张律渝和吕总落地窗 - 城市重建与灾后心理恢复的挑战与机遇
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黄冈市(黄梅县、红安县、罗田县、武穴市、英山县、黄州区、团风县、蕲春县、浠水县、麻城市)
舟山市(岱山县、定海区、嵊泗县、普陀区)
盐城市(大丰区、滨海县、亭湖区、响水县、东台市、盐都区、射阳县、建湖县、阜宁县)
沧州市(盐山县、献县、泊头市、新华区、吴桥县、沧县、青县、东光县、肃宁县、黄骅市、孟村回族自治县、任丘市、南皮县、河间市、海兴县、运河区)
五指山市(屯昌县、东方市、万宁市、澄迈县、白沙黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、文昌市、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、定安县、陵水黎族自治县、昌江黎族自治县、临高县、琼海市)
凉山彝族自治州(布拖县、喜德县、金阳县、越西县、宁南县、冕宁县、昭觉县、会东县、甘洛县、会理市、木里藏族自治县、德昌县、盐源县、美姑县、雷波县、普格县、西昌市)
安顺市(普定县、西秀区、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、紫云苗族布依族自治县)
湖州市(南浔区、吴兴区、德清县、安吉县、长兴县)
宁夏回族自治区
铜川市(印台区、耀州区、宜君县、王益区)
阳泉市(郊区、平定县、盂县、城区、矿区)
三沙市(西沙区、南沙区)
大庆市(红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、林甸县、让胡路区、大同区、肇州县、肇源县、龙凤区、萨尔图区)
绵阳市(涪城区、安州区、江油市、游仙区、平武县、盐亭县、北川羌族自治县、梓潼县、三台县)
恩施土家族苗族自治州(恩施市、建始县、咸丰县、利川市、宣恩县、巴东县、来凤县、鹤峰县)
龙岩市(上杭县、永定区、连城县、漳平市、武平县、长汀县、新罗区)
拉萨市(堆龙德庆区、曲水县、尼木县、墨竹工卡县、当雄县、城关区、林周县、达孜区)
邯郸市(峰峰矿区、磁县、曲周县、邯山区、武安市、大名县、永年区、肥乡区、临漳县、成安县、涉县、丛台区、魏县、广平县、复兴区、馆陶县、邱县、鸡泽县)
无锡市(梁溪区、江阴市、宜兴市、锡山区、惠山区、滨湖区、新吴区)
云浮市(罗定市、云安区、云城区、新兴县、郁南县)
德阳市(旌阳区、什邡市、广汉市、罗江区、绵竹市、中江县)
安阳市(林州市、安阳县、龙安区、殷都区、汤阴县、滑县、北关区、内黄县、文峰区)
温州市(瑞安市、乐清市、龙港市、泰顺县、鹿城区、文成县、龙湾区、洞头区、苍南县、平阳县、瓯海区、永嘉县)
济南市(济阳区、长清区、历下区、平阴县、历城区、莱芜区、商河县、章丘区、天桥区、槐荫区、钢城区、市中区)
商洛市(商南县、洛南县、山阳县、镇安县、商州区、柞水县、丹凤县)
吉安市(吉州区、遂川县、吉安县、安福县、永丰县、泰和县、吉水县、井冈山市、青原区、新干县、永新县、万安县、峡江县)
成都市(简阳市、新津区、成华区、温江区、双流区、彭州市、青白江区、金牛区、大邑县、锦江区、龙泉驿区、邛崃市、郫都区、崇州市、都江堰市、蒲江县、青羊区、金堂县、新都区、武侯区)
广安市(华蓥市、岳池县、武胜县、邻水县、广安区、前锋区)
韶关市(南雄市、翁源县、乐昌市、浈江区、乳源瑶族自治县、曲江区、始兴县、新丰县、仁化县、武江区)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
郑州市(上街区、金水区、新郑市、中牟县、中原区、管城回族区、惠济区、荥阳市、二七区、登封市、巩义市、新密市)
九江市(武宁县、德安县、庐山市、彭泽县、濂溪区、浔阳区、都昌县、瑞昌市、永修县、修水县、共青城市、湖口县、柴桑区)
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黔南布依族苗族自治州(瓮安县、荔波县、罗甸县、贵定县、龙里县、惠水县、平塘县、福泉市、独山县、都匀市、三都水族自治县、长顺县)
香港特别行政区
抚州市(金溪县、黎川县、宜黄县、南城县、乐安县、崇仁县、南丰县、资溪县、临川区、广昌县、东乡区)
宜昌市(长阳土家族自治县、点军区、枝江市、夷陵区、秭归县、西陵区、宜都市、当阳市、伍家岗区、五峰土家族自治县、兴山县、远安县、猇亭区)
晋中市(榆社县、榆次区、寿阳县、左权县、昔阳县、祁县、太谷区、和顺县、灵石县、介休市、平遥县)
大理白族自治州(洱源县、大理市、鹤庆县、弥渡县、宾川县、漾濞彝族自治县、祥云县、永平县、南涧彝族自治县、剑川县、云龙县、巍山彝族回族自治县)
乌鲁木齐市(沙依巴克区、米东区、天山区、水磨沟区、头屯河区、达坂城区、乌鲁木齐县、新市区)
绍兴市(新昌县、越城区、柯桥区、上虞区、嵊州市、诸暨市)
汕尾市(陆丰市、海丰县、城区、陆河县)
扬州市(邗江区、仪征市、广陵区、江都区、宝应县、高邮市)
昆明市(东川区、盘龙区、富民县、呈贡区、宜良县、石林彝族自治县、安宁市、嵩明县、晋宁区、寻甸回族彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、西山区、五华区、官渡区)
邢台市(内丘县、隆尧县、临城县、广宗县、威县、清河县、柏乡县、沙河市、新河县、临西县、襄都区、南宫市、巨鹿县、信都区、宁晋县、平乡县、任泽区、南和区)
揭阳市(普宁市、揭西县、榕城区、惠来县、揭东区)
双鸭山市(宝清县、尖山区、宝山区、饶河县、集贤县、友谊县、岭东区、四方台区)
衡阳市(祁东县、珠晖区、耒阳市、衡南县、常宁市、衡阳县、石鼓区、衡东县、蒸湘区、雁峰区、南岳区、衡山县)
宁波市(余姚市、宁海县、江北区、北仑区、象山县、鄞州区、镇海区、奉化区、海曙区、慈溪市)
昭通市(大关县、威信县、水富市、鲁甸县、盐津县、镇雄县、永善县、昭阳区、彝良县、巧家县、绥江县)
大同市(左云县、浑源县、广灵县、云冈区、灵丘县、平城区、天镇县、云州区、阳高县、新荣区)
三门峡市(灵宝市、卢氏县、陕州区、湖滨区、义马市、渑池县)
陇南市(西和县、成县、文县、两当县、礼县、武都区、宕昌县、康县、徽县)
厦门市(集美区、湖里区、翔安区、同安区、思明区、海沧区)
杭州市(淳安县、拱墅区、钱塘区、临安区、滨江区、临平区、建德市、余杭区、上城区、西湖区、富阳区、萧山区、桐庐县)
广西壮族自治区
毕节市(纳雍县、金沙县、织金县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区、大方县、赫章县)
永州市(冷水滩区、江永县、双牌县、祁阳市、新田县、江华瑶族自治县、道县、宁远县、东安县、零陵区、蓝山县)
兰州市(安宁区、永登县、七里河区、城关区、皋兰县、红古区、西固区、榆中县)
临沂市(临沭县、沂水县、平邑县、蒙阴县、河东区、费县、沂南县、兰山区、兰陵县、郯城县、罗庄区、莒南县)
新疆维吾尔自治区
攀枝花市(西区、盐边县、米易县、仁和区、东区)
抚顺市(新宾满族自治县、清原满族自治县、新抚区、抚顺县、东洲区、望花区、顺城区)
塔城地区(托里县、额敏县、沙湾市、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、裕民县)
阳江市(阳东区、阳西县、江城区、阳春市)
银川市(永宁县、灵武市、贺兰县、兴庆区、金凤区、西夏区)
景德镇市(乐平市、昌江区、珠山区、浮梁县)
大连市(普兰店区、甘井子区、长海县、瓦房店市、西岗区、旅顺口区、金州区、中山区、沙河口区、庄河市)
武汉市(东西湖区、武昌区、硚口区、江夏区、江汉区、新洲区、汉阳区、蔡甸区、汉南区、洪山区、黄陂区、青山区、江岸区)
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郴州市(安仁县、永兴县、桂东县、苏仙区、桂阳县、汝城县、资兴市、宜章县、临武县、嘉禾县、北湖区)
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丹东市(东港市、元宝区、宽甸满族自治县、凤城市、振兴区、振安区)
锡林郭勒盟(西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、锡林浩特市、二连浩特市、苏尼特右旗、太仆寺旗、多伦县、镶黄旗、正蓝旗、正镶白旗、东乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗)
信阳市(淮滨县、浉河区、光山县、潢川县、罗山县、新县、息县、固始县、平桥区、商城县)
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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