南京大学是国家教育部直属的“985工程”重点建设高等院校，本文以其仙林校区为例，在2013年6月开展为期一周的调查，为54个学生安装移动调查软件，最后经过样本筛选（对于被调查者中，涉及到天数过少的情况给予剔除，有效样本天数保证在6天以上）得到有效样本19个，有效率为35.2%，其中男女比例较一致，学历以本科为主（占比达68.42%），学科以理科和工科为主。
医疗设备的小型化、便携化是医疗领域发展的新趋势。目前，小型、便携的医疗设备的研发工作已经逐渐成熟。典型案例包括复星集团投资超过1个亿美元帮助Butterfly Network 公司研发小型化掌上超声波设备。而更多针对特定病症的小型化检测设备也逐步涌现。例如，Medical System 公司用于血液检测的产品“潘多拉CDx”，它由一个小型离心机+ 探测器组成，只需要把人的血液样本放到其小光盘上，15分钟之内就可以读取血液中的各项指标，并且提供一份十分详细的血液报告。目前“潘多拉CDx”已经用于临床的乳腺癌检测，其检测过程不但无痛，而且效率和准确度较高。
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新科技革命的核心是数字革命。与以往机械替代人工不同，数字革命不仅是替代性的，以软件替代硬件、以人工智能替代人；更是颠覆性的，将改变现有生产方式、生活方式、思维方式，乃至重塑生产关系。在数字革命时代，大数据是资产更是战略性生产资料，云计算、人工智能大力提升生产力，物联网优化组合生产资料，而区块链则重塑生产关系。
5G、物联网、云计算、区块链等数字技术的发展应用，驱动经济数字化发展，也带动了数字化税收治理模式的创新。以数治税这种新型的税收征管理念及模式能够提高税收遵从度，推进税收信息化发展，提高税收治理的现代化水平。税务部门对以数治税进行探索实践，以数治税面临的挑战主要包括大数据平台构建不完善、信息共享程度低、涉税数据分析利用效率低、风险管控能力不足等，建议从打造大数据应用平台、强化大数据综合运用、加强多部门协调配合、优化数字绩效管理机制等方面加强数字化税务的建设发展。
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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。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。
以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。
本报告考虑工业领域的网络安全需求，结合工业领域5G LAN 技术的发展和应用情况，总结了5G LAN网络安全相关技术，以及有代表性的行业典型案例，为工业领域的5G LAN安全技术应用和推广提供参考依据和指导。
生物质能作为重要的可再生能源，同样是国际公认的零碳可再生能源，具有绿色、低碳、清洁等特点。生物质资源来源广泛，包括农业废弃物、木材和森林废弃物、城市有机垃圾、藻类生物质以及能源作物等。生物质能通过发电、供热、供气等方式，广泛应用于工业、农业、交通、生活等多个领域，是其他可再生能源无法替代的。
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