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智能制造 117

人工智能 82

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能源 65

可持续发展 63

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排序：展示方式：

华北地区生态保护与恢复的水资源效应研究

孙思琦,陈永喆,王聪,胡庆芳,吕一河

《中国工程科学》 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.05.012

摘要：

：近年来，华北地区实施了一系列生态保护与恢复工程，植被生态状况发生了显著变化；探究区域植被恢复对水循环过

程及水资源供需平衡的影响，对于完善生态恢复策略、实现区域水资源可持续利用十分重要。本文采用皮尔逊相关系数和莫

兰指数，结合多源水参量数据进行综合性分析，阐释了植被和不同水参量的时空变化情况，甄别了植被保育与恢复下的水资

源变化响应，进而探讨了华北地区水资源与植被恢复的权衡关系。研究结果表明，华北地区的生态保护与恢复工程成效显

著，植被净初级生产力的增速约为恢复工程区外的2.3倍；植被的扩张与蒸散量表现出空间与时间上的强相关性；植被恢复

引起的蒸散量提高是引起水储量赤字或显著降低的主要原因。为此建议，华北地区可完善生态恢复策略，在植被保育与恢复

过程中考虑水资源的限制作用；以自然恢复方式为主，促进生态恢复的可持续性、水资源的可利用性。

关键词：华北地区；生态恢复工程；蒸散发；水储量；植被净初级生产力；自然恢复

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我国企业人工智能应用现状与挑战

徐文伟,肖立志,刘合

《中国工程科学》 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.07.010

摘要：

深度学习增强了人工智能（AI）算法的通用性，近年来催生了AI产业的快速发展，但实践表明AI技术和算法在产业领域的落地应用依然面临极大困难；企业用上并用好AI、学术界和产业界协同以解决算法落地困难等问题，受到广泛关注。本文着眼我国AI产业的健康可持续发展，从企业AI应用落地的实际案例出发，梳理业界现状、剖析发展挑战、探讨根本原因、提出应对策略。企业AI落地应用的复杂性表现在业务需求、数据、算法、基础设施、配套方案等多个维度，应用成熟度取决于数据的准备程度及治理水平。在国家宏观层面，有必要构建更友好的AI产业生态环境，促进AI全产业链协同发展；以更有力的具体举措支持AI产业的技术研发，特别是全栈AI、AI基础平台及工具体系、AI根技术等，提高我国AI核心技术的自主可控能力；鼓励企业积极实施数字化转型，采用AI技术进行智能化升级，形成AI产业技术研发、企业AI落地创新的强耦合及双向循环。

关键词：人工智能企业场景智能解决方案落地应用全栈AI AI根技术

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葡萄糖辅助构建用于脱盐的高稳定超薄纳米多孔膜 Article

张艳秋, 杨帆, 孙红光, 白永平, 李松伟, 邵路

《工程（英文）》 2022年第16卷第9期页码 247-255 doi: 10.1016/j.eng.2020.06.033

摘要：

尽管纳米多孔膜在海水淡化中引起了人们的广泛关注，但构建具有较高截留率和高渗透性的纳米多孔膜以实现高效的海水淡化过程仍然具有挑战性。本研究中，高渗透性的纳米多孔膜在葡萄糖和多巴胺的多种功能的辅助下，通过与1,3,5-苯三甲酰三氯（TMC）的界面反应来制备。葡萄糖的小分子（0.66 nm）具有高亲水性，可以扩散到膜内部进行有效反应，确保结构完整性。本文中新型超薄（44 nm）纳滤（NF）膜在5 bar（1 bar = 10⁵ Pa）的压力下具有超高的Na₂SO₄通量和优异的 Na₂SO₄（66.5 L∙m⁻²∙h⁻¹, 97.3%）和MgSO₄（63.0 L∙m⁻²∙h⁻¹, 92.1%）截留率，其性能远优于基于天然产物的NF膜的性能。该膜表现出优异的长期稳定性，以及卓越的酸碱稳定性和抗污染能力。这项基于膜材料和结构的设计为超越现有膜材料分离膜打开了新的大门。

关键词：纳米多空膜可再生资源纳滤脱盐葡萄糖

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极化可编程的天线阵列 Article

陈定昭, 刘颜回, 李明, 郭攀, 曾卓, 胡俊, Y. Jay Guo

《工程（英文）》 2022年第16卷第9期页码 100-114 doi: 10.1016/j.eng.2022.03.015

摘要：

可重构天线技术是未来无线通信和传感系统中的一项重要的技术。众所周知，采用线极化（LP）可重构天线作为通信单元，可以从一组线极化状态中选择更优的极化状态，从而提高通信链路的质量。本文提出了极化可编程的可重构天线阵列新概念，该阵列由多个具有有限极化数目的可重构天线单元组成。通过对所有的阵列单元的极化状态进行编程并采用一个新的优化策略对极化状态进行优化，证明了该阵列可以在矢量方向图中实现任意期望的线极化，同时精确控制副瓣和交叉极化电平（XPL），从而完美匹配所需的通信信号的极化。为了证明该新概念，本文提供了数值和实验结果，这些结果彼此吻合得很好。

关键词：阵列天线极化可编程天线可重构天线

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南水北调中线一期工程

钮新强

《工程（英文）》 2022年第16卷第9期页码 21-28 doi: 10.1016/j.eng.2022.07.001

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激光修复Inconel 718镍基高温合金过程中Laves相的原位调控新方法 Article

隋尚, 李浩胜, 李祚, 赵轩, 马良, 陈静

《工程（英文）》 2022年第16卷第9期页码 239-246 doi: 10.1016/j.eng.2021.08.030

摘要：

激光修复Inconel 718高温合金通常由组织差异明显的基材区和激光熔覆区两部分构成。其中，激光熔覆区内Laves相的尺寸、形貌和分布对激光修复Inconel 718高温合金的力学性能有重要影响。然而，考虑到高温条件下基材区组织与性能的劣化，激光熔覆区内的Laves相难以通过后热处理进行优化。基于此，本文提出了一种原位激光热处理（in situ laser heat-treatment, ISLHT）工艺，可以通过激光加热先前的沉积层，基于优化的工艺参数，在不影响基材区的基础上有效调控激光熔覆区内Laves相的尺寸和形貌。本文采用热电偶和红外摄像机来监测和分析ISLHT过程中的热循环和实时温度分布，并通过光学显微镜、扫描电子显微镜、电子探针等观察分析微观组织结构和元素偏析。研究发现，ISLHT工艺可以有效地改变Laves相的形态和尺寸，使其从连续的大尺寸长条状转变为离散的细小颗粒状。其中，有效温度范围和持续时间是影响ISLHT过程中Laves相演变的两个主要因素。有效温度范围由激光线能量密度决定，峰值温度随线能量密度的增加而增加。此外，可以通过同时增加激光功率和扫描速度来降低温度幅度。最后，提出了基于ISLHT工艺进行Laves相调控的流程图，并实现了具有细小颗粒 Laves 相的单壁墙样品的沉积。

关键词：激光修复原位激光热处理 Inconel 718合金 Laves相

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Mesoscopic Modeling Approach and Application for Steel Fiber Reinforced Concrete under Dynamic Loading: A Review Review

Jinhua Zhang,Zhangyu Wu,Hongfa Yu,Haiyan Ma,Bo Da

《工程（英文）》 2022年第16卷第9期页码 220-238 doi: 10.1016/j.eng.2022.01.011

摘要：

Steel fiber reinforced concrete (SFRC) has drawn extensive attention in recent years for its superior mechanical response to dynamic and impact loadings. Based on the existing test results, the highstrength steel fibers embedded in a concrete matrix usually play a strong bridging effect to enhance the bonding force between fiber and the matrix, and directly contribute to the improvement of the post-cracking behavior and residual strength of SFRC. To gain a better understanding of the action behavior of steel fibers in matrix and further capture the failure mechanism of SFRC under dynamic loads, the mesoscopic modeling approach that assumes SFRC to be composed of different mesoscale phases (i.e., steel fibers, coarse aggregates, mortar matrix, and interfacial transition zone (ITZ)) has been widely employed to simulate the dynamic responses of SFRC material and structural members. This paper presents a comprehensive review of the state-of-the-art mesoscopic models and simulations for SFRC under dynamic loading. Generation approaches for the SFRC mesoscale model in the simulation works, including steel fiber, coarse aggregate, and the ITZ between them, are reviewed and compared systematically. The material models for different phases and the interaction relationship between fiber and concrete matrix are summarized comprehensively. Additionally, some example applications for SFRC under dynamic loads (i.e., compression, tension, and contact blast) simulated using the general mesoscale models are given. Finally, some critical analysis on the current shortcomings of the mesoscale modeling of SFRC is highlighted, which is of great significance for the future investigation and development of SFRC.

关键词： Steel fiber reinforced concrete Mesoscale modeling Dynamic loading Materials model Interfacial characteristic

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住宅建筑需求侧柔性——定义、柔性负荷及量化方法 Review

罗正意, 彭晋卿, 曹静宇, 殷荣欣, 邹斌, 谭羽桐, 严晋跃

《工程（英文）》 2022年第16卷第9期页码 123-140 doi: 10.1016/j.eng.2022.01.010

摘要：

本文综述了近年来关于住宅建筑负荷柔性的定义、柔性负荷及柔性量化方法方面的研究。首先，针对建筑需求侧柔性、运行柔性和能源柔性等不同的术语，进行了系统的比较和区分；其次，对住宅建筑主要柔性负荷的运行特性和柔性能力进行了总结和比较；再次，对柔性负荷的建模方法和柔性量化指标也进行了详细的综述和总结；最后，提出了当前建筑负荷柔性领域存在的一些亟待解决的问题。研究结果表明当前针对住宅建筑负荷柔性的研究主要集中在中央空调、储水型电热水器、湿电器、冰箱和照明，分别占现有研究的36.7%、25.7%、14.7%、 9.2%和 8.3%。这些柔性负荷在运行特性、使用频率和柔性能力方面存在较大的差异，而其实际的响应特性有待进一步研究。此外，本文给出了用于柔性负荷建模的白箱、灰箱和黑箱模型在不同应用场合下适用性的建议；对于柔性量化指标，现有研究主要从功率、时间、能量、效率、经济性和环保性等维度提出了大量的指标，但是缺少统一的柔性量化体系。本文能够帮助读者更好地理解建筑负荷柔性、区分与柔性相关的不同的术语、了解住宅建筑不同柔性负荷的运行特性和柔性能力，同时也能为柔性负荷的建模和柔性量化的相关研究提供指导。

关键词：住宅建筑需求侧柔性柔性负荷建模方法量化指标

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实现“不可行”的共聚反应以构筑氮掺杂多孔碳的理想聚合物前驱体 Article

亓士超, 陆筱杰, 楼寅聪, 周睿, 薛丁铭, 刘晓勤, 孙林兵

《工程（英文）》 2022年第16卷第9期页码 154-161 doi: 10.1016/j.eng.2021.07.031

摘要：

某些预想的概念验证反应虽有可能产生具有新功能或新应用潜力的材料，但最终常被证明是不可实现的或从商业角度上是不可行的。为了在溶剂环境中探索未知反应的反应条件，科研人员已付出了大量的努力，也浪费了大量的精力，因为人们普遍相信通过将反应物溶解在溶剂中，可以提高反应物的活性，从而促进反应。本研究发现了一反常现象：在不同溶剂环境下，1,3,5-三（氯甲基）-2,4,6-三甲基苯与三聚氰胺的共聚反应都是无法实现的，然而利用无溶剂法却成功地实现该反应。通过第一性原理计算和分子动力学模拟，证明了溶剂反应不具备的两个决定性因素，即由副产物的及时释放所推动的反应平衡和活化单体分子在固相中的受限热运动却可基于无溶剂法实现。由于具有较高的芳香性和氮杂环含量，无溶剂法得到的共聚物表现出良好的应用潜力，可作为制备氮掺杂多孔碳的前驱体，使氮掺杂多孔碳具有令人满意的碳产率、理想的残氮含量、理想的结构特性；与最近报道的其他代表性同类吸附剂相比，展现出二氧化碳捕获能力的竞争潜力。

关键词：无溶剂法溶剂效应共聚反应氮掺杂多孔碳

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The Roles of Nuclear Energy in Hydrogen Production Views & Comments

Shinji Kubo

《工程（英文）》 2022年第16卷第9期页码 16-20 doi: 10.1016/j.eng.2021.12.024

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我国水生态环境安全保障对策研究

霍守亮,张含笑,金小伟,曹晓峰,吴丰昌

《中国工程科学》 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.05.001

摘要：

良好的水生态环境是实现中华民族永续发展的内在要求，是生态文明和“美丽中国”建设的重要基础。当前，我国水

生态环境形势依然严峻，富营养化、饮用水源地污染、地下水与近海海域污染、新污染物、生态用水短缺等水生态环境问题

未得到根本解决。本文系统解析了我国水生态环境总体形势和面临的主要问题，提出了以流域水生态环境质量改善为核心，

综合考虑水质改善、水生态保护和水环境风险防控的战略思路、基本原则和战略目标，提出了包括开展重点流域“山水林田

湖草沙”协同治理和整体修复科技攻关与示范、开展京津冀协同发展区水环境水生态质量整体提升科技攻关与示范、开展新

时期饮用水安全保障科技攻关与示范在内的3项重大科技工程建议。为推动我国水生态环境安全保障的顺利实施，研究建

议：全面系统修订《地表水环境质量标准》，强化其在水生态文明建设中的引领作用；科学评估我国湖泊氮磷营养物的时空

差异，实施差异化营养物标准；科学评估我国水生态现状，深化推进水生态监测和评估；构建基于大数据融合的饮用水安全

保障智慧化监管平台，保障饮用水安全。

关键词：水生态环境；生态文明；质量改善；水生态安全；饮用水安全

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适应水土资源条件的华北地区农业种植布局研究

黄峰,杨晓琳,方瑜2,王素芬,康绍忠

《中国工程科学》 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.05.011

摘要：

华北地区在我国经济社会发展全局中具有特定的区位优势，而水资源是影响该地区可持续发展的最突出因素。本文围绕华北地区“适应水土种植”国土空间布局这一核心问题，基于华北地区现状年（2018年）农业种植结构与水土资源布局分析结果，考虑不同人口 ‒ 气候 ‒ 社会经济情景以及水资源的约束条件，提出了适应水土资源条件的华北地区农业种植布局优化方案。建议适当减轻华北地区商品粮、其他商品化农产品的生产与供应负担；在提升区域资源承载力方面，河北省通过调水等形式缓解水资源短缺现状，山西省以农业机械化和现代化来提高农业用水效率，山东省与河南省可适度休耕并提高林草覆盖率。此外，优化农业种植空间布局并适水调整种植结构，在深层地下水超采严重的河北平原东南部和天津市、浅层地下水超采区，发展“适应降水”的半旱地种植制度和结构，根据地下水回补上升的速率决定“休养生息”的具体时段。

关键词：华北地区；水均衡；国土空间规划；以水定地；水土资源匹配；适水种植

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地下水污染防治现状与对策研究

任静,李娟,席北斗,杨洋,鹿豪杰,史俊祥

《中国工程科学》 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.05.019

摘要：

地下水是我国重要的饮用水源和战略资源，但我国地下水水质总体不容乐观，污染防治工作总体起步较晚，地下水环

境保护形势严峻，系统研判地下水污染防治工作面临的问题并提出针对性的对策，是遏制地下水污染趋势并实现稳中向好的

重要保障。本文围绕地下水污染防治现有法规政策、管理现状及要求进行了系统梳理，并结合污染防治工作基础，对未来管

理形势进行科学研判。结果表明，① 地下水污染底数尚不清晰，分级分类管控基础不牢；② 地下水污染形势日趋复杂，协

同监管体系尚不完善；③ 地下水污染治理难度加大，污染防治成果应用不够；④ 地下水环境管理要求不断提升，污染防治

创新动能不足。研究建议，通过持续推进重点区域地下水环境调查评估查明污染底数，支撑地下水污染的分级分类管控体系

的建设；通过将多级地下水环境监测网建设和信息化监管手段相结合，实现地下水污染全过程防治的智能化、可视化协同监

管；通过地下水污染防治项目试点实施及全国21个地下水污染防治试验区建设，形成可复制、可推广的绿色可持续地下水

污染防治模式；通过地下水污染溯源、标准体系构建、自主知识产权软件等关键技术问题集中攻坚，提升地下水污染防治技

术原始创新与管理支撑能力。希望相关研究能为新发展阶段国家地下水污染防治提供理论指导和决策支撑。

关键词：地下水污染防治；地下水监测网；地下水环境管理

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我国河长制实施成效考核方法评估研究

尹海龙,葛佳宁,徐祖信,徐晋

《中国工程科学》 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.05.020

摘要：

新修订的《中华人民共和国水污染防治法》增加了建立河长制的要求，从法律层面明确了各级首长对行政区域水环境

治理的责任。本文在评估分析我国河长制实施成效、现有考核方法体系及其不足的基础上，提出了河湖断面综合水质评价和

污水管网污染负荷截污率两种量化考核方法，以提高河长制成效考核的科学合理性。文章以上海市苏州河治理为例，介绍了

综合水质考核方法的应用。分析了我国各省（区、市）的污染负荷截污率，发现全国平均仍有34%的污水未经处理排放入河

道，造成河道水质反复恶化。将河湖断面综合水质评价和污染负荷截污率纳入河长考核，将会有效推动各地政府将人力、物

力、财力集聚到城市排水管网改造和河道截污工作，推动水污染防治取得实实在在的成效。

关键词：河长制；综合水质；水环境质量；污染负荷；污水收集；水污染防治

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论视觉理解 Perspective

潘云鹤

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第9期页码 1287-1289 doi: 10.1631/FITEE.2130000

摘要： 1 Problems and development in the field of visual recognition From the beginning of artificial intelligence (AI), pattern recognition has been an important aspect of the field. In recent years, the maturity of deep neural networks (DNNs) has significantly improved the accuracy of visual recognition. DNN has been widely used in applications such as medical image classification, vehicle identification, and facial recognition, and has thus promoted the development of the AI industry to a climax. However, there are currently critical defects in visual recognition based on DNN technology. For example, these networks usually require a very large amount of labeled training data, and have weak cross-domain transferability and task generalization. Their learning and reasoning processes are still hard to understand, which leads to unexplainable predictions. These challenges present an obstacle to the development of AI research and application. If we look at the current visual recognition technology from a larger and broader perspective, we can find that the above defects are fundamental, because the currently used DNN model needs to be trained with a large amount of labeled visual data, and then used in the process of visual recognition. In essence, it is a classification process based on data statistics and pattern matching (), so it is heavily dependent on training sample distribution. However, to have interpretability and transferability, visual classification is not good enough, while visual understanding becomes indispensable. 2 Three-step model of visual understanding Visual recognition is not equivalent to visual understanding. We propose that there are three steps in visual understanding, of which classification is only the first. After classification, one proceeds to the second step: visual parsing. In the process of visual parsing, the components of the visual object and their structural relationship are further identified and compared. Identification involves finding components and structures in visual data that correspond to the components and structures of known visual concepts. Parsing verifies the correctness of the classification results and establishes the structure of visual object data. After completing visual parsing, one proceeds to the third step: visual simulation. In this step, predictive motion simulation and operations including causal reasoning are carried out on the structure of the visual objects to judge the rationality of meeting physical constraints in reality, so as to verify the previous recognition and parsing results. We can take a picture of a cat as an example to illustrate the modeling process of visual understanding. The process is as follows: 1. Recognition: It is a cat. Extract the visual concept of the cat and proceed to the next step; otherwise, stop here. 2. Parsing: Based on the structure contained in the visual concept, identify whether the cat’s head, body, feet, tail, and their relationships are suitable for the cat concept. If not, return to step 1 for re-identification; if yes, proceed to the next step. 3. Simulation: Simulate various activities of the cat to investigate whether the cat’s activities in various environments can be completed reasonably. If not, return to step 2; if yes, proceed to the next step. 4. End visual understanding: Incorporate the processed structured data into the knowledge about cats. 3 Characteristics of the three-step visual understanding model To further understand the above-mentioned three-step visual understanding model, we will further discuss some of its characteristics: 1. The key step in visual understanding is visual parsing. This is an identification of the components contained in the object according to a conceptual structure based on the visual concept (), obtained by visual recognition. Parsing a visual object, in order from top to bottom, is a process of identifying and constructing visual data from the root of the concept tree to the branches and leaves. 2. Human visual parsing tasks are often aimed only at the main components of concepts. The main components have existing, commonly used names. For subsidiary parts that have not been described in language, such as the area between the cheekbones and chin of the face, only experts specialized in anatomy (such as doctors or artists) have professional concepts and memories. Therefore, visual parsing is a cross-media () process that incorporates multiple knowledge () including vision and language. 3. Visual knowledge () is essential for visual parsing and visual simulation, because the visual concept structure provides a reliable source for component identification and comparison. Parents and teachers play a large role in establishing visual knowledge. When they say to a child, “Look, this is a kitten. Kittens have pointed ears, round eyes, long whiskers, and four short legs. When they run fast and leap high, they can catch a mouse,” they are guiding children in constructing basic visual knowledge in their long-term memory. 4. Visual data that have been understood have actually been structured to form visual knowledge. Such visual knowledge can easily be incorporated into long-term memory. For example, when one sees a cat whose head is very small, or whose fur color and markings are unusual, or who has a particular gait, this information may be included in one’s “cat” memory by expanding the concept of “cat” (). The category of visual concepts is very important, and its extent reflects the general degree of knowledge. In fact, it is not always useful to collect a large amount of sample data to train a DNN model. However, the more widely distributed and balanced the data are within a concept category, the better, because the robustness and generalization ability of the model trained based on such sample data are stronger. 5. The learned visual information can naturally be explained, because it has deep structural cognition; it can also be used for transfer learning because the semantic concepts have cross-media relevance. This semantic information can clearly indicate the reasonable direction of transferable recognition. 4 Advancing visual recognition to visual understanding Visual understanding is important, because it can potentially work with visual knowledge () and multiple knowledge representation () to open a new door to AI research. Visual understanding involves not only in-depth visual recognition, but also thorough learning and application of visual knowledge (). AI researchers have been studying visual recognition for more than half a century. Speech recognition, a research task started in parallel with visual recognition, moved on to analysis of words, sentences, and paragraphs quite early, and has successfully developed human-computer dialogue and machine translation, setting a well-known milestone. Therefore, we suggest that it is necessary to advance visual recognition to visual understanding, and that this is an appropriate time to target this deeper visual intelligence behavior.

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华北地区生态保护与恢复的水资源效应研究

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