摘要：前瞻布局建设未来产业,因地制宜发展新质生产力,是中国式现代化的必然选择。“十四五”规划正式提出布局未来产业以来,受前瞻性、颠覆性技术制约,欠发达地区对其鲜有布局。贵州“村超”以文化创意和数字商业模式为驱动,融合体育、文化、美食、表演等众多业态,探索了乡村振兴未来产业实践路径。欠发达地区发展未来产业,关键在于挖掘文化和生态旅游资源,推动欠发达地区数字化、绿色化和创意化“三化转型”,培育创意、电子商务和公共服务“三个生态系统”,激发创意活力,以价值共创助推优秀传统文化和生态旅游资源创造性转化,以东西部协作和对口支援进行人才和技术赋能,为欠发达地区注入未来产业新动能。

摘要：东西部协作为缓解西部地区温饱问题、消除绝对贫困与缩小区域发展差距贡献了重要的制度力量。不同于已有研究多从府际合作及横向转移支付视角探讨对口支援与东西部协作的制度设计与实践过程,本文构建了迈向共同富裕的东西部协作理论分析框架,并引入制度性集体行动分析框架对各阶段东西部协作的协作困境与机制演进展开整体论述。基于闽宁协作1996—2022年联席会议纪要与调研事实,总结出达成发展共识、互学互助、产业协作、人才交流与社会动员等五个行动路径,并对如何助力形成益贫性经济增长、包容性社会发展和多维度扶贫开发的可持续减贫格局进行分析。这些发现既有助于启示发展中国家未来实现可持续发展目标的贫困协同治理,也可为中国在共同富裕目标下进一步优化东西部协作制度促进乡村全面振兴提供参考。

摘要：未来产业由前沿科技和颠覆性技术创新引领,并在重大国计民生领域交叉融合应用,其以大数据和知识作为关键生产要素,将对人类社会生产、生活和治理方式变革以及可持续发展产生重大影响。未来产业的发展会优先集中于生物医药和人工智能诊疗、综合和多式联运智能交通、面向未来工厂的生成式设计、未来农业和可持续发展,以及生成式服务等领域。未来产业将带来产业组织变革,使之由工业经济时代的“物质产品—人类社会”二元结构迈向“物质产品—人类社会—信息空间”三维结构。未来产业生态建构关键在于培育未来计算生态系统、创新生态系统和数字商业生态系统。培育未来产业要求政策制定者营造开放包容、融合创新、关心社会公平的规制环境。

摘要：本文通过对新型经营主体的统计分析和典型案例分析,从融合模式、驱动力、融合效果、价值提升四个方面剖析中国农村产业融合发展机制。结果表明,"互联网+农业"、"文化创意+农业"新型经营主体的融合效果优于"接二连三"的新型经营主体。产业融合模式需由"接二连三"融合模式向更加紧密的"互联网+"、"文化创意+"融合模式转型。在这一转型升级过程中,技术、数据和人才都是影响产业融合发展的关键要素。

摘要：双相障碍是因家族病史、滥用药物等因素诱发的疾病,其具有反复发作、难以根治的特征,因此危害较大。相比于传统药物治疗对患者身心产生的损伤与副作用,光疗具有简单易行且疗效显著等特征。目前光的非视觉效应表明光照尤其是480 nm附近短波蓝光,通过ipRGC刺激5-HT神经元从而影响其神经递质分泌,从而影响前额叶皮层区域中的纹状体和杏仁核,进而影响情绪。本文以前期大量光治疗双相障碍的研究为基础,整理多篇文献所使用的总辐射量、蓝光辐射量、CS值、EML值等光参数,对问卷结果等实验数据综合分析,总结出不同光照特征参量对双相障碍的疗效,并进一步挖掘了短波蓝光在光疗中的有效性,验证了光的非视觉效应对双相障碍的影响。同时本文通过研究CS值、EML值与响应比例、缓解程度间的关系,为光辅助治疗双相障碍的实验设计和临床研究提供了新的思路。

摘要：居民用户作为智能电网的重要消耗端,合理用电对缓解能源危机起着至关重要的作用,用电量的分项计量及实时反馈能够引导用户自行优化用能习惯,同时帮助电网侧挖掘用户侧的节能潜力和需求响应潜力.非侵入式负荷监测是用电量分项计量的实现途径,本文针对现有高精度的基于深度学习的负荷识别算法运算复杂度高,无法用于家庭嵌入式设备的问题,提出利用无需训练过程的k最近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)算法作为负荷识别模型.首先对标准kNN算法容易误判少数类的缺陷采用加权方式进行改进,然后针对V-I轨迹缺失数值特征的不足提出了基于综合相似度的类别判决方法,最后利用数据集和实验室数据验证了上述算法的有效性.

摘要：光伏农业大棚正处于快速发展阶段,由于电池板的遮阴,棚内一般只种植喜阴农作物,而无法满足喜阳植物的正常生长。本文针对现阶段农作物与光伏系统争抢光照的现状,通过分析农业设施内的光照特征及农作物的光需求特征后,利用农作物被忽视的“午睡”潜力,结合可变倾角单轴跟踪光伏系统的技术特性,改变棚内光照特征,提出了一种分配光伏发电和棚内正常采光时间的光照调节方法。并通过模拟仿真,验证该方法的有效性和可行性。本研究可解决光伏遮阴对农作物种植类型限制的问题,优化了光伏与农业的对接端口,实现可应用于单轴跟踪农业光伏系统中的优化。

摘要：非侵入式负荷监测(Non-Intrusive Load Monitoring,NILM)是电网对需求侧进行精细化管理的关键技术之一,NILM通过实时监控用户用电设备的运行状态与能耗状况,为电网侧制定调度策略及用户侧制定节能计划提供了重要依据.在家庭NILM系统中,识别精度、实时性和实现成本是评价负荷识别算法的重要指标,选择唯一性强、维度低的负荷特征可提升负荷识别模型的精度和实时性,在不牺牲精度的前提下,降低数据采集频率,有助于控制硬件成本.本文提取了用电设备稳态运行时的形状和幅值特征,测试了改进kNN算法对不同特征组合的识别效果,筛选出唯一性最强的负荷特征为形状特征与幅值特征的组合.然后在此基础上,以采样频率和V-I轨迹分辨率为自变量,通过实验研究了数据质量与识别效果的对应关系,找出导致识别效果下降的采样频率和分辨率的临界点.