贵州2022高考录取分数线:从战争胜利到民族团结，如何影响当代社会与文化
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山南市(洛扎县、贡嘎县、隆子县、桑日县、曲松县、琼结县、扎囊县、加查县、浪卡子县、措美县、错那市、乃东区)
阳江市(阳东区、阳西县、江城区、阳春市)
平顶山市(叶县、汝州市、鲁山县、石龙区、卫东区、湛河区、宝丰县、郏县、新华区、舞钢市)
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白山市(临江市、长白朝鲜族自治县、靖宇县、抚松县、江源区、浑江区)
沧州市(吴桥县、河间市、青县、海兴县、南皮县、献县、任丘市、孟村回族自治县、新华区、沧县、盐山县、黄骅市、运河区、东光县、肃宁县、泊头市)
广西壮族自治区
海东市(乐都区、民和回族土族自治县、互助土族自治县、化隆回族自治县、平安区、循化撒拉族自治县)
上海市(闵行区、青浦区、黄浦区、嘉定区、金山区、徐汇区、奉贤区、崇明区、松江区、杨浦区、长宁区、浦东新区、虹口区、静安区、宝山区、普陀区)
泰安市(肥城市、新泰市、宁阳县、东平县、岱岳区、泰山区)
贵港市(港南区、桂平市、覃塘区、平南县、港北区)
玉树藏族自治州(杂多县、玉树市、囊谦县、治多县、曲麻莱县、称多县)
铜川市(王益区、耀州区、印台区、宜君县)
济宁市(梁山县、泗水县、微山县、汶上县、任城区、金乡县、鱼台县、邹城市、兖州区、曲阜市、嘉祥县)
潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)
乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)
漯河市(源汇区、郾城区、临颍县、召陵区、舞阳县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
海南藏族自治州(贵南县、贵德县、同德县、兴海县、共和县)
石家庄市(新乐市、鹿泉区、桥西区、正定县、栾城区、辛集市、井陉矿区、裕华区、高邑县、长安区、元氏县、赞皇县、赵县、无极县、灵寿县、井陉县、新华区、平山县、藁城区、深泽县、晋州市、行唐县)
常德市(澧县、鼎城区、石门县、临澧县、安乡县、武陵区、桃源县、津市市、汉寿县)
长春市(宽城区、榆树市、南关区、农安县、公主岭市、德惠市、九台区、绿园区、双阳区、二道区、朝阳区)
张家界市(武陵源区、慈利县、桑植县、永定区)
包头市(青山区、土默特右旗、九原区、东河区、白云鄂博矿区、石拐区、昆都仑区、固阳县、达尔罕茂明安联合旗)
淮南市(大通区、凤台县、谢家集区、潘集区、八公山区、田家庵区、寿县)
徐州市(云龙区、新沂市、沛县、邳州市、泉山区、丰县、鼓楼区、铜山区、睢宁县、贾汪区)
茂名市(信宜市、化州市、高州市、茂南区、电白区)
内江市(隆昌市、市中区、威远县、东兴区、资中县)
乐山市(犍为县、金口河区、峨边彝族自治县、市中区、沐川县、夹江县、五通桥区、沙湾区、井研县、马边彝族自治县、峨眉山市)
商洛市(商南县、山阳县、商州区、洛南县、镇安县、柞水县、丹凤县)
惠州市(惠东县、龙门县、惠阳区、惠城区、博罗县)
河池市(金城江区、南丹县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、宜州区、东兰县、巴马瑶族自治县、凤山县、天峨县、罗城仫佬族自治县)
大理白族自治州(祥云县、永平县、云龙县、弥渡县、大理市、剑川县、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县、宾川县、鹤庆县、洱源县、漾濞彝族自治县)
景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)
咸宁市(嘉鱼县、咸安区、通城县、赤壁市、崇阳县、通山县)
鄂尔多斯市(鄂托克旗、乌审旗、准格尔旗、杭锦旗、康巴什区、达拉特旗、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、东胜区)
马鞍山市(花山区、当涂县、含山县、博望区、和县、雨山区)
烟台市(龙口市、栖霞市、福山区、莱州市、蓬莱区、芝罘区、海阳市、招远市、莱阳市、莱山区、牟平区)
泉州市(泉港区、洛江区、鲤城区、南安市、金门县、安溪县、石狮市、惠安县、丰泽区、晋江市、永春县、德化县)
眉山市(彭山区、仁寿县、青神县、东坡区、丹棱县、洪雅县)
龙岩市(长汀县、永定区、新罗区、连城县、上杭县、漳平市、武平县)
商丘市(永城市、睢阳区、夏邑县、梁园区、睢县、宁陵县、柘城县、民权县、虞城县)
晋中市(平遥县、左权县、榆次区、灵石县、太谷区、祁县、昔阳县、寿阳县、榆社县、和顺县、介休市)
通辽市(奈曼旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、库伦旗、开鲁县、科尔沁区、霍林郭勒市)
枣庄市(台儿庄区、薛城区、峄城区、滕州市、市中区、山亭区)
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湘潭市(韶山市、湘潭县、岳塘区、雨湖区、湘乡市)
苏州市(相城区、张家港市、虎丘区、常熟市、太仓市、昆山市、姑苏区、吴中区、吴江区)
德阳市(罗江区、中江县、广汉市、绵竹市、什邡市、旌阳区)
三沙市(西沙区、南沙区)
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鞍山市(岫岩满族自治县、千山区、海城市、铁西区、台安县、铁东区、立山区)
南京市(建邺区、鼓楼区、秦淮区、雨花台区、六合区、浦口区、江宁区、溧水区、玄武区、栖霞区、高淳区)
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镇江市(丹徒区、扬中市、丹阳市、京口区、句容市、润州区)
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荆州市(监利市、江陵县、石首市、荆州区、公安县、洪湖市、松滋市、沙市区)
萍乡市(安源区、莲花县、芦溪县、湘东区、上栗县)
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秦皇岛市(山海关区、青龙满族自治县、昌黎县、北戴河区、抚宁区、卢龙县、海港区)
汕尾市(陆丰市、陆河县、城区、海丰县)
铜仁市(石阡县、德江县、思南县、印江土家族苗族自治县、江口县、松桃苗族自治县、碧江区、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县、万山区)
海口市(美兰区、秀英区、琼山区、龙华区)
2025年4月21日，第四届“受控核聚变与人工智能技术学术会议”在河北廊坊成功开幕。此次会议由中国核学会指导、中国核学会核聚变与等离子体物理分会主办、新奥集团承办。会议吸引了核聚变与人工智能领域的逾200位专家学者和科研精英齐聚一堂，共同探讨AI加速核聚变商业化的有效路径，为全球能源转型出谋划策。
第四届“受控核聚变与人工智能技术学术会议”会场在为期三天的会议中，专家们围绕人工智能技术在核聚变领域的应用，包括装置运行控制、工程技术、数据分析等关键环节的赋能潜力展开深度研讨。
新奥氢硼聚变重大突破 鼓舞聚变科研
就在本次会议开幕前的4月16日，新奥集团能源研究院的球形环氢硼聚变装置“玄龙-50U”取得重大技术突破，在国际上首次实现氢硼聚变等离子体100万安培放电。
新奥能源研究院院长刘敏胜博士在会议开场致辞中，对新奥商用聚变能源技术路线和“玄龙-50U”实验的最新重大突破进行了深入介绍。他表示：“‘玄龙-50U’兆安电流实验成功解决了电流产生和维持过程中的关键技术难题，让等离子体电流达到1MA，温度达到四千万度。这是全球首次实现兆安级氢硼等离子体放电。该成果验证了氢硼燃料在磁约束条件下实现高参数放电的科学可行性”。
新奥的此项技术突破标志着中国在球形环氢硼聚变研究领域跃入高参数运行的新阶段，跻身国际先进行列，成为聚变商业化进程的重要里程碑。
这次新奥聚变的突破也得到专家们的认可。中核集团核工业西南物理研究院聚变科学所党委书记李永革在开幕式上也表示：“中国环流三号托卡马克实现双亿度等离子体放电、新奥集团‘玄龙-50U’装置实现国际首次氢硼等离子体100万安培放电等近期重大成果极大鼓舞了聚变科研人员，相信在未来，受控核聚变技术的突破将从根本上解决人类的能源问题”。
新奥聚变实验装置“玄龙-50U”实现兆安级等离子体电流新奥“5+N”方案利用AI加速聚变研究
参加此次会议的专家们普遍认为，人工智能凭借高效处理海量实验数据、精准模拟复杂核聚变反应过程的能力，将大幅缩短研发周期、降低成本，已然成为核聚变商业化的“加速器”。人工智能可革新聚变研发范式，在控制调优、实验设计等方面提升效率，聚变能源也能为人工智能发展提供强大的能源支撑。
新奥近年来在聚变智能的应用探索中成绩优异，借助数智球形环等载体，将聚变装置知识数字化，结合人工智能技术，满足聚变反应堆全生命周期管理需求，有力地推动了球形环氢硼聚变技术研发。
在等离子体破裂预测方面，新奥建立数据库并上线模型，召回率达83.3%，误报率5.3%，可提前30ms进行预测；中性束调优应用机器学习算法，预测打火准确率超90%，2025年，新奥还将扩大参数范围预测并实现自动化、智能化；此外，新奥还开展了诊断集成分析和平衡设计等项目，为聚变领域的发展注入了强大动力。
新奥在2024年制订了3个层次的聚变人工智能实施策略，2025年进一步优化为“5+N”实施方案。“5”是智能控制、聚变智能体、数字孪生等致力于用人工智能解决新奥聚变商业化核心问题的5个方向，“N”是等离子体破裂预测、中性束调优、诊断集成分析等人工智能与聚变技术领域的N个融合应用。同时，新奥根据外部大模型技术的发展趋势，专注“数据-应用”两端，充分利用开源模型资源推动自身发展。
新奥还坚持生态合作路径，与北京大学、南开大学等高校进行战略合作，成立聚变智能联合实验室，开展聚变物理与人工智能学科交叉研究，为行业培养高端后备人才，全力加速聚变技术突破的步伐。
新奥聚变实验装置“玄龙-50U”研发投入数十亿元新奥矢志加速聚变商业化
在会议期间，与会专家们还实地参访了新奥能源研究院的聚变实验室，深入了解新奥在核聚变领域的研发能力。
回溯新奥的聚变研发历程，新奥从2017年开始进入聚变能源研究领域。在技术研发投入方面，新奥已累计投入数十亿元，组建了300余人的国际化、高层次的聚变研发团队，形成坚实的科研力量。其自主设计建造的我国首座中等规模球形环物理实验装置“玄龙-50”，历经4年稳定运行后，于2024年升级为“玄龙-50U”，快速跻身大型磁约束实验平台先进行列。
此次实现100万安培放电突破的“玄龙-50U”装置，在实验中采用高浓度氢硼燃料，成功攻克球形环等离子体电流高效产生的技术难题。这一成果，让新奥在全球核聚变研究领域脱颖而出。对比国际上其他研究机构，美国核聚变能源企业（TAETechnologies）与日本国立聚变科学研究所（NIFS）合作，在2023年虽实现氢硼聚变实验，但未达百万安培级电流，“玄龙-50U”凭借此次突破，成为全球首个实现该成果的装置。目前，新奥正并行推进整体参数国际领先的下一代氢硼热核聚变实验装置“和龙-2”的建设，预计2027年建成。
此次会议的成功举办，为核聚变与人工智能领域科技人员搭建起综合性交流平台，深化了两大领域的技术融合应用，也为学术界与产业界协同发展创造新契机。随着AI与核聚变技术融合不断深入，新奥集团也将持续协同各方共同发力，加速推进聚变能源商业化进程，为全球能源结构转型与可持续发展带来新的希望。
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