无砟轨道CA砂浆脱空智能感知算法研究成果
掺烧煤泥循环流化床机组运行督导与智能预警
为有效处理电网调度中心检测得到的设备数据,提出了流处理平台 Spark 与 Xgboost 算法相 结合的分类电力设备数据故障诊断模型。 首先介绍了变压器设备故障诊断的判断依据；然后在 Spark 框架的基础上,利用 Xgboost 算法构建了一个设备故障诊断模型；最后对模型的分类性能和 运算速度进行了分析。 结果显示:模型使用 Spark 平台和 Xgboost 算法性能更优。
基于深度学习的地质找矿信息挖掘与集成已经成为数学地球科学的前沿领域 .深度学习作为一种具有多级非线性变换的层级机器学习算法，在地质找矿大数据挖掘与集成中仍处于探索阶段，还有一系列问题亟需解决 . 以卷积神经网络为例，探讨了基于深度学习的地质找矿大数据挖掘与集成过程中两大挑战：训练样本不足和深度学习网络模型构建困难，重点分析了基于复制和添加噪声的地质找矿数据增强技术并开展了多组对比实验，构建了适用于地质找矿大数据挖掘与集成的训练样本和卷积神经网络模型 . 该模型对闽西南铁多金属成矿区的地质、地球物理和地球化学等多源数据进行了特征提取与集成融合，圈定了找矿远景区，为该区进一步找矿提供了科学依据 .
作为新型基础设施的关键领域之一，工业互联网在加速产业升级、推动企业数字化转型、释放经济社会发展新动能等方面的基础性作用日益凸显。尤其是，新冠肺炎疫情的冲击让各地政府以及各行业、企业对工业互联网的认识更加全面且深刻——早实现工业互联网何至于停工停产。未来几年，工业互联网将迎来落地实践的加速期。
进？2018年，伴随区块链？业的迅速发展，？量？才、资本涌 ？，促进着？业不断向前。对于想要加？区块链？业的？群， 区块链资讯的传播？分重要。正是通过？条条项？资讯、新闻 报道让？们了解区块链？业的时间？幅缩短。
人工智能（AI）技术的教育应用给教师教学带来前所未有的变革，从智能教学环境、“AI+教学法”的创新到教学内容表征形式的智能化，AI 的影响日渐广泛， 但同时也伴随一系列极具挑战性的伦理问题与伦理风险。 进入智能化时代，教师扮演着新的角色并面临更加复杂的 AI 应用伦理问题，这需要重构教师的知识结构。为此，基于 TPACK 概念框架，将伦理知识作为一种新的教师知识构成要素引入，提出并构建了“AI+学科教学”伦理知识框架（AIPCEK），即教师的基本知识构成包括教学知识、学科知识、AI 知识和伦理知识。在原有 TPACK框架基础上，生成新的融入伦理的复合型知识形态：教学伦理知识（PEK）、学科伦理知识（CEK）、AI 伦理知识（AIEK）、学科教学伦理知识（PCEK）、“AI+学科”伦理知识（AICEK）、“AI+教学”伦理知识（AIPEK）和“AI+学科教学”伦理知识（AIPCEK）。 AIPCEK 继承了伦理知识所具有的复杂性、情境性、实践性、协商建构性和多元化等特点，其发展模式有三种：AIPCEK 发展的金字塔需求模型；基于在线实践社区的教师 AIPCEK 发展模式；基于项目驱动的 AIPCEK 发展模式。AIPCEK 的提出，有助于揭示智能时代教师知识结构新的特点及伦理内涵，为教师专业发展提供理论基础，为教师的知识结构研究及教学实践，提供一种新的分析框架。
大数据迁徙图：逃离北上广 他们竟然去了这里 随着一线城市人口疏解工作步入深水区，“逃离”不仅是主动告别，也包括了被迫离去。逃离者到底都去了哪里？
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
系统提供快捷的数据信息查询，实现对重点用能单位经济数据和能耗数据的预警和预测分析，进而实现对整个区域经济数据和能耗数据的预警和预测分析
随着全球第四次产业革命发展走向纵深，数字化技术应用正加速从大型企业向中小企业普及渗透。推动中小企业数字化转型近年来已经成为各国政府刺激区域经济增长、提升关键产业链供应链韧性、扶持企业主体创新发展的重要手段。
为提高新型电力系统爬坡容量需求分析的准确性，提出了计及净负荷预测误差时变相关特性的爬坡容量需求分析方法。首先明确新型电力系统所需要的爬坡容量构成，分析爬坡需求与净负荷预测误差之间的关系。然后，建立了净负荷预测误差与净负荷预测值的动态Copula函数，通过演进方程构建Copula函数参数的时序关联关系，应用条件概率理论建立由于净负荷预测误差而产生的爬坡需求概率分布模型，以置信区间对爬坡需求概率分布结果进行离散化表征，从而得到相应的爬坡容量需求。最后，基于我国西部某电网的实际运行数据，以是否考虑预测误差时变相关特性构建了3种不同的测算模型，算例计算结果验证了所提方法的有效性和正确性。
中国经济正在向双循环发展新格局转型浪潮为中国企业扬帆远航注入了新的动力，科技进步与产业变革的。在这一背景下，全球化不仅是企业长期发展的战略选择的强大引擎。2024年国务院政府工作报告亦将，更成为了推动中国经济前行“加强标准引领和质量支撑众多中国企业都在积极探索出海的新路径，打造更多有国际影响力的品牌”，列入今年工作任务共同汇聚成一股磅礴。的出海力量。
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