆数据做进一步的分析处理。

  • 2022-04-20
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双碳目标下绿色建筑发展和对策研究

普遍受认可的绿色建筑概念内涵,在近10年中由“节地、节能、节水、节材、环保”逐步向“安全耐久、健康舒适、生活便利、资源节约、环境宜居”发展,可以看到,绿色建筑在生态可持续、环境友好的前提下愈来愈重视人们居住环境的提升。当下,绿色建筑在不同国家和地区的定义和概念不同。世界绿色建筑委员会(The World Green Building Council)提出,由于不同国家和地区存在不同的特点,例如历史、文化、传统、气候条件、不同的建筑类型和年龄,以及环境、经济和社会条件,导致了不同国家对绿色建筑持有不同的态度和定义

  • 2022-04-20
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产城融合下的科学新城交通发展策略研究

新城建设是城市空间结构优化、创新发展的主要推动力。随着以深圳为代表的超大城市中心城区空间形态基本成型、建设用地增长受限,新城承担了部分中心城区外溢功能,共同发挥区域辐射带动作用,优化城市空间布局。科学新城作为新城的一种,既承担了中心城区外溢人口产业压力,又肩负了科学发展和技术创新使命,具有一定的特殊性。本文以光明科学城为例,通过分析光明科学城的发展模式,明确其与深圳中心城区的关系,并紧扣产业新城产城融合的整体特征,以产业更新下的人群出行特点及需求为切入点,聚焦现状交通与发展要求间的差距,判断其对外交通和内部交通的侧重点,从高效联系各级中心、强化枢纽带动作用、提升内部出行体验等角度,提出交通发展策略。

  • 2022-04-20
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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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