垃圾焚烧发电厂入炉垃圾热值波动大，影响了锅炉运行的稳定性和发电效率，利用图像深度学习的方法实现入炉垃圾热值的实时预测，有助于电厂实现“超前调控”。
为了使建筑施工的安全管理水平得到改善，对 BIM 技术在安全管理中的应用展开了研讨。利用 BIM和物联网技术对所有可能对施工人员构成危险的因素进行识别，凭借智慧工地平台完成 BIM 技术与施工现场的虚实结合，构建了基于 BIM 的智慧工地安全管理体系，在很大程度上弥补了传统安全管理方法中存在的不足之处，能够有效地预防安全事故的发生，对今后施工安全管理具有一定的参考价值。
采用硅烷偶联法对纳米ＳｉＯ２ 粒子的表面进行修饰改性，之后与可溶性聚酰亚胺溶液混合，并经高速机械搅拌与球磨分散工艺，制备了不同掺杂量的柔性聚酰亚胺／纳米 ＳｉＯ２ 复合薄膜。结果表明：随着 ＳｉＯ２ 掺杂量的提高，复合薄膜的热尺寸稳定性、折射率、介电性能显著改善，同时在可见光区保持有较高透光率、较低浊度以及良好力学性能
为有效预防由于个人防护缺失所造成的事故，着力探究复杂作业情况下施工人员安全帽佩戴情况的智能化识别。提出在 Faster Ｒ － CNN 目标检测算法的基础上，针对小目标的安全帽识别问题通过增加锚点提升检测能力
针对铁路轨道图像背景较为复杂、目标不突出，难以提取轨道边缘的问题，提出一种基于改进滤波器与改进阈值选取方式的 Canny 边缘检测算法。首先，使用自适应中值滤波与双边滤波相结合的混合滤波器代替传统Canny 算法中的高斯滤波器对图像进行滤波; 然后，使用四方向梯度模板进行梯度幅值计算; 最后，将改进后的 Otsu算法代替传统人工设置分割阈值，得到分割后的图像
针对山洪灾害临界雨量影响因素众多、计算流程复杂的问题，以山东省临朐县山丘区 237 个沿河村落为研究对象，选取有实测资料、计算条件较好的沿河落，采用水文水力学法，计算山洪灾害临界雨量作为原始数据集; 选取降雨特征、流域特征、沿河村落特征、河道特征等参数，基于随机森林回归算法，构建山洪灾害临界雨量预估模型，利用网格搜索法及 K 折交叉验证法调整预估模型参数; 确定无实测资料的沿河村落山洪灾害临界雨量指标，并验证预估模型精度，分析特征参数重要度
目前遥感技术已成为监测水质参数的重要手段，精度更高的水质参数反演模型是当前水质监测的重点。但由于水环境的复杂性、遥感数据的局限性等多重原因，水质参数遥感反演精度有限，且多集中于水色水质参数反演
秦岭是我国重要生态安全屏障之一,蕴藏着中国生态密码和人文密码。然而秦岭生态环境遭受破坏的情况愈加严重,因此,秦岭保护的行动刻不容缓
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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
AIoT（AI+IoT）,即人工智能物联网，是人工智能技术与物联网在实际场景落地中相互融合的产物，其并非新技术，而是一种新的物联网应用形态，是通往真正意义上的“万物智联”的必经之路。智慧城市ICT信息技术架构与AIoT产业架构高度适配，是AIoT应用最佳实验场，随着智慧城市进入全面发展期，AIoT应用解决方案将在民生服务、城市治理、产业经济、生态宜居四大场景中大规模落地。
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。
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