所示。其由非接触式智能感知终 端、接触式智能传感器和辅助系统构成，实现 GIL 全天候、全时段、全方位巡视等，同时也能对 GIL 热异常、各类绝缘缺陷、异响、异物、锈蚀、破损 等进行智能监测[46-47]。 目前需要重点研究提高故障定位准确率的方 法。如电缆温度异常定位仿真，针对不同的接地方 式与运行工况下的三相电缆，计算与分析不同常见 护层故障下环流变化后的电缆温升情况，根据电缆 高电压技术，2020，46(1)：1-13. WANG Liuwang, ZHOU Ziqiang, LIN Long, et al. Review on artifi- cial intelligence in substation operation and maintenance management[J]. High Voltage Engineering, 2020, 46(1): 1-13 高电压技术，2020，46(9)：3089-3096. GU Chaoyue, LI Zhe, SHI Jintao, et al. Detection for pin defects of overhead lines by UAV patrol image based on improved Fast- er-RCNN[J]. High Voltage Engineering, 2020, 46(9):

AIGC 赋能智慧图书馆路径智慧图书馆中的 AIGC 应用框架（理论建模） 赵杨 , 张雪 , 范圣悦 . AIGC 驱动的智慧图书馆转型：框架、路径与挑战 [J]. 情报理论与实践 , 2023, 46(07): 9-16. 郭利敏 , 付雅明 . 以大语言模型构建智慧图书馆：框架和未来 [J]. 图书 馆杂 志 , 2023, 42(11): 22-30+133 AIGC 赋能智慧图书馆路径：智慧图书馆中的 图书馆杂志 , 2023, 42(11): 22-30+133 [2] 赵杨 , 张雪 , 范圣悦 . AIGC 驱动的智慧图书馆转型：框架、路径与挑战 [J]. 情报理论与实践 , 2023, 46(07): 9-16. [3] 尹克寒 , 陈纪文 . AGI 浪潮下 Sora 何以赋能智慧图书馆建设？ [J]. 图书馆理论与实践 , 2024: 1-8. AI GC 赋能智慧图书馆路径—— 治理等各层次应用需求，提高智慧图书馆运行效率 [1] 。 [1] 赵杨 , 张雪 , 范圣悦 . AIGC 驱动的智慧图书馆转型：框架、路径与挑战 [J]. 情报理论与实践 , 2023, 46(07): 9-16. AIGC 的软件指相关算法和模型，以及在此之上的模型代理模块、通用 API 模块和 领域模型模块。智慧图书馆中的 AIGC 算法包括传统的回归模型、支持向量机、决策 树以

������������������������������� ������������������������������� ������������������������������ -46- � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � DHR(Dynamic Heterogeneous Redundancy)������������ ������������������������������� ����������������������� ����������������������������� �����������������[46]������������ ������������������������������� ��DHR ��������������������������� ������������������������������� ������������������������������� ������������������������������� ���������������������������� ��������������[46]������������� ������������������������������� ������������������������������� �������������������������������

........................................ 46 5.1.4 测风时段代表性分析 .............................................................................................. 46 5.1.5 IEC 等级判定 ......................... 68 4.2.2.3 装机容量及系统设计方案 42 / 68 拟选区域光伏电站建设，采用 25 ° 最佳倾角与平铺结合的方式，初步 规划本项目光伏总装机容量约 76MW（屋顶分布式 46MW+地面 30MW）。拟选 42 / 68 用 72 版型 540Wp 单晶 PERC 光伏组件，每 26 块光伏组件串联为 1 个光 伏组串，每 18 个光伏组串接入 1 台 225kW 1061 小时。 经初步评估，本项目光伏装机容量约为 76MW，25 年总发电量约为 193254 万 kWh，25 项目逐年发电量估算表如下。 表 4.3-2 光伏项目逐年发电量估算表 年份 46MW 屋顶分布式项目 30MW 地面项目 总计 1 4875.28389 3413.111856 8288.395746 2 4847.922603 3393.956636 8241.879239

275 271 112 398 681 959 1234 1505 35.4 34.43 33.45 32.48 31.5 30.53 255 252 249 246 243 240 -206 46 295 541 785 1025 9.11% 318.37 8.62 所得税前(Ie = 7%) 期 15 16 0 0 0 0 649.93 759.87 649.93 642 742.96 734.42 725.88 657 650 642 85 84 84 1188 1272 1356 502.54 496.92 491.3 383 379 375 47 46 46 3.89 3.84 3.79 38.9 38.39 37.87 30.53 29.55 28.58 -82 -80 -77 82.43 79.8 77.17 82 80 77 157

打印”入选。 表 1 农业科学、植物学和动物学领域 Top10 热点前沿 序号 热点前沿 核心 论文 被引 频次 核心论文 平均出版年 1 高致病性禽流感病毒 H5N1 的洲际传播和跨物种感染 46 2354 2023.1 2 非生物胁迫下植物的生理生化反应和抗氧化防御 17 1181 2022.3 3 金属纳米粒子的生物合成及其在控制植物病害和促进植物生长 中的作用 16 1526 2022 20 2244 2021.6 7 利用植物根际促生菌缓解植物的盐胁迫 19 1729 2021.5 8 拟南芥的温度感应机制 11 1140 2021.5 9 基于深度学习的植物病害检测 46 5951 2021.2 10 吞咽困难食品的 3D 打印 13 1656 2021.0 011 2019 2020 2021 2022 2023 2024 高致病性禽流感病毒 H5N1 去传统图像识别技术的特征提取和分类器设计的大量 工作。同时，深度学习可以表达原始图像特征，具有 端到端的特点。这些特点使得深度学习技术在植物病 害识别中得到了广泛应用，并成为研究热点。 该热点前沿共有 46 篇核心论文，重点研究基于 卷积神经网络、深度卷积神经网络和深度残差神经网 络的深度学习方法，构建植物叶片病害识别模型，从 整个叶片或叶子的单个病变和斑点来识别植物病害。 相关研究涉及众多作物种类，包括粮食作物和瓜果蔬