大清河水系是海河流域的重要支流之一，流域范围广泛，历史上对京津冀地区的水资源调配、农业灌溉及防洪安全有着重要影响。一、大清河水系流域概况 地理位置与范围 大清河水系位于海河流域中部，地理坐标大致在北纬 38°～40°、东经 113°～118° 之间，流域面积约 4.3 万平方公里。其范围北起燕山山脉，南至太行山山脉东麓，西接山西省，东邻渤海湾，涵盖北京、天津、河北、山西四省市的部分区域，核心区域在河北省境内。 水系构成 大清河水系以白洋淀为中心，由南、北两支组成： 北支：主要支流有拒马河、永定河泛区（部分汇入）等，发源于燕山山脉西段，流经北京西南部、河北西北部。 南支：主要支流包括唐河、潴龙河、漕河、瀑河、府河等，发源于太行山山脉东麓，流经河北西部和中部。 南北两支在白洋淀汇合后，经赵王河、大清河干流注入渤海（经独流减河入海口）。 地形与气候 流域西部、北部为山区（太行山、燕山），占流域面积约 60%，地势较高，水流湍急，是主要产流区；东部、南部为平原（华北平原部分），占比约 40%，地势低平，易发生洪涝。 气候为温带季风气候，降水集中在夏季（6-8 月），年降水量约 500-700 毫米，季节分配不均，导致流域内旱涝灾害频发。 大清河水系流经的主要县域 （一）北支（以拒马河为主） 北京市 房山区（拒马河源头之一流经此地，如张坊镇、十渡镇）。 河北省 涞水县（拒马河主干流经，是北支重要流经县）； 涿州市（拒马河下游流经，与南支汇合前的重要节点）； 高碑店市（部分支流流经，属保定代管县级市）。 （二）南支（唐河、潴龙河等支流） 山西省 灵丘县（唐河源头之一，属大同市，为南支最上游县域）。 河北省 阜平县（唐河上游流经，属保定市）； 曲阳县、唐县（唐河中游主要流经县，属保定市）； 安国市、博野县（潴龙河流经，属保定代管县级市及下辖县）； 定兴县、容城县、安新县（府河、漕河等支

光储充交直流三相并网 离网系统 基于Matlab三相光伏储能充电桩（光储充一体化） 关键词：光伏大功率 储能 充电桩 LLC 电池 并网PQ控制 SPWM 恒压 恒流充电 提供两个仿真可对比看效果，如图一，二。 点击“加好友”可先看波形效果细节 1、光伏，功率600kW，采用电导增量法 2、储能系统 采用双向DCDC，buck-boost变器，采用电压外环，电流内环，稳定母线电压800V。 3、并网逆变器采用PQ控制，交流系统 含220V大电网，LC滤波器，采用SPWM调制 4、三组充电桩采用全桥LLC结构，输入800V左右，恒压输出350~480V，恒流输出100A~300A效果好（恒流设置越小达到稳定的时间越长，理论可以设0A空载运行），额定功率120kW，开关频率60k。 充电桩可设置不同工况运行。 具备恒流切恒压功能。 注：仿真运行时间很长，超过半小时，这是为了能满足LLC离散运行要求，把powergui设置的很小，导致运行时间很长，加上LLC仿真特性造成的。 可提供仿真使用、参考资料

大数据时代《旅游学概论》智慧型课程建设与改革创新.docx

打开下面链接，直接免费下载资源： https://renmaiwang.cn/s/6xhbd 借助实时接口能够获取中国境内各个城市、不同省份以及全国范围的新型冠状肺炎（新冠肺炎 / 2019-nCoV / Covid-19）相关疫情数据，同时还能获取疫情的整体统计详细信息，此外，该接口还新增了美国各个州的疫情统计数据以及每日疫情数据 API 服务。通过爬虫技术可以对新冠疫情的动态变化进行实时追踪，所获取的疫情数据来源于丁香园平台与 covidtracking.com 网站。以下为数据大屏的示例链接：ht…

《大模型基础》 - 副本

大模型安全评估和拦截关键词的重要性在人工智能技术日益发展的今天愈加凸显。随着机器学习模型，尤其是大规模语言模型在各行各业的应用不断深入，确保这些模型的安全性和防止滥用成为了技术界和监管机构的共同关注点。本文将围绕大模型的安全评估测试题、安全拦截关键词等方面进行详细阐释。 大模型安全评估测试题是专门为了检测和评估大型语言模型在面对潜在安全风险时的反应和处理能力而设计的一系列问题或场景。这些问题或场景旨在模拟实际应用中可能遇到的敏感话题、不当内容或恶意请求，评估模型是否能正确识别和处理这些情况。大模型安全评估不仅要求模型能够识别出不恰当的输入，还要求其能够在不影响用户体验的前提下，作出适当的拦截或修改响应。 大模型安全拦截词/关键词是大模型安全评估中的一个重要组成部分。它指的是那些被设置为触发模型拦截机制的特定词汇或短语。当模型检测到这些词汇或短语时，会自动采取措施进行干预，如屏蔽、替换或提醒用户。设置安全拦截词/关键词是防止模型生成或传播不当内容的有效手段，尤其在聊天机器人、内容推荐系统等场景下至关重要。 在设计大模型安全评估测试题和拦截关键词时，需要考虑以下几个方面： 1. 确定评估的范围和标准：不同的应用场景对模型的安全要求不同。因此，首先需要明确评估的目的和适用的规则标准，如是否遵循特定的法律法规或道德准则。 2. 列出潜在的危险和不当内容：这包括仇恨言论、暴力内容、色情信息、虚假信息、诈骗内容等。通过分析这些内容的特征，提炼出关键的拦截词/关键词。 3. 构建多样化的测试场景：真实世界的应用环境复杂多变，测试场景需要尽可能模拟可能出现的各种使用情况，包括直接的不当输入和更隐晦的潜在风险。 4. 定期更新安全评估测试题和拦截词库：随着社会规范的变化和新技术的发展，新的不当内容和安全威胁会不断出现。因此，需要定期回顾和更新安全评估体系和拦截关键词列表。 5. 考虑人工审查的配合：尽管自动化评估和拦截是重要的防御手段，但完全依靠机器是不够的。建立有效的机制，让人类审查者介入处理复杂或边缘情况。 6. 透明度和用户反馈机制：向用户清晰地传达安全评估的措施，提供反馈渠道，确保用户知晓不当内容被拦截的原因，并能够提出疑议和申诉。 在大模型的备案过程中，需要遵循相应的安全标准和审查流程。备案不仅是对模型安全性的确认，也是对开发者和使用者负责任的体现。备案流程通常需要提供模型的设计说明、安全评估报告、数据来源及处理方式等详细信息，以证明模型的合规性和安全性。 大模型安全评估测试题和安全拦截词/关键词的制定对于保障模型的安全可靠运行至关重要。通过科学严谨的评估和持续的更新优化，可以有效地防范和减少大模型被滥用的风险，为用户创造一个更加安全和谐的应用环境。

积木报表2024年3月12日上传的sql文件，资源来自积木报表github，资源github下载链接是https://github.com/jeecgboot/JimuReport/tree/master/db 积木报表2024年3月12日上传的sql文件是积木报表项目的重要组成部分，该项目通过GitHub进行版本控制和资源分享。积木报表旨在为用户提供易于集成和高度可定制的报表工具，特别适用于需要快速搭建数据可视化大屏的场景。通过该项目提供的sql文件，开发人员和数据分析师可以便捷地构建复杂的报表系统，实现数据的高效展示。 该sql文件资源位于积木报表的GitHub仓库中的一个专门分支，这意味着它可能包含用于特定报表或大屏的数据库脚本。这些脚本可能包含了创建报表所需的表结构、视图、存储过程和触发器等数据库对象的定义。通过下载和应用这些脚本，用户可以快速地在自己的数据库环境中复现和定制报表功能。 GitHub作为开源社区的领导者，提供了便利的平台供用户上传和分享代码和资源。积木报表项目的这一决策反映了开源项目合作开发的特性，即通过共享资源来鼓励开发者之间的协作和创新。GitHub的分支管理允许项目负责人在不同的分支上管理不同的版本，同时也方便用户在多个版本间切换以获取需要的资源。 用户可通过提供的GitHub下载链接访问积木报表项目的数据库分支，找到所需的sql文件。下载链接格式通常为项目地址加分支名，例如"https://github.com/jeecgboot/JimuReport/tree/master/db"，这样的结构有助于用户直观地定位到具体的项目资源。在该分支下，用户可以找到一个或多个sql文件，通过这些文件，用户可以根据自己的需求，对数据库进行必要的配置和调整。 对于那些寻求快速搭建数据可视化大屏的开发者而言，积木报表项目提供的资源无疑是一大福音。开发者可以利用这些sql文件作为基础，进一步定制和开发出满足特定业务需求的报表解决方案。积木报表的这种设计理念，也反映了现代软件开发中模块化和可复用性的核心价值，能够帮助团队减少重复工作，提高开发效率。 此外，考虑到积木报表项目在GitHub上的托管，该项目的维护者可能还会定期更新sql文件，修复可能存在的bug，提供新的功能，或是优化现有资源。因此，用户应当定期关注项目仓库的更新，以获取最新版本的资源。同时，这种开源模式也有助于用户贡献自己的代码和意见，参与到项目改进和发展的过程中。 由于积木报表项目可能涉及到多种编程语言和技术栈，因此用户在使用sql文件时，可能还需要具备一定的数据库知识，包括但不限于数据库的安装、配置、SQL语言、以及可能涉及的特定数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL等）的使用。熟悉这些基础知识将有助于用户更好地理解和应用sql文件中的脚本，从而构建出高效、美观的数据可视化大屏。 积木报表2024年3月12日上传的sql文件是积木报表项目的一个重要组成部分，它通过GitHub平台为用户提供了一个高效构建数据可视化大屏的起点。借助GitHub的版本控制和社区支持，积木报表不仅方便了资源的获取和更新，也为用户搭建功能强大的报表提供了可能。通过这些sql文件，用户可以快速部署和定制报表系统，以满足不断变化的业务需求。同时，积木报表项目背后的开源精神，也为整个社区的协作和知识共享提供了良好的环境和机会。

内容概要：本文详细介绍了针对大功率电动叉车的电池管理系统（BMS）设计方案，特别强调了24串2A主动能量转移均衡技术和继电器控制的关键要素。文中涵盖了电池监控、均衡管理、安全保护、热管理和继电器选择等方面的内容，并提供了多个代码示例，如均衡电路控制逻辑、继电器控制逻辑和温度监控逻辑等。此外，还分享了一些实战经验和硬件选型建议，确保BMS在极端条件下仍能高效运行。 适合人群：从事电动车辆电池管理系统设计的研发工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于大功率电动叉车、货车等工业车辆的电池管理系统设计，旨在提高电池使用寿命、安全性和工作效率。 其他说明：文中不仅讨论了理论设计，还提供了实际应用案例和代码片段，帮助读者更好地理解和实施相关技术。同时，强调了在工业环境中BMS设计的独特挑战和解决方案。

sherpa-onnx预训练语音大模型与语音唤起模型是在深度学习和人工智能领域内，针对语音识别和处理所开发的前沿技术产品。这类模型通常通过预训练的方式，让计算机系统能够学习并理解人类的语音信号，进而实现高效的语音识别和处理任务。 sherpa-onnx预训练语音大模型具备较强的学习能力，可以在各种不同的语音数据集上进行训练，以达到更广泛的语音识别应用。这种模型的核心特点在于其高度的可扩展性和易用性，使其能够在多个平台上部署，尤其是在移动设备和嵌入式系统中。由于采用了ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，该模型能够跨多种深度学习框架进行操作，极大地提高了模型的兼容性和实用性。 语音唤起模型则是专门针对语音激活和语音控制设计的系统，它能够识别特定的唤醒词或短语，从而激活设备的语音识别功能。在智能助理、智能家居控制以及车载信息系统等领域，这种模型显得尤为重要。语音唤起模型通常要经过严格的优化，以确保在不同的环境噪音水平下也能稳定地工作。 在实践中，sherpa-onnx预训练语音大模型和语音唤起模型往往被集成到各种智能应用和设备中，以提升用户体验。例如，在智能手机上，用户可以通过唤醒词激活语音助手，进行快速搜索、发送消息、设置提醒等功能，而无需手动操作。在智能家居场景中，通过语音命令控制灯光、调节温度或播放音乐也变得非常便捷。 此外，这些模型的开发和应用不仅仅局限于消费电子产品，它们在医疗、教育、交通等行业的专业应用中也展现出巨大的潜力。在医疗领域，医生可以通过语音输入病人的记录，而不必花时间打字，从而提高工作效率；在教育行业，教师可以利用语音识别系统更轻松地管理课堂；在交通系统中，语音控制系统可以提高驾驶员的安全性，减少分心驾驶的风险。 尽管sherpa-onnx预训练语音大模型和语音唤起模型为用户提供了诸多便利，但其开发过程也需要克服许多技术挑战。例如，准确性的提高需要大量的数据和复杂的算法，实时性能的提升则需要高效的数据处理和算法优化。同时，模型在不同的语言和方言上的表现也需要进一步的研究和测试，以确保其在多语言环境下的适应性和准确性。 sherpa-onnx预训练语音大模型和语音唤起模型在智能化应用的浪潮中扮演着至关重要的角色。它们不仅推进了语音识别技术的进步，还极大地推动了人工智能在现实生活中的广泛应用。

2021年安徽省大数据与人工智能应用竞赛人工智能(网络赛)-本科组赛题所有数据：人脸对应的年龄标签数据；根据房源信息，预测房屋价格。（数据为train.CSV, val.CSV, test.CSV） 房源信息包括：电梯情况|楼层|户型|区域|装修情况|面积|建筑时间|。注：部分信息有缺失。训练集：验证集：测试集=17000：3000：3000