偏最小二乘（PLS）模型是软测量等质量相关工业任务中最典型的数据驱动方法。然而，在PLS中，输入和输出数据之间只捕获了线性关系。在残差子空间中很难获得剩余的非线性信息，这可能会降低复杂工业过程中的预测性能。为了充分利用PLS残差子空间中的数据信息，本文提出了一种用于质量预测的深度残差PLS（DRPLS）框架。受深度学习的启发，DRPLS是通过连续堆叠多个PLS来设计的，其中前一个PLS的输入残差被用作层连接。为了增强表示，在使用它们堆叠高级PLS之前，对输入残差应用非线性函数。对于每个PLS，输出部分只是其先前PLS的输出残差。最后，通过将每个PLS的结果相加得到输出预测。在工业加氢裂化过程中验证了所提出的DRPLS的有效性。 关键词：深度残差偏最小二乘（DRPLS）、非线性函数、质量预测、软测量。
关键质量指标的多步提前预测是优化和控制工业过程的基石。在长期预测范围内进行精确的多步预测，在提高工业过程的生产性能方面具有巨大的潜力。然而，提取历史特征对于实现这一目标具有重要意义。最近的进展表明，变压器网络为这一挑战提供了一种有前景的技术解决方案。然而，缺乏样本简化机制使得深度特征提取变得困难。它需要大量的计算成本，这使得传统的变压器网络在工业过程中不太适用。为了探索克服这些障碍的策略，并提高变压器网络对有效多步预测的适用性，本文提出了一种新的关键样本定位和分解变压器网络（KSLD-TNet）。具体来说，它首先使用注意力得分矩阵定位具有强交互作用的关键样本。然后，在KSLD TNet编解码器结构中逐层过滤非关键样本。这样，每层的输入样本数量可以呈指数级下降，显著降低了深度特征提取的难度和计算量。值得注意的是，本文还设计了一种信息存储结构，以避免样本分离过程中的信息丢失。利用两个工业过程数据集构建了广泛的实验，以证明所提出方法的有效性。关键词：深度学习、工业过程、关键样本定位（KSL）和蒸馏变压器、多步预测
软传感器在复杂工业过程的质量预测中得到了越来越多的应用，这些过程通常具有不同的拓扑规模和高度耦合的时空特征。然而，现有的软测量模型在提取多耦合复杂过程数据中的多尺度局部时空特征并充分利用它们来提高预测性能方面通常面临困难。因此，本文提出了一种基于多尺度注意力的CNN（MSACNN）来缓解这些问题。在MSACNN中，不同大小的卷积核首先在卷积层中并行设计，可以生成包含不同尺度局部时空特征的特征图。同时，在特征图上并行设计了一种通道式注意力机制，以获得它们的注意力权重，代表不同尺度下局部时空特征的重要性。通过两个实际工业过程的性能评估，验证了所提出的MSACNNover方法相对于其他最先进方法的优越性。关键词：卷积神经网络（CNN）、基于多尺度注意力的CNN（MSACNN）、质量预测、软传感器。
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1）本文系统地总结了“双碳”背景下“双高”电力系统电网阻抗实时变化时光伏并网逆变器最新谐振抑制方法，从并网逆变器单元和集群两方面综述了谐振抑制热点控制方法，总结了相关方法的优缺点。2）本文总结了“双碳”背景下光伏并网逆变器更高性能要求的研究方向，有利于提升智能算法在本领域的交叉应用、并网逆变器的功能性以及工程实用性。
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9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页,9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页,9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页
8、《指南》实施评估、问题和改进-32页,8、《指南》实施评估、问题和改进-32页,8、《指南》实施评估、问题和改进-32页
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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
中国商业地产物业与资产管理行业正处于多个关键脉络转变的交 叉路口――除了面对资本市场的冷却，行业也同时面临着租赁市场 下行和建筑资产楼龄增长的挑战。此时此刻，正是我们做出思考和 沉淀的时机。基于丰富的业务经验、最佳实践及国际视野，仲量联行 将致力于引领商业地产行业在不确定的环境中塑造资产韧性，探索 革新路径，寻求破局之道。
为了进一步推动酒店资产管理在中国的发展，为建造高效、可持续发展的 酒店、盘活存量酒店资产、提升酒店运营，在部分酒店业主公司和开发 商的大力支持下，仲量联行于2022年2月实施了中国酒店资产管理调查问 卷。该问卷通过征询一些对中国酒店行业来说最基础但最重要的问题， 将酒店运营数据和资产层面的数据相结合，从深入分析损益表的水准，更 是上升到了从根本上理解资产负债表深刻含义的高度。这些看似浅显的数 据，展示了资产管理全生命周期的投、融、建、管、退各阶段的部分工作 重点，也揭示了酒店资产管理既基础又深奥的原理和思维方式
2020年是信创产业全面推广的起点，未来三年，即2020-2022年，信创产业将迎来黄金发展期，产业链上从底层到应用层都明显受益。
中国 IT 产业自强不息，2020 年有望是“IT 重构”规模化落地元年，从 CPU、OS、数据库、中间件到服务器、存储、外设等都将呈现在技术、产品、市场等领域的重新构建进程，同时相关上市公司必将重新构建各自领域核心竞争力，因此我们认为新时代信息产业发展已经进入新起点，重构 IT 核心竞争力，是传统 IT 厂商及科技创新创业公司的新征程。
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