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基于数据挖掘的教师网络学习行为分析与研究

基于数据挖掘的教师网络学习行为分析与研究基于数据挖掘的教师网络学习行为分析与研究

  • 2021-11-15
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最强最全面的数仓建设规范指南

本文将全面讲解数仓建设规范,从数据模型规范,到数仓公共规范,数仓各层规范,最后到数仓命名规范,包括表命名,指标字段命名规范等! 目录: 一、数据模型架构原则 1. 数仓分层原则 2. 主题域划分原则 3. 数据模型设计原则 二、数仓公共开发规范 1. 层次调用规范 2. 数据类型规范 3. 数据冗余规范 4. NULL字段处理规范 5. 指标口径规范 6. 数据表处理规范 7. 表的生命周期管理 三、数仓各层开发规范 1. ODS层设计规范 2. 公共维度层设计规范 3. DWD明细层设计规范 4. DWS公共汇总层设计规范 四、数仓命名规范 1. 词根设计规范 2. 表命名规范 3. 指标命名规范

  • 2021-11-15
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通过工艺调整改善水泥性能的经验

在辊压机和球磨机组成的联合粉磨系统中,当辊压机的能力提升,水泥性能出现不稳定现象,为此,对球磨机系统进行工艺调整,在磨内参数、磨机级配、磨内通风等措施实施后,解决了辊压机大型化磨机弱化导致的水泥性能下降等问题。

  • 2021-11-15
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水泥企业绿色工厂创建的实践

绿色工厂的创建过程,是企业对标绿色工厂评价相关一系列文件、标准开展全面自查,遵循绿色、可持续发展的理念,改进不足,不断提升绿色制造水平的过程。本文对TCSW公司围绕基本要求、基础设施、管理体系、能源与资源投入、产品、环境排放、绩效等全方位、系统性创建国家级绿色工厂的成功实践进行了报道,为其他水泥企业创建绿色工厂、实现绿色发展提供了有益的参考。

  • 2021-11-15
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几种水泥窑处置污泥方式的分析与对比

水泥窑协同处置城市生活污泥技术经过数年的发展已经有了长足的进步,在污泥实际处置方面出现了几种不同的技术路线,本文分别对几种投加技术和使用进行了简单的分析总结。 污泥直喷入窑协同技术是最早开始试验发展的技术之一,其核心是利用柱塞泵解决了80%含水率污泥的较长距离输送问题,在水泥协同焚烧处置城市生活污泥的发展历程上是一个不可逾越的技术阶段。

  • 2021-11-15
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水泥窑炉NOx原位还原超低排放技术及示范

针对水泥窑炉氮氧化物排放标准日趋严格,本文创新性提出了适用于燃煤水泥窑炉的原位还原脱硝技术,该技术具有脱硝效率高、成本低、环保兼容性好、工程现场易实施等优点。中试验证结果显示:原位还原脱硝技术的脱硝效率可达到60%~80%。在此基础上,原位还原脱硝技术在2?500 t/d水泥窑炉上进行了工程示范应用。第三方测试结果表明,在较少喷氨量和煤耗略降低条件下,水泥窑炉氮氧化物排放达到80 mg/m3。中试与工程示范结果表明,原位还原脱硝技术用于燃煤水泥窑炉氮氧化物减排是可行的,该技术的提出为水泥工业实现超低排放提供了一条新的技术途径。

  • 2021-11-15
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细说数字孪生:企业数字化未来之门

“数字孪生”最早的概念模型由迈克尔·格里弗斯博士于2002年10月在美国制造工程协会管理论坛上提出。2009年,美国空军相关实验室第一次提出“机身数字孪生(Air Digital Twin)”概念。2010年,美国国家航空航天局(NASA)在《建模、仿真、信息技术和处理》和《材料、结构、机械系统和制造》两份技术路线图中开始直接使用“数字孪生(Digital Twin)”这一名称。

  • 2021-11-15
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水泥窑氨法脱硝氨逃逸问题及运行经济性分析

现阶段绝大多数水泥窑采取“分级燃烧+SNCR”工艺控制NOx排放,为满足更严格的排放标准,过量喷氨情况严重,氨水利用率较低,多余的氨对下游生产设备及环境均造成危害。本文通过SNCR脱硝系统实际运行数据,计算氨水的利用率及氨氮摩尔比,并分析SNCR+SCR联用时,整套脱硝系统的氨水利用率及脱硝系统整体运行成本,对脱硝系统运行经济性提出建议。

  • 2021-11-12
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2026阿里云AI十大技术进展

模型架构是大语言模型处理和理解信息的“大脑结构”,其创新直接决定了模型的认知上限与应用边界。 2025 年,我们实现了若干核心突破:在注意力机制方面,通过引入门控注意力机制与线性注意力优化, 显著缓解了长序列处理中的注意力沉没与计算效率问题;在稀疏化架构方面,提出全局批次负载平衡 策略,释放了 MoE 模型中专家的深度专业化潜力。这些基于模型底层逻辑的创新,为大模型在长文 档分析、复杂任务处理和多模态交互等业务场景的深度应用奠定了坚实可靠的技术基石。

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2026年AWE中国展前专题报告

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2026年法律服务行业发展趋势报告:AI入局,法律服务行业增长从“偶然”走向“必然”

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