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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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污水厂设计的有关计算公式

污水厂设计的有关计算公式

  • 2021-07-06
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制药废水处理技术与工艺

制药废水,就是制药厂在生产中成药或西药时所产生的废水。制药废水主要包括抗生素生产(生物制药)废水、合成药物生产(化学制药)废水、中成药生产废水以及各类制剂生产过程的洗涤水和冲洗废水四大类。

  • 2021-07-06
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大数据系统推介下的网络消费异化_表征_溯因及消解_马会端

大数据推介系统促进了网络消费的便捷性、多样性以及普遍性。消费异化、网络消费异化、大数据推介系统以及网络消费行为自由异化之间具有内在的逻辑关联。网络消费异化是消费异化的特殊表现形式,而大数据推介系统则构成了网络消费中消费行为自由异化的技术诱因。人们的消费需求、消费心理、消费对象、消费环境异化等是导致网络消费异化问题的基本因素,而这些因素又共同构成了人们进行消费选择的前提条件,并由此导致了网络消费选择中符号化、同质化、被动化等消费行为自由异化的现象。网络消费作为满足人的消费需求的一种手段,基于现实需求的自由消费行为在大数据系统推介下产生了自由的异化,或者说成了一种受大数据推介技术所宰制的异化了的消费自由。在本质上,这种异化了的消费自由是一种消极的消费自由。因此,要在技术开发与实践过程中确立道德责任,促进技术应用者内在德性的养成,让消费者的消费行为建立在自决的判断和选择基础之上。

  • 2021-06-18
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大数据构建的赋分评价模型与功能区识别研究_贾斐雪

针对如何解决各类兴趣点(POI)的用地面积差异并精确地识别功能区等问题,该文构建了一种新的功能区识别模型。使用网上调查的各类POI的面积数据等,对各类POI的面积大小所处的区间进行赋值,整理出各类POI的面积评分表,并通过对各类POI进行核密度分析得到每个兴趣点的核密度值。通过构建面积评分与核密度值二级赋分评价模型,增加了POI数据的可用性,实现快速获取城市空间结构。经过精度检验,Kappa系数为0.76,功能区识别精度较高。研究结果可用于区位熵指数、土地利用混合度、平均最邻近距离与标准差椭圆等分析,有利于规划人员掌握城市空间结构与进行科学决策。

  • 2021-06-18
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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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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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科研大数据质量管控模型仿真研究_丰佰恒

目的/意义]大数据时代科研数据激增,与此同时劣质科研数据的传播给中国与世界的科研工作带来巨大的挑战,如何合理有效地管控劣质科研数据是科研工作所面临的难题。[方法/过程]面向科研大数据质量管控的紧迫需求,结合博弈论模型、改进病毒传播SIR模型构建科研大数据质量管控模型(CM-SRBD),并对科研大数据各阶段管控措施效果进行仿真模拟。[结果/结论]研究表明,科研大数据质量管控是一个以控制劣质科研大数据在数据生态链中传播、提升科研大数据质量为目标,以“源头博弈阶段(G)—传播阻隔阶段(D)—修复淘汰阶段(E)”(GDE)为一体化管控阶段,以建立产出质量控制机制、设立数据隔离空间单元、引入劣质状态优选机制为管控策略体系,进而对具有“致命性、隐藏性、专业性、潜伏性”的劣质科研大数据实现有效管控,以减少易劣质科研大数据、快速发掘暗劣质科研大数据、有效优化数据修复流程,从而维护科研大数据生态平衡的动态过程。

  • 2021-06-18
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