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《新能源发电技术》论文

随着煤、石油、天然气等传统化石能源耗尽时间表的日益临近,风能的开发和利用越来越得到人们的重视,已成为能源领域最具商业推广前景的项目之一,目前在国内外发展迅速。风能作为可再生能源的重要类别,具有蕴藏量巨大、可再生、分布广、无污染等特点,风力发电已成为世界可再生能源发展的重要方向。在不断持续的能源紧张中,不少人想到了新能源利用。利用洁净的能源(可再生能源)是人类社会文明进步的表现、是科学技术的发展、是环保理念的体现。洁净能源指太阳能、风能、潮汐能、生物能等,这都是可再生取之不尽的能源,特别是风能技术最为成熟,经济可行性较高,是一种较理想的发展能源。风是地球上的一种自然现象,它是由太阳辐射热引起的。风能是太阳能的一种转换形式,是一种重要的自然能源。太阳照射到地球表面,地球表面各处受热不同,产生温差,从而引起大气的对流运动形成风。

  • 2024-04-22
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园区建设施工阶段碳中和实施方案研究---绿色与节能

建设施工阶段温室气体排放作为建筑全生命周期温室气体排放的重要组成部分,总量相对较小却具有高强度和集中排放的特点。园区建设作为建筑领域的重要分支,几乎没有针对其建设施工过程开展的碳中和研究。文章通过研究国内外相关文献、标准及指南,提出了园区建设施工阶段碳中和实施方案,对实现园区建设施工阶段碳中和做出前瞻性探索。

  • 2024-04-07
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太原理工大学PPT丨互联网+制造业的一种范式

— 2012年末,美国GE公司提出的关于产业设备与IT融合的概念 — 定义:基于开放、全球化的网络,将设备、人和数据分析(工业互联网三要素)连接起来,用过对大数据 的利用与分析,升级航空、医疗装备等工业领域的智能化,降低能耗,提升效率。

  • 2024-03-28
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6G网络架构展望白皮书

伴随着 5G 网络的规模商用,业界已经系统性开展了 6G 技术研究,6G 网络架构是其中重要的研究领域,是 6G 愿景落地的重要环节和技术手段。面向 2030 年,中国电信提出了“虚实通感、全域智联”的 6G 愿景[1],以沉浸式 XR、元宇宙等为代表的新业务对网络提出了新的需求;端到端云网融合是 6G 网络的必然发展趋势,DOICT 技术相互融合渗透,为网络架构设计注入了新的思路。本白皮书基于在 6G 网络架构方面研究,阐述了中国电信和中兴通讯对 6G 网络架构思考和研究观点。

  • 2023-03-14
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基于Zookeeper+MHA的mysql高可用架构设计

事件驱动架构(EDA)是一种架构风格,它将系统定义为根据精确和预定义的契约交换消息的组件的集合。随着云计算和微服务的兴起,事件驱动架构在构建软件中越来越受欢迎。

  • 2022-02-11
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网络爬虫的设计与实现(完整版)分解

网络爬虫将下载的网页和收集到的网页信息存储在本地数据库中以供搜索 引擎使用,它是一 一个专门从万维网上下载网页并分析网页的程序。随着网络的快 速发展,人们对搜索引擎的要求也越来越高,而网络爬 虫的效率直接影响着搜索引擎的质量。 本课题研究的是通用网络爬虫,它是从一 个或若干个初始网页的链接开始进 而得到-一个链接队列。伴随着网页的抓取又不断从抓取 到的网页中抽取新链接放 入到链接队列中,直到爬虫系统满足了停止条件。 该课题主要涉 及到了缓冲池技 术,多线程技术,套接字技术,HTTP和 SSL协议,正则表达式,Linux 网络编程 技术,PHP+Apach的使用等 相关技术

  • 2021-04-20
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数字化转型知识方法系列之四:数字化转型的五个发展阶段

数字化转型知识方法系列之四:数字化转型的五个发展阶段数字化转型共分为五个发展阶段:初始级发展阶段、单元级发展阶段、流程级发展阶段、网络级发展阶段、生态级发展阶段。 数据是数字化转型的关键驱动要素,不同发展阶段的组织在获取、开发和利用数据方面,总体呈现出由局部到全局、由内到外、由浅到深、由封闭到开放的趋势和特征。基于数据要素在不同发展阶段所发挥驱动作用的不同,数字化转型的发展战略、新型能力、系统性解决方案、治理体系、业务创新转型等方面,在不同发展阶段有不同的发展状态和特征。

  • 2021-02-18
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谱聚类(spectral clustering)原理总结

谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂。

  • 2021-03-20
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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