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小小是华中农业大学水产学院2024级渔业发展专业硕士研究生，品学兼优的她，不仅专注于水产动物医学研究，立志用专业知识助力渔业增效和渔民增收，更是一位热心公益的青年学子。大学时期，一位身患白血病的朋友不幸去世的消息深深触动了小小，促使她主动了解捐献造血干细胞的相关知识，并于2022年毅然报名加入了中华骨髓库。
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大连物化所研究团队针对木质素分离中易发生低值化自缩合等难题，设计并开发了催化木质素芳基化的三素分离（CLAF）技术。利用木质素易缩合的倾向，通过引入具有高亲核活性的木质素衍生酚优先与木质素反应，大幅抑制木质素发生自身缩合的选择性。基于CLAF技术提取的芳基化木质素通过催化解聚，可制备环境友好的可再生双酚及寡聚酚。联产的纤维素组分和半纤维素糖可分别转化为高纯溶解浆和木糖/糠醛。该策略源于对木质素自缩合反应本质的新认识，采用催化反应手段，解决了在木质纤维素绿色精炼过程中三组分高效分离并高值化利用的难题。
澳门全年正版挂牌“‘端到端＋大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到，算力的增加，还体现在其他一些方面。例如，为了实现高效、准确的AI推理，车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上，以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时，除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外，对云端算力要求也很高，这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集，系统训练过程非常耗费算力资源，尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力，训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行，可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量，通常是样本量越大，系统就会越成熟，而这种大规模的算力需求，也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。
