- · 《能源与节能 》栏目设置[06/29]
- · 《能源与节能 》投稿方式[06/29]
- · 《能源与节能 》征稿要求[06/29]
- · 《能源与节能 》刊物宗旨[06/29]
一、本刊要求作者有严谨的学风和朴实的文风，提倡互相尊重和自由讨论。凡采用他人学说，必须加注说明。 二、不要超过10000字为宜，精粹的短篇，尤为欢迎。 三、请作者将稿件（用WORD格式）发送到下面给出的征文信箱中。 四、凡来稿请作者自留底稿，恕不退稿。 五、为规范排版，请作者在上传修改稿时严格按以下要求： 1．论文要求有题名、摘要、关键词、作者姓名、作者工作单位（名称，省市邮编）等内容一份。 2．基金项目和作者简介按下列格式： 基金项目：项目名称（编号） 作者简介：姓名（出生年－），性别，民族（汉族可省略），籍贯，职称，学位，研究方向。 3．文章一般有引言部分和正文部分，正文部分用阿拉伯数字分级编号法，一般用两级。插图下方应注明图序和图名。表格应采用三线表，表格上方应注明表序和表名。 4．参考文献列出的一般应限于作者直接阅读过的、最主要的、发表在正式出版物上的文献。其他相关注释可用脚注在当页标注。参考文献的著录应执行国家标准GB7714-87的规定，采用顺序编码制。
能源与节能教学论文（节能减排与绿色能源论文(4)
作者:网站采编关键词:
摘要：· 2016年11月，浙江省品牌学院在宁波诺丁汉大学挂牌成立。该学院汇集政府、企业和学校等各方力量，推动浙江企业在国内外树立高标准的“浙江制造”品
· 2016年11月，浙江省品牌学院在宁波诺丁汉大学挂牌成立。该学院汇集政府、企业和学校等各方力量，推动浙江企业在国内外树立高标准的“浙江制造”品牌形象，为我省品牌建设战略提供全球化视野和本土化有效路径，为我省经济发展新常态注入新活力。
· 2016年3月，普惠金融研究中心在宁波诺丁汉大学宣告成立。普惠金融研究中心由宁波诺丁汉大学与宁波市中心支行合作共建，着力于探索实施宁波普惠金融综合示范区试点项目评估，持续开展金融消费权益保护环境评估。
· 宁波诺丁汉大学与中航复合材料有限责任公司共建面向航空航天领域的先进复合材料联合实验室，围绕航空复合材料的技术发展需求，重点开展复合材料先进制造技术方面的研究，碳纤维复合材料回收再利用技术、热塑性复合材料在民机中的应用、航空航天复合材料阻燃防火技术等方面的合作研究，共同组织举办学术及产业等方面的论坛，促进国内外行业间的技术交流与合作。
科研达人：
· 宁诺理工学院院长、化学工程教授吴韬领衔的科研团队，正参与世界最大气化装置的开发研究。该研究旨在清洁高效利用煤炭，以解决能源利用和空气污染问题。2020年前将在内蒙古建立示范项目。
· 宁诺电化学工艺李达三首席教授陈政领衔的团队研发出第三代超级电容池。这是一种集电池与超级电容器优点于一身的储电装置，拥有高储能密度、能实现大功率放电，并且适用于海洋环境，能够很好地解决船舶的储能问题，还能让电动汽车不用充电桩、家庭用电实现自给自足成为可能。
· 2018 年6 月，宁诺电气工程及其自动化专业课程主任章雅平教授凭借其在高端光芯片商用开发方面的突出贡献当选《科学人》主办的 “2017 科技型企业家年度人物”。2016年，章雅平教授带领的团队在经济型可调激光器的商业开发方面取得了突破性进展，已具有规模化生产半导体可调激光器芯片的能力。这一成果填补了在商用高端光电子芯片领域的空白，让我国拥有了高端光电子“芯”。目前，她和团队正为乃至全球5G和固网升级打造的高端可调激光器芯片与光模块。
宁波诺丁汉大学商学院教授、马来西亚华裔张毓隆博士连续第五年入榜爱思唯尔（Elsevier）高被引学者，成为商业、管理和会计领域中被引次数最高的学者之一。在2014-2019年期间，张教授总共发表44篇文章，被引用1,232次，学科内引用影响力高达4.12（世界平均水平是1）。他的作品62.2%发表在引用率前10%的顶级学术期刊上，有50.0%的文章跻身世界引用量前10%。
你理想的新能源汽车是什么样的论文？
理想的新能源汽车是智能化无人驾驶，节能，环保，安全续航里程高。
为什么机器学习模型会消耗那么多能源？
人脑是一种效率极高的智能来源，但目前的AI还达不到这样的水平。
本月早些时候，OpenAI宣布已经构建起有史以来规模最大的AI模型。这套惊人的模型名为GPT-3，已经成为令人印象深刻的伟大技术成就。但在这辉煌的背后，也凸显出人工智能领域一种令人担忧的负面趋势——更可怕的是，主流对此尚未给予足够的关注。
现代AI模型需要消耗大量电力，而且对电力的需求正以惊人的速度增长。在深度学习时代，构建一流AI模型所需要的计算资源平均每3.4个月翻一番；换句话说，从2012年到2018年间，AI计算资源消耗量增长了30万倍。而GPT-3，只是这股潮流的最新体现。
总而言之，AI技术带来的碳排放已经不容忽视；如果行业趋势继续下去，那么情况将很快失去控制。除非我们愿意重新评估并改革当今的AI研究议程，否则人工智能领域很可能在不久的未来成为引发气候变化的罪魁祸首。
更大并不一定更好在当今以深度学习为中心的研究范式当中，人工智能的主要进步主要依赖于模型的规模化扩展：数据集更大、模型更大、计算资源更大。
GPT-3就很好地说明了这种现象。这套模型中包含多达1750亿个参数。为了帮助大家更直观地理解这个数字，其前身GPT-2模型（在去年发布时，同样创下了体量层面的纪录）只有15亿个参数。去年的GPT-2在拥有千万亿次算力的设备上训练了几十天；相比之下，GPT-3的训练时长将增长至数千天。
这种靠“每况愈大”模型推动AI技术进步的问题在于，这类模型的构建与部署都需要消耗大量能源，并由此产生巨量碳排放。
在2019年的一项广泛研究当中，由Emma Strubell牵头的一组研究人员估计，训练一套深度学习模型可能产生高达62万6155磅的二氧化碳排放量——大约相当于五辆汽车从出厂到报废的总二氧化碳排放规模。如果这还不够直观，那么每个美国人每年平均产生3万6156磅二氧化碳排放量。
文章来源：《能源与节能》 网址: http://www.nyyjnzz.cn/zonghexinwen/2022/1209/2497.html