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以“数字法治·智慧司法”助推法治事业高质量发展

近年来,江苏司法行政系统认真学习贯彻习近平总书记关于政法智能化建设的重要指示精神,按照司法部“大平台共享、大系统共治、大数据慧治”的发展要求,坚持需求引领、创新为用,坚持整体架构、系统推进,着力建设以“数字主导、智能服务、扁平管理、全程监控”为核心、具有江苏特色的“数字法治·智慧司法”体系,形成一站登录、全网漫游,一人采集、全员共享,一网通办、全域服务的信息化工作格局,集中体现为“三个一”;

  • 2022-02-14
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电网企业深度参与“国内大循环”构建新发展格局

特高压是目前世界上最先进的输电技术,涉及产业链长且环环相扣。特高压工程不仅能推动能源生产、消费革命,还能拉动相关企业企稳增收。譬如,据测算白鹤滩-浙江特高压直流工程将带动电源、电工装备、用能设备、原材料等近20个上下游产业链产值110亿元,预计增加就业岗位近2500个。

  • 2022-02-14
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国家重点支持的高新技术八大领域

测试支撑环境与平台技术;软件管理工具套件技术;数据挖掘与数据呈现、分析工具技术;虚拟现实(包括游戏类)的软件开发环境与工具技术;面向特定应用领域的软件生成环境与工具套件技术;模块封装、企业服务总线(ESB)、服务绑定等的工具软件技术;面向行业应用及基于相关封装技术的软件构件库技术等。

  • 2022-02-16
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水下磁耦合谐振无线电能传输技术及应用研究综述

相较于传统的湿插拔水下电能补给方式, 磁耦合谐振式无线电能传输(MCR-WPT)技术具有绝缘性好、结构简单、电能传输安全性高、操作方便等优势, 在水下航行器等海洋机电设备电能补给方面有良好的应用前景。文章首先介绍了MCR-WPT技术的基本结构和工作原理, 重点关注了海洋环境下MCR-WPT的特殊性; 分别从机理研究和应用研究两方面阐释了水下MCR-WPT技术的研究现状与热点问题; 最后分析了该技术待解决的关键问题及其发展趋势, 主要包括电能传输机理、电磁耦合器设计、系统海洋环境适应性、电磁兼容性以及新材料的应用。文中研究旨在为我国水下MCR-WPT技术的发展和应用提供参考。

  • 2022-02-16
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一种应用于线路保护装置的嵌入式行波测距方法

常规测距技术基于阻抗法原理,受过渡电阻、系统运行方式、线路分布电容、采样传变误差和电流互感器饱和等因素影响,其测距精度普遍不高。与之相比,行波测距技术能够不受上述因素的影响,具有较高的测距精度。但目前变电站内运行的集中式行波测距装置存在较多的缺点,如双端行波测距装置需配置专用的光纤通信通道,行波波形无法结合故障波形进行分析,区内高阻故障时行波启动灵敏度不足,行波测距无法与区内故障关联,双端行波测距装置2 个变电站本对侧需配置同一个厂家设备,容易导致垄断格局等。

  • 2022-02-16
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基于智能光网络系统的配用电业务承载方案研究

近年来,随着分布式电源、微电网、智能用电、电动汽车等业务的快速发展,配电网功能和形态发生显著变化[1]。配电网成为有源电网,潮流双向流动,负荷也主动参与电网调节,这使得电网与用户之间建立了双向互动的能源流和信息流。作为承载配电网各类业务的通信基础设施,配电通信系统的稳定性、安全性、自愈性越发显得重要[2-3]。

  • 2022-02-16
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基于加权磨煤机组合工况的喷氨格栅调整方法研究

中国一次能源资源禀赋决定了中国将在较长时间内保持以煤电为主的电源结构。燃煤发电厂为社会生产、生活输出了绝大部分电力,同时也向大气排放烟尘、二氧化硫、氮氧化物等污染物。近年来,大气环境问题日趋严峻,严重的区域性雾霾天气频发。为保护大气环境,国家出台了GB 13223—2011《火电厂大气污染排放标准》和《煤电节能减排升级与改造行动计划(2014—2020)》等一系列法律法规,要求对燃煤发电厂排放的污染物开展深度控制[1]。NOX(氮氧化物)是燃煤火电排放的主要污染物之一,开展NOX深度控制和减排,对于改善发电厂周边大气环境质量有重要作用。

  • 2022-02-16
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某660MW大型汽轮发电机定子线棒股线断裂原因分析

发电机定子端部绕组在运行时受到交变电磁力的作用会产生相应的振动。发电机端部绕组属于悬臂梁结构,处于发电机的绕组结构薄弱位置。发电机端部绕组的振动主要受两方面的影响:端部绕组受到的电磁力与发电机所带的负荷,或者说通过的电流有关;同时与端部的磁场强度有关。发电机振动的固有频率和端部绑扎结构有很大关系,绑扎位置和绑扎力的大小,以及端部绕组的质量对端部绕组运行时的振幅影响很大。有的发电机出口发生过短路故障,发电机受到大电流冲击,会严重伤害发电机定子绕组端部固定结构[1-2]。

  • 2022-02-16
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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