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基于DCS的温度控制系统的设计及应用

温度是工业生产中常见的工艺参数之一,任何物理变化和化学反应过程都与温度密切相关。在科学研究和生产实践的诸多领域中,温度控制占有着极为重要的地位,特别是在冶金、化工、建材、食品、机械、石油等工业中,具有举足轻重的作用。对于不同生产情况和工艺要求下的温度控制,所采用的加热方式,燃料,控制方案也有所不同。 DCS 具有通用性强、系统组态灵活、控制功能完善、数据处理方便、显示操作集中、人机界面友好、安装简单规范、调试方便、运行安全可靠的特点。它能够适应工业生产过程的各种需要,进一步提高生产自动化水平和管理水平提高劳动生产率,保证生产安全。本文介绍了DCS 的组态、下装及控制原理,完成了 DCS 温度定值控制系统的设计,通过操作员站、DCS 分布式过程控制系统、THJ-3型高级过程控制对象系统实验装置,对温度进行定值控制,并对结果进行了讨论和总结。这次设计可以使我了解 DCS的控制原理和使用方法,为以后的学习和工作奠定基础。

  • 2024-03-20
  • 阅读1368

网络攻击和防御技术研究

网络在人类社会生活中的应用越来越广泛和重要,Internet 已经把人们的学习、工作和生活紧密地联系在一起,但其中潜在的安全问题也越来越严峻,各种攻击手段层出不穷。其中拒绝服务攻击以其攻击范围广、隐蔽性强、简单有效、破坏性大和难以防御等特点成为最常见的网络攻击技术之一。尤其分布式拒绝服务攻击其破坏性更大,严重威胁着 Internet 的安全,受到这种攻击的损失是无法计量的。为其建立有效的防御机制是当前维护网络安全的重要目标之一。

  • 2024-03-15
  • 阅读1063

6G:AI化+极简多能,成为普惠智能与元宇宙的基础设施

5G和6G致力于一个非常宏大的产业升级目标,但在10年前定义5G的顶层设计的时候,产业对人工智能和元宇宙的理解还比较初步,只着重实现了从“互联”到“物联”的突破,没有充分注意到,要想成为AI和元宇宙的基础设施,移动通信系统不可能仍停留在“管道”这一单纯角色上,而需要具备更丰富的系统能力。因此,6G的历史使命,是基于5G的经验教训,彻底实现“成为普惠智能与元宇宙的基础设施”这一产业升级目标。

  • 2024-03-14
  • 阅读475

自主创新,数智赋能:2023中国医药健康明日之星项目报告-德勤-2024.1-82页

国民健康一直是世界各国最重视的发展指标之一,医药健康产业的发展是实现该目标的重要根基。近年来,国家推出多个发展计划和政策,如《健康中国2030》、《“十四五”医药工业发展规划》、《医药工业高质量发展行动计划(2023-2025年)》、《医疗装备产业高质量发展行动计划(2023-2025年)》等,为我国医药健康产业的发展指明了方向

  • 2024-03-14
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中银证券_光伏行业2023年投资策略:变局与机遇

光伏经济性有望进一步凸显,全球需求有望充分释放。产业链利润迎来再分配,硅片龙头优势有望强化,电池片供需阶段性相对偏紧,辅材、组件盈利有望修复,电站关注放量弹性;光伏新技术持续突破,有望创造新空间与新格局;维持行业强于大市评级。

  • 2024-03-14
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中小微企业可持续金融参考指南-GB-TAP-2024-46页

中小微企业占全球企业总数的90%。这些企业不仅是就业、技术进步和社会流动性的重要推动力,而且在向低碳、韧性和可持续经济转型的过程中扮演着不可或缺的角色。然而,由于知识、能力和资本获取方面的限制,中小微企业的气候行动受到了制约。

  • 2024-03-14
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  • 45页
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中国咨询行业发展调研报告 2023

中国咨询行业的发展有其特殊的发展现状,据企查查统计,营业执照中含有“咨询”业务的机构全国为 4414 万余家,名称上含有“咨询”的机构全国为 691 万余家,但这些咨询机构大部分并不从事咨询服务业务,在中国有多少家咨询机构从事咨询业务,或者说能提供有效咨询服务,实际上这是多少年谁也说不清楚的糊涂账。在 2022年中国科技咨询协会开展的“中国咨询机构品牌影响力监测”研究中,我们初步掌握了有能力从事咨询服务的咨询机构的数目和名称。

  • 2024-03-14
  • 阅读430
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  • 27页
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中国碳市场回顾与最优行业纳入 顺序展望(2023)

气候问题受到各个国家和地区的广泛关注,各国和地区正积极建立碳排放权交易体系以控制温室气体排放。截至 2022 年 12 月 31 日,全球共 34 个碳排放权交易体系投入运行,这些碳排放权交易体系的司法管辖区温室气体排放量、GDP、人口分别占全球总量的 17%、55%和 1/3。

  • 2024-03-14
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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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