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水泥厂SO2超标原因分析及控制措施

根据GB4915—2013《水泥工业大气污染物排放标准》，要求现有水泥企业2015年7月1日起执行新的排放标准，SO2排放限值为200mg/m3，山东省下发实施的DB37/2373—2013《山东省建材工业大气污染物排放标准》，要求现有企业2015年1月1日起SO2排放限值为100mg/m3。

  • 2021-10-13
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高压电机电晕放电的危害及特征

高压电机生产过程中，如果绝缘结构本身有缺陷，或生产制造过程中线圈绕包、整形或端部固定等存在问题，很容易出现这类问题。 高压电机定子绕组端部出槽口部位及径向通风道内槽口部位绝缘线圈表面电场强度高且分布不匀，当局部场强达到临界场强时，气体发生局部电离或电子碰撞游离，形成持续性连锁反应的“电子崩”放电。此时，在电离的绝缘线圈表面呈现蓝色荧光，即电晕现象。电晕产生热效应和臭氧、氮的氧化物而损坏绝缘。

  • 2021-09-22
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中台之上（十三）：探讨支持组装式开发的业务架构设计方法

面向服务的设计一直都有一个话题，就是服务的“颗粒度”问题，无论是 SOA 还是微服务，都很难把握颗粒度。首先，SOA 在实际操作中并不是真的关心颗粒度问题，一个遗留系统可以直接被封装成一个服务，也可以把很小的功能服务化，二者地位是一样的，所以，大家常说 SOA 本质上是个集成架构，有效解决了异构系统的集成问题，统一了内部通信方式，一般重担会直接压给企业总线。其次，微服务很关心颗粒度问题，但是却很难判断服务合适的大小，太大了，内聚性不好；太小了，通信会过于复杂，降低效率。近几年，也有不少人用 DDD 方法指导微服务设计，取得了一些成果，但是 DDD 方法本身学习门槛比较高，不容易掌握。颗粒度还关乎另一个比较重要的话题，就是组装式开发，之前介绍的业务模型方式是否能够在这方面起到些帮助作用呢？

  • 2021-09-14
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机器学习如何彻底改变游戏中的物理模拟

量子力学奠基者之一、英国理论物理学家保罗·狄拉克（Paul Dirac）在1929年说过：“大部分物理和化学所需要的数学理论的定律都是已知的，但这些定律的方程太复杂无法求得精确解”。他认为，从蛋白质折叠、材料失效到气候变化，所有的物理现象都可以模拟为量子计算。但由于控制方程太复杂，科学家无法在现实的时间尺度上求解。

  • 2021-09-09
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CIO-哪些应用可能转化为SaaS服务

2015年被称为中国SaaS的元年，企业正在从使用本地化软件向SaaS服务转变。由于企业用户人力成本的上升、移动中端设备的兴起以及共享经济对企业的影响，企业采用经营设备、软件的方式也在逐渐发生着变化。据调查，在过去的几年年里，中国的劳动力成本以每年13%的速度在增长，利用企业服务软件来降低人力成本已经成为必然趋势，这也是SaaS市场未来会迎来爆发式增长的根本原因。

  • 2021-09-08
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物联网中升级服务为什么如此重要

随着网络环境越来越好，物联网进入快车道，在快速发展过程中，因没有明确的规范和俗成约定，物联网下操作系统是五花八门，例如freeRTOS、RT Thread、AliOS Things、Linux、Android等等，且有些系统是各厂商使用开源代码各自发展，这就注定了系统的多样性，基于这些系统开发的产品那更是数不胜数，这些都直接注定了物联网设备的一个重要特性那就是碎片化严重。

  • 2021-09-08
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智能汽车中人工智能算法应用及其安全综述

智能汽车中的智能化技术，可分为3 个模块：环境感知层、决策规划层和运动控制层。环境感知层利用环境感知传感器（视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、里程计、GPS 等）感知车辆行驶环境信息，利用车辆自身状态传感器（如轮速检测等）感知车辆自身状态。经过智能化模型处理后，感知出车辆周围环境（如绝对位置、车道线、周围车辆相对位置、行人位置、动态静态障碍物类型和位置、行为预测等），决策规划层按照驾驶决策算法将空间、时间上的独立信息、互补信息和冗余信息进行理解，根据实时感知到的车辆周围环境信息，实时决策车辆可执行的驾驶指令并规划出行程轨迹。运动控制层接收决策规划层的驾驶指令，控制车辆稳定运行的同时保证车辆的控制精度。 随机性和模糊性导致不确定性是人类思维活动中最基本的特性。对人类思维模拟、研究的人工智能技术，也具有不确定性的特点。

  • 2021-09-08
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深度学习分位数回归实现区间预测

小侠客们周末愉快呀，又到了每周的学习时间，我是oubahe。今天我们探讨一下如何使用深度学习模型做到对目标值的区间预测。使用神经网络做回归任务，我们使用MSE、MAE作为损失函数，最终得到的输出y通常会被近似为y的期望值，例如有两个样本：（x=1, y=3）和（x=1, y=2），那只用这两个样本训练模型，预测x=1时y的值就是2.5。但有些情况下目标值y的空间可能会比较大，只预测一个期望值并不能帮助我们做进一步的决策。我们想知道x=1时，y的值最小会是多少，最大会是多少，使用MSE、MAE这些损失函数来构建预测输出区间模型时候，往往需要对样本进行非常复杂的处理才能达到目的，而且因为数据的预处理需要加入很强的先验信息，建模效果肯定会打折扣，再一个如果数据规模比较大，那将会在数据预处理上浪费大量的时间。来吧

  • 2021-08-18
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