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大空間建筑分層空調分層面越低，空調能耗越少，但此時送風射程受限，冷風抵達區域越小。大空間建筑大跨度射流接力設計方法是利用二次接力設備接力一次送風射流使射流抵達區域增加的一種新型氣流組織。理論研究和實驗研究結果表明，這種射流接力方法可使室內環境均勻化提高，冷風感下降，適合大跨度室內熱環境均勻性的要求。研究團隊通過理論和實驗研究獲得從室內環境需求出發，進而獲得室內二次接力設備配置的設計方法。 

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衛星在軌運行和返回過程中需經歷極端高低溫環境，構件尺寸的穩定是保證衛星在軌高精度、返回高安全、任務高可靠的關鍵。針對衛星搭載的某寬帶微波載荷與衛星本體材料之間熱膨脹系數不匹配極易導致的載荷在軌及返回過程中載荷接收精度不穩定、信息傳輸不連續等問題。我校陳駿教授團隊以原創的負熱膨脹技術研發了具有輕質、熱膨脹系數低、力學性能優異、尺寸穩定性好的高性能低膨脹鋁基復合材料，并研制了系列關鍵連接內置件、環件等高性能低膨脹構件，首次將負熱膨脹技術應用到我國的衛星上，填補了高性能低膨脹金屬構件在工程應用領域的空白。該技術使得某寬帶微波載荷與衛星本體之間熱膨脹匹配性增強、界面應力大幅度減小，保證了衛星在軌與返回過程中信號高精度傳輸與接收，助力衛星成功返回。 圖1 實踐十九號衛星成功返回（圖片來源國家航天局） 圖2 高性能低膨脹鋁基復合材料及構件應用于全球首顆可重復使用返回式技術試驗衛星（圖片來源央視新聞頻道）

特征特性：該品種屬中晚熟雜交玉米，在區試3000株/畝密度下，播種到成熟平均118天，比對照早 1.5天；第一葉鞘紫色，株型半緊湊，株高269厘米，穗位高106厘米，葉色深綠色，成株葉片數17片，花藥 黃色，穎殼綠色，花絲淺紫色；穗長17.6厘米，穗行數18 ~ 20行，行粒數35.4粒;穗形筒型，穗軸白色，籽 粒黃色、半硬粒型,百粒重32.3克。 產量表現:兩年區試平均畝產529.8千克,比對照渝單8號增產7.4% , 16個試驗點點次15增1減；生產試 驗平均畝產568.1千克，比對照渝單8號增產9.9% , 5個試點全部增產。 適宜區域及栽培要點:適宜重慶市海拔700米以下地區種植，墊江縣慎用。3月上中旬播種育苗為宜，畝  植密度3000株左右，注意防治絲黑穗病、莖腐病和紋枯病。

特征特性：該品種屬中熟雜交玉米,在區試3000株/畝密度下，出苗至成熟平均136天,與對照相當; 第一葉鞘淺紫色,株型平展,株高264厘米,穗位高115厘米,葉色綠色,成株葉片數21片，花藥淺紫色, 穎殼綠色，花絲紫色；穗長20.3厘米，穗行數16-18行，行粒數36.9粒;穗形筒型，穗軸白色，籽粒黃 色、半馬飜，百粒重30.9克。 產量表現：兩年區試平均畝產543.0千克，比對照渝單8號增產6.1% ；生產試驗平均畝產608.9干克， 比對照渝單8號增產7.5%6個試點全部增產。 適宜區域及栽培要點：適宜重慶市海拔700米以上地區種植，南川區慎用、武隆縣禁用。3月中下旬播     種育苗為宜，畝植密度3000株左右，注意防治絲黑穗病和紋枯病。

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作為個性化教育的首倡者，學大致力于幫助學生提高學習成績，激發潛能。學大教育集團已經制定和實施一個以結果為導向，以學生為中心的服務匹配模式。相比傳統的班級式輔導，學大的服務模式是根據每個學生的需求和喜好量身定制個性化輔導方案，同時匹配全職的專業輔導小組進行一對一的輔導。

項目負責人：唐杰，清華大學計算機系WeBank講席教授、大模型研究中心主任，國家級人才，ACM/AAAI/IEEE Fellow。研究興趣包括人工智能、知識圖譜、數據挖掘、社交網絡、大語言模型等。曾獲ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳論文）、IEEE ICDM研究貢獻獎、國家科技進步二等獎。 運營團隊：2019年，智譜AI成立，迅速形成以清華大學計算機系98級張鵬為CEO、高文院士弟子劉德兵為董事長、清華創新領軍博士王紹蘭等為核心的運營團隊。 清華大學計算機系知識工程實驗室李涓子、唐杰、許斌等人建立了完全自主知識產權的科技情報挖掘與智能服務平臺，申請專利40余項。2019年，通過科技成果轉化，北京智譜華章科技股份有限公司（以下簡稱“智譜AI”）成立，致力于打造新一代認知智能大模型，與學校合作研發了雙語千億級超大規模預訓練模型GLM-130B，并基于此千億基座模型打造了對話模型ChatGLM，具有雙語、高精度、快速推理、可復現、跨平臺等核心優勢，在此基礎上開源單卡版模型ChatGLM-6B，全球下載量已超過1000萬次。 2024年1月，新一代基座大模型GLM-4正式推出，整體性能相比上一代大幅提升，比肩世界先進水平。它支持更長上下文，具備更強多模態能力，推理速度更快，支持更高并發，大大降低推理成本。同時，GLM-4的智能體能力得到大幅提升，可根據用戶意圖，自動理解、規劃指令以完成復雜任務。GLMs個性化智能體定制功能亦同時上線，用戶用簡單提示詞指令即能創建屬于自己的GLM智能體，由此任何人都能實現大模型的便捷開發。