摘要：人工智能风险并非确定性、单一性的风险,而是蕴含着生成多元性、演化交替性、结果未知性的体系性风险,这成为人工智能风险全流程规制的逻辑基础。全流程视域下,人工智能风险可类型化为算法设计风险、数据要素风险、平台控制风险、网络安全风险、自动决策风险等具体样态。人工智能风险规制立法应基于全流程规制视角,在规制范围上,加强全周期贯穿,实现人工智能风险的穿透规制;在规制进路上,注重全过程传导,实现人工智能风险的渐进规制;在规制内容上,强化全要素统筹,实现人工智能风险的一体规制。

摘要：寒区低温环境导致电动公交动力电池容量衰减,充电设施服务范围及规划数量受到影响,给电动公交充电站选址及定容规划带来挑战。为提高电动公交充电站的低温适应性,提出针对寒区电动公交充电站的选址算法及定容模型。首先,在选址规划中,构建充电站渐进覆盖服务半径,利用改进近邻传播聚类算法确定充电站选址点,基于算法聚类中心构建充电站Voronoi图划分充电集群。其次,在定容规划中,构建动力电池低温容量衰减模型,确定寒区电动公交的充电需求;基于容量有限的截尾排队论模型建立充电站有效服务强度、拒绝服务率及充电满意度等约束;引入成本权衡系数,以规划年限内全社会成本最小为优化目标,建立寒区充电站定容规划模型,并设计遗传算法进行求解。最后,以哈尔滨市市区电动公交充电站选址定容规划为例进行分析,算例结果得到9个充电站选址点及其充电集群,以及各充电站的充电机配置数量和各项成本。针对环境温度和成本权衡系数进行灵敏度分析,结果表明:寒区低温环境对充电站的充电机配置数量和各项成本有显著影响,合理权衡充电站和电动公交两者利益有助于提高充电服务满意度,降低全社会成本。

摘要：Hierarchical nanostructures have attracted widespread interest owing to their unique properties compared to their bulk counterparts. Thus, they are considered promising electrocatalytic materials. In this work, a novel hierarchical porous nanocomposite of cobalt phosphide nanocage@ferric-zinc mixed-metal phosphide nanotubes(denoted Co P@Zn Fe P) was fabricated using a self-assembly approach. Because of their structural and compositional merits, the as-prepared phosphide hybrids have abundant catalytic active sites and high porosity for facile mass diffusion. In an alkaline electrolyte, the CoP@ZnFeP flower-like hybrids displayed enhanced catalytic activity for the hydrogen evolution reaction and the oxygen evolution reaction compared with a mechanical mixture of Co P and Zn Fe P nanoparticles. The CoP@ZnFeP hierarchical nanocomposites also showed excellent activity for the overall water splitting reaction, yielding a water-splitting current of 10 mA/cm^2 on the application of just 1.6 V, as well as excellent durability(24-h long-term operation) in a two-electrode system. Our design methodology may create opportunities to search for highly efficient and robust non-precious metal catalysts with applications in high-performance energy conversion and storage devices.

摘要：本试验旨在探究复方中草药对黑棘鲷(Acanthopagrus schlegelii)生长性能、非特异性免疫及肠道消化酶的影响。将党参(Codonopsis pilosula)、黄芪(Astragalus membranaceus)、板蓝根(Isatis tinctoria)、金银花(Lonicera japonica)、麦冬(Ophiopogon japonicus)、炽壳(Fructus aurantii)、大黄(Rheum palmatum)、神曲(Massa medicata fermentata)、杜仲(Eucommia ulmoides)、天门冬(Asparagus cochinchinensis)、艾叶(Artemisia argyi)、仙鹤草(Agrimonia pilosa)粉碎混匀,配伍制成复方中草药。试验采用单因素设计,将复方中草药梯度(0%、0.4%、0.8%、1.2%、1.6%、2.0%)添加到黑棘鲷(Acanthopagrus schlegelii)基础饲料中,饲喂黑棘鲷28d。结果表明:复方中草药添加量在0.4%时增质量率和特定生长率显著增高,且饵料系数显著降低(P<0.05),其中,增质量率提高14.5%,饵料系数降低16.3%;饲料中添加复方中草药显著降低血清总胆固醇、甘油三脂、低密度脂蛋白胆固醇含量,添加量为0.4%、1.2%、1.6%时总胆固醇含量显著降低(P<0.05)且试验组低密度脂蛋白胆固醇含量均显著降低,超氧化物歧化酶和过氧化氢酶活性均显著增加,淀粉酶、脂肪酶和胰蛋白酶活性均显著高于对照组(P<0.05)。综上所述,饲料中添加复方中草药能够提高黑棘鲷生长性能,非特异性免疫及肠道消化酶活性,并能有效改善血脂;推荐适宜添加量为0.4%~1.2%。

摘要：针对现有冷库能耗高的问题,本研究提出了一种基于相变蓄冷技术的冷库供冷系统,通过在电价较低的谷电时段利用蓄冷设备储存冷量,在电价较高的尖电时段释放冷量。对系统冷负荷、蓄冷量、相变材料的用量及流量等关键参数进行了设计计算,并开展了系统运行性能分析。结果表明,与传统风冷直冷型冷库系统相比,该系统在尖峰时段的日均用电量降低了88.6%,高峰时段降低了81.9%,日均用电量节能率高达18.69%,同时日均电费成本降低了46.72%。此外,压缩机的日均启停次数减少了72.48%,系统运行的稳定性得到了改善,有效延长了设备的使用寿命,降低了维护成本,在增强系统稳定性、降低能耗和运行成本方面具有明显优势。

摘要：在果蔬保鲜库的建设与运行中,合理的冷风机选型对于保持产品质量和降低能耗具有关键意义。本文分析研究了影响冷风机选型的关键设计输入参数和相关条件,并探讨了输出参数确定与技术要求校核的方法。本研究的目标是果蔬保鲜库的冷风机选型提供可行实用的流程,以减少食品干耗,确保冷库内物品保鲜效果。通过设计参数的梳理、条件确认和校核,确定了风机选型方法。结果表明,本选型方法能有效减少食品干耗并提升能效。

摘要：为提升平行流交叉口的运行效率,消除左转非机动车和直行机动车冲突,将钩形转弯的概念引入到平行流交叉口设计中,给出非机动车过街控制策略,并结合机动车通行和行人过街,将其整合到一个统一的优化模型中。考虑信号相位相序、绿灯时长、周期时长、左转非机动车待行区容量、非机动车清空时长、车道平衡等约束条件,以机动车通过量最大为优化目标,建立线性规划优化模型。研究结果表明:两步过街和优化设计解决了左转非机动车安全过街问题,是平行流交叉口非机动车过街设置的有效替代设计方案;在低高两种流量场景下,相对于常规设计,两步过街分别降低了35.02%、55.52%的机动车延误,优化设计分别降低了42.71%、65.60%的机动车延误;两步过街会造成左转非机动车延误大幅增加,不适用于左转非机动车流量较高的场景;常规设计机动车最大通过量受直行机动车流量和左转非机动车流量的影响最为严重,说明消除左转非机动车和直行机动车冲突,对提升交叉口通行能力作用显著,有助于推动绿色出行发展。

摘要：随着EO/EG装置的催化剂性能的提升,原料指标的提高,装置产生和累积的“三废”越来越少,需要排放的废气量越来越少,焚烧炉处理的废气量也随之减少,这可能导致装置焚烧炉长期在低负荷下运行。另外,随着国家对环境保护提出更高的标准,GB 31571—2015《石油化学工业污染物排放标准》,要求焚烧炉(炉膛温度大于850℃)尾气中NO_(x)最高允许排放浓度限值为180 mg/Nm^(3),前期设计的焚烧炉排放指标能否到达现在的高要求还值得验证和解决。本文分析焚烧炉低负荷运行的问题,针对性地调整操作和优化指标,使原先设计的焚烧炉在较低的负荷下安全、稳定、环保的运行。

摘要：准确计算压缩机热力性能,对于压缩制冷热泵系统的设计和优化有重要作用,压缩机机理模型中存在经验系数的选择,这对于复杂工况下压缩机运行时模型的准确度提出挑战.应用数据驱动模型对压缩机进行建模,以压缩机进出口压力和进口温度为输入参数,以压缩机功率、输气量及出口温度为输出能数,利用压缩机机理模型、BP人工神经网络模型和GA-BP模型对压缩机性能进行预测.结果表明,数据驱动模型预测压缩机性能结果相对误差均在4%以内,GA-BP模型预测压缩机性能参数结果相对误差均在1%以内,这表明基于GA-BP的压缩机模型对压缩机性能参数有较好的预测能力.

摘要：介绍产品模块化的优点和方法,从模块的概念入手,介绍模块化设计的特点,以及产品模块化设计管理和应用。