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焦化废水处理技术与工艺

焦化废水是炼焦、煤气在高温干馏、净化及副产品回收过程中,产生含有挥发酚、多环芳烃及氧、硫、氮等杂环化合物的工业废水,是一种高CODcr、高酚值、高氨氮且很难处理的一种工业有机废水。其主要来源有三个:一是剩余氨水,它是在煤干馏及煤气冷却中产生出来的废水,其水量占焦化废水总量的一半以上,是焦化废水的主要来源;二是在煤气净化过程中产生出来的废水,如煤气终冷水和粗苯分离水等;三是在焦油、粗苯等精制过程中及其它场合产生的废水。

  • 2021-07-06
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基于模块化和鲁棒性的大数据公共课程体系设计方法研究_陆悠

针对当前高校大数据公共课程在内容、师资安排以及课程衔接等方面存在缺乏合理设计的问题,基于OBE理念,提出一种基于模块化和鲁棒性的大数据公共课程体系设计方法,首先从不同专业对大数据应用人才的培养目标着手,以工程教育认证培养能力目标体系为线索,分析各专业课程与大数据公共课程之间的支撑度和衔接关系,从而构建模块化公共课程框架;然后基于主动式调整思路,将培养目标、课程体系参数化,进而设计课程选择及课程路径的设计与调整方法,并将其嵌入专业教育的持续改进的反馈闭环中实施。经过所在院校的实践,该方法能有效帮助非计算机专业选择和调整大数据技术公共课程,切实提高学生大数据课程的学习效果。

  • 2021-06-18
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肖长军(穹谷)详解混沌工程开源控制台chaosblade-box-穹谷

? 投随着敏捷开发、DevOps实践、微服务/云原生架构和治理的出现,极大提升了应用交付的能力,缩短了业务上市周期。 ? 业务敏捷化、技术迭代化的同时,还必须保证业务持续的高可用性和稳定性,过去传统的灾备方式已无法跟上这个节奏。 ? 混沌工程正是因这个挑战,通过主动注入故障,以期提前发现潜在问题,迭代改进架构和运维方式,最终实现业务韧性

  • 2021-05-06
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大数据背景下的高校就业信息管理系统构建_况茜

以准确分析高校就业信息为目的,构建大数据背景下的高校就业信息管理系统。利用MDD方法通过项目确认、需求分析、设计规划、系统构建开发系统,利用公共信息服务模块将就业公共信息服务提供给用户,利用求职招聘模块实现高校、毕业生与用人单位之间的交互,利用决策树算法挖掘高校就业信息中隐藏的规律,向用户提供相应服务,并利用双重熵均值优化决策树算法解决过度拟合问题,就业指导与创业教育模块向高校就业指导与创业教育提供网络辅助技术。应用测试结果显示该系统开发过程具有较高成熟度,就业信息分析结果误差小。

  • 2021-06-21
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缓存穿透、缓存并发、缓存雪崩、缓存抖动、热点缓存、缓存双写一致性等问题

对于高并发的业务场景,常用的技术手段包括黑白名单、限流防刷、熔断降级、兜底、线程隔离、多级缓存(客户端、CDN、NGINX、内存缓存、分布式缓存)等等。这些手段相互结合,才能应对高并发场景下的各种细分场景。本文总结了缓存方案需要考虑的几个问题。

  • 2021-06-30
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大数据时代信息伦理的困境与应对研究_梁宇

大数据时代信息伦理面临更大挑战。通过现实案例分析大数据时代信息伦理的主要困境,包括信息隐私被肆意侵害、信息污染屡禁不止、主体价值迷失普遍存在、信息不公持续扩大等方面。从技术根源、社会根源和主体根源分析信息伦理的成因,认为要从明确信息伦理原则、加强社会监管、强化技术创新、加强信息伦理教育等方面消解信息伦理之困。分析信息伦理困境的深层根源,寻求消解大数据时代信息伦理困境之道,以推动大数据技术更好地服务于社会进步与发展。

  • 2021-06-18
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谭彰:5G智造融通,supOS赋能数字工业

“5G+工业互联网在工业现场的融合部署,受工业场景约束较多。实际上,从一开始5G跟工业的融合就遇到了来自工业方面的许多挑战,包括现场当中需要进行防爆,需要对环境进行适应,它的各种防干扰、防尘、防腐蚀,包括在整个工厂当中从点到面推广的过程中,尤其关注5G成本的问题。总结来说,如何能在5G的大带宽、低时延基础上实现全场景推广成本最小化,是我们下一步5G+工业互联网推广的一个非常重要亟需解决的问题。”

  • 2021-06-07
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数字化车间新国标要素解读

针对离散工业的数字化车间的体系架构、基本功能、信息交互、基础数字化、工艺数字化、制造运营数字化等功能模块给出通用性要求。本标准为GB\T推荐性标准,以定性为主。

  • 2022-01-12
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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信创云国产政务云解决方案

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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