The study of the regional circular economy mathematical model and examples of programming

20世纪90年代以来，面对全球人口剧增、资源短缺、环境污染和生态蜕变的严峻形势，循环经济成为全球社会经济发展的崭新模式。循环经济遵循“3R”原则，即减量化、再循环、再利用。从物质流动和表现形态的角度看，它要求把经济活动组织成一个“资源—产品—再生资源”的反馈式流程，所有的物质和能源要能在这个不断进行的经济循环中得到合理和持久的利用，从而把经济活动对自然环境的影响降低到尽可能小的程度。循环经济要求在经济活动中提高技术水平，推行清洁生产，遵循自然规律尽可能实现资源循环。循环经济的实践活动主要在三个层面上展开：企业个体层面、企业群体层面和区域层面。将循环经济理念引入到区域发展战略与管理中，探索在区域...Since 20th century 90's, Affronting the flinty condition of rapid increasing of population, the drying up of resources, the destroying of the environment, it is a new model of the economic globalization to develop the circular economy. Circular economy follows 3R principles: reduce, reuse and recycle. By the look of flow and Material form, circular economy has a mode of “resource- product- resourc...学位：理学硕士院系专业：海洋与环境学院海洋学系_海洋化学学号：20042701

区域循环经济数学模型建立及应用研究

在区域层面上分析社会经济系统内的物质流特征,提出衡量区域经济循环程度的标志性指标,并以制定区域循环经济发展规划为目标,建立了区域循环经济多目标规划数学模型。以江南某新兴工业城市为例,采用该市历史统计数据,开展区域循环经济发展规划的实证研究。计算结果表明,多目标线性规划模型是解决区域循环经济问题的有效方法,在参数选取和决策流运算求解方面具有一定的可操作性,对科学制定区域循环经济发展战略具有参考应用价值

区域循环经济指标体系研究及案例分析

以循环经济理论为基础,依据循环经济"3R"原则构建区域循环经济普遍化指标体系,通过对具体指标的主成分和独立性分析,构建具有代表性和可操作性的区域循环经济指标体系,运用层次分析法测算指标权重。以石狮为例,对区域循环经济发展水平与趋势进行案例分析,结果表明该市循环经济核心指标指数和综合发展指数均较低,循环经济总体发展水平处于起步阶段。国家自然科学基金资助项目(70473077

面向城市复杂系统的社会计算关键技术研究

城市复杂系统存在要素众多分散、关系复杂多维、结构动态变化且社会功能耦合度高等特点，其中实时全域数据感知、分级分权协同调度、复杂动态关系构建是城市复杂系统精准建模与精细管理的关键问题。基于ACP平行智能方法的社会计算为解决上述问题提供了理论基础。基于此，面向城市复杂系统大规模、多模态、高维度、全要素进行建模，基于虚实对偶平行调控的链码机制，提出社会计算关键技术并设计其系统架构，实现城市复杂系统的全域链通和多态应用。该架构可以为面向未来的分布式、智能化、主动响应的复杂城市管理提供重要范式

联邦服务：基于分布式数据共治的智能服务范式

随着数字化转型的加速，数据已成为驱动科技创新与经济增长的核心要素。然而，广泛存在的数据孤岛现象严重阻碍了跨领域、跨组织间的数据流通与合作，使得数据供应难以满足多样化的用户需求，数据的供需匹配面临严峻挑战。作为联邦生态的核心环节和对外赋能的重要窗口，联邦服务基于分布式数据共治原则，促进了跨领域、跨组织的数据流通与协同，为智能的供需匹配提供了一种有效的技术框架。首先，探讨联邦服务在联邦生态中的重要地位以及与联邦生态各环节的关系。其次，提出联邦服务的5层基本框架，并探讨其核心优势。在此基础上，提出联邦服务的关键支撑技术，主要包括区块链和去中心化自治组织与运营、大语言模型和场景工程、分布式计算和边缘计算、加密技术和隐私计算。最后，以数据与场景的供需匹配为应用案例，介绍联邦服务如何实现智能的供需匹配。提出的联邦服务理论与技术对于构建基于分布式数据共治的智能服务范式具有重要意义

Prediction of Energy Resolution in the JUNO Experiment

International audienceThis paper presents the energy resolution study in the JUNO experiment, incorporating the latest knowledge acquired during the detector construction phase. The determination of neutrino mass ordering in JUNO requires an exceptional energy resolution better than 3% at 1 MeV. To achieve this ambitious goal, significant efforts have been undertaken in the design and production of the key components of the JUNO detector. Various factors affecting the detection of inverse beta decay signals have an impact on the energy resolution, extending beyond the statistical fluctuations of the detected number of photons, such as the properties of liquid scintillator, performance of photomultiplier tubes, and the energy reconstruction algorithm. To account for these effects, a full JUNO simulation and reconstruction approach is employed. This enables the modeling of all relevant effects and the evaluation of associated inputs to accurately estimate the energy resolution. The study reveals an energy resolution of 2.95% at 1 MeV. Furthermore, the study assesses the contribution of major effects to the overall energy resolution budget. This analysis serves as a reference for interpreting future measurements of energy resolution during JUNO data taking. Moreover, it provides a guideline in comprehending the energy resolution characteristics of liquid scintillator-based detectors