数据交流

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人工智能大模型如何赋能新质生产力发展
《理论动态》2025年第1期14-19,F0004,共7页张晓 
2024年中央经济工作会议指出,“以科技创新引领新质生产力发展,建设现代化产业体系”,“开展‘人工智能+'行动,培育未来产业”。新征程上,要以科技创新推动产业创新,特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能,发展新质...
关键词:未来产业 产业创新 人工智能 新动能 社会未来发展 数据交流 颠覆性技术 前沿技术 
三菱和EGAT联合研究在泰国天然气厂应用氢混合燃烧技术
《热能动力工程》2024年第7期173-173,共1页孙嘉忆(摘译) 
据官方报道,三菱重工(MHI)和泰国电力局(EGAT)将研究在泰国燃气轮机发电装置中执行氢共燃技术。此次合作将首先对EGAT一家发电厂的共燃试点项目进行可行性研究。目标是在2025年3月之前完成氢共燃比达到20%的研究。该协议建立在三菱重工...
关键词:合作伙伴关系 三菱重工 燃气轮机发电 混合燃烧 数据交流 燃料发电 碳捕集 试点项目 
燕山石化连续六年获评中石化“全部满意实验室”
《班组天地》2024年第4期83-83,共1页高常月 徐平 武莉莉 
3月14日,中国石化发布2023年所属炼油企业“全部满意实验室”名单,燕山石化入选。这是该公司连续六年获此殊荣,也是30家参评企业中唯一一家获得“六连冠”的单位。为考察炼油企业实验室分析检测能力,加强实验室之间数据交流,提高分析准...
关键词:炼油企业 燕山石化 船用燃料油 实验室分析 数据交流 车用柴油 检测能力 石化炼油 
2022年中韩越水稻迁飞性害虫及病毒病监测项目总结会成功召开
《山东农药信息》2022年第6期32-32,共1页
近日,2022年中韩越水稻迁飞性害虫及病毒病监测项目总结会以线上线下相结合的方式召开。基于中、韩、越三国同处东亚昆虫迁飞场、互为虫源地的科学事实,会议分析交流了2022年三国水稻迁飞性害虫及病毒病发生形势,系统总结了中-韩项目第...
关键词:重大病虫害 病毒病 水稻迁飞性害虫 昆虫迁飞 虫源地 数据交流 监测预警 信息共享 
2022年中韩越水稻迁飞性害虫及病毒病监测项目总结会成功召开
《中国植保导刊》2022年第11期101-102,共2页
11月9日,2022年中韩越水稻迁飞性害虫及病毒病监测项目总结会以线上线下相结合的方式召开。基于中、韩、越三国同处东亚昆虫迁飞场、互为虫源地的科学事实,会议分析交流了2022年三国水稻迁飞性害虫及病毒病发生形势,系统总结了中-韩项...
关键词:重大病虫害 病毒病 水稻迁飞性害虫 昆虫迁飞 虫源地 数据交流 监测预警 信息共享 
2022年中韩越水稻迁飞性害虫及病毒病监测项目总结会成功召开
《农药市场信息》2022年第22期10-10,共1页
近日,2022年中韩越水稻迁飞性害虫及病毒病监测项目总结会以线上线下相结合的方式召开。基于中、韩、越三国同处东亚昆虫迁飞场、互为虫源地的科学事实,会议分析交流了2022年三国水稻迁飞性害虫及病毒病发生形势,系统总结了中-韩项目第...
关键词:重大病虫害 病毒病 水稻迁飞性害虫 昆虫迁飞 虫源地 数据交流 监测预警 信息共享 
档案机构在科学数据管护中的作用研究综述
《机电兵船档案》2022年第5期48-52,共5页韩家钰 高怡寒 
对科学数据进行贯穿全生命周期的管护有利于促进数据交流,提升科研质量。随着第四代数据密集型科研范式的逐渐深化,各档案机构纷纷参与到科学数据管护工作中。本文回顾了当前档案机构参与科学数据管护工作的理论与实践的情况,在此基础...
关键词:档案机构 数据管护 科研质量 理论与实践 全生命周期 数据交流 科学数据 研究综述 
美国海军陆战队中将谈战争的本质
《现代舰船》2020年第17期130-133,共4页老鸭(译) 
在2002年的“千年挑战”军事演习中,一场价值2.5亿美元的演习被用来测试美军“转型”和“网络中心战”新技术。根据这种技术,美军之间的数据交流是前所未有的。范•里佩尔被授命指挥假想敌部队。在那次模拟战斗的前几天,他采取了非正规战...
关键词:美国海军陆战队 网络中心战 军事演习 假想敌 数据交流 先发制人 佩尔 蓝军 
释读区块链技术
《高中生之友》2020年第10期35-36,共2页华庆富 
区块链是一个“多对多”的去中心化数据交流平台区块链就相当于一本书,每一个区块就相当于这本书中的一页,而网络中的任何人都可以拥有这本书。无论世界的哪个角落上传一个数据时,立刻被记录在某一页(区块)上,而这一页的内容在网络上是...
关键词:区块链技术 数据交流 去中心化 多对多 上传 网络 
聚焦数据分析管窥素养培育
《高考》2020年第14期170-171,共2页黄培华 
时代发展至今,数据分析素养的培育刻不容缓,本文提出让学生完整经历数据分析的全过程,其一,切近现实经验,凝练数学问题,发展统计眼光;其二,突出分析过程,优化数据交流,积累活动经验;其三,形成数据洞察,反思统计推断,培育分析素养.
关键词:数据收集 数据分析 数据交流 数据解释 数据洞察 统计推断 
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