以页岩气为代表的非常规油气资源成功勘探开发，是全球油气工业理论技术的又一次创新与跨越。它的意义在于突破了早期石油工业常规储集层下限和传统的圈闭成藏观念，并将给石油天然气地质理论赋予新的学科内涵[1-2]；拓展了油气资源勘探开发类型与资源量，突破了油气资源“峰值论”、“枯竭论”；以水平井分段压裂技术为代表的新技术规模化应用，实现了油气工业技术的升级换代[1]。通过页岩油气革命，美国油气对外依存度不断下降，全球能源格局正发生深刻变化。随着中国经济迈向高质量发展，环保要求不断提高，对石油、特别是天然气的需求快速增长，页岩气勘探开发对保障中国能源安全并改善能源结构、推动中国油气工业科技进步具有重要意义。国家高度重视页岩气等非常规天然气的开发利用，并制定了页岩气产业发展的顶层设计和配套政策。从 2009 年开始实质性勘探以来，中国已在上奥陶统五峰组（O3w）— 下志留统龙马溪组（S1l）海相页岩成功实现页岩气商业开发，成为世界上少数几个实现页岩气工业化开采的国家之一。本文重点对近 10 年来五峰组—龙马溪组页岩气勘探开发过程中获得诸多重要地质认识、成功实践经验进行总结，并对中国页岩气未来发展提出建议。
5月10日上午，在全国信息安全标准化技术委员会2021年第一次工作组“会议周”上，《5G网络安全标准化白皮书》正式发布。白皮书由中国移动通信集团有限公司、中国电子技术标准化研究院、中国信息通信研究院等15家企事业单位共同编制。白皮书分析了5G网络安全相关政策背景、产业发展现状和关键技术特性，从管理、技术、应用等视角梳理了5G网络面临的安全风险和标准化需求，研究提出5G网络安全标准框架和下一步标准研制工作建议，为规范引导5G网络安全标准化工作提供参考。
在选择容灾系统的构造时，首先要考虑的就是选择采用合理的异地数据复制技术。数据的远程复制技术是容灾系统的核心技术，它对于数据系统的一致性和可靠性以及系统的应变能力具有举足轻重的作用，通过有效的数据复制, 远程的业务数据中心与本地的业务数据实现同步，确保一旦本地系统故障,远程的容灾中心迅速进行完整的接管。
数据的逻辑结构是从解决问题的需要出发，为实现必要的功能所建立起来的数据关系，是面向问题的，它的结构形式与存储形式无关。
正常电子商务流程 1. 查询商品； 2. 创建订单； 3. 扣减库存； 4. 更新订单； 5. 付款； 6. 卖家发货； 秒杀业务的特性 1. 低廉价格； 2. 大幅推广； 3. 瞬时售空； 4. 一般是定时上架； 5. 时间短、瞬时并发量高；
这个项目是学习SpringCloud的项目，首先您应该先从github上（https://github.com/kzdw/springcloud）拉取此项目导入到自己的idea中。 下面是对每个moudle介绍，如果你是第一次接触SpringCloud，可以先忽略这部分介绍。
无线移动通信与IP技术（因特网）是近年来信息技术领域的两大热点，无线与移动通信正在与IP技术相结合通信技术向宽带化、智能化、个人化方向发展，形成统一的综合宽带通信网。
LTE-M是为满足运营商开拓物联网需要提出新的一种蜂窝网络技术，采用窄带技术（带宽从4G的180kHz降低到下行15kHz、上行5kHz ）相对4G覆盖提升200倍（功率谱密度提升36倍，最大64个TTI Bundling提升5.5倍），单小区支持1~10万连接数（LTE-M的RB数提高36倍。
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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
近年来，深度学习技术的重大进步促进了能源系统智能健康监测方法的发展。然而，在处理核能系统等安全关键能源系统时，具有点估计的传统深度学习模型无法解释预测中的固有不确定性，这一局限性对为关键操作提供可靠和值得信赖的决策支持提出了挑战。为了克服这一挑战，本研究提出了一种新的智能监测方法，该方法集成了不确定性感知的深度神经网络。首先，提出了一个基于时空状态矩阵的信号预处理方法，以提高特征提取能力，从而有效地整合各种多源数据。其次，开发了一种概率分布，为所有网络参数生成预测不确定性，从而能够评估模型输出的置信度，不仅适用于已知的操作场景，也适用于未知的操作场景。最后，使用已建立的先进核能研究平台和公共核事故模拟平台进行实验，确保所提出方法在实际环境中的有效性和适用性。总体而言，拟议的方法显著提高了监测输出的可靠性和可信度，同时降低了与安全关键能源系统决策过程相关的风险。关键词：安全关键能源系统、不确定性感知深度学习、智能健康监测、值得信赖的决策。
随着工业4.0技术的发展，降低维护成本并结合深度学习（DL）技术确保新型核系统的安全是一种流行趋势。本文提出了一种基于设计的自适应残差卷积神经网络（ARCNNs）的小型模块化反应堆（SMR）智能故障检测与诊断系统（lFDD）。不同噪声水平下的特征被学习为残差，并通过设计的网络传递。此外，自适应残差处理（ARP）模块中组装的软阈值（ST）方法提高了学习效率。采用贝叶斯优化（B0）方法提高设计网络的学习衰减率（LDR），以获得更好的诊断性能。从已建立的中国铅基核反应堆（CLEAR）平台上收集了11种不同操作场景下三种不同噪声水平的1760个实验数据点，以验证所提出的LFDD的有效性。与以往工作中采用的传统RCNN和CNN的比较突显了所提出的诊断方法的优越性。使用B0方法进一步提高了lfDD的性能。作为SlMR智能研究的首次尝试，该方法将为无人值守条件下的核操作员提供远程决策支持。此外，该通用方法也可应用于其他无噪声环境下的诊断系统。关键词：故障检测与诊断、深度学习、残差CNN、贝叶斯优化、小型模块化反应堆。
在核能生产中，随着大数据和工业4.0时代的不断创新和挑战，保证无故障运行安全将变得更加复杂和智能化。本文提出了一种新的具有小批量处理的优化卷积神经网络（SCNN），并将其组装在核故障诊断系统中。使用包含全部316个模拟器传感器特征的11种正常和故障条件来评估所提出的诊断系统的性能。与正常操作和在相同条件下添加退出操作相比，使用SCNN进行批量归一化的应用显著优化了模型验证的准确性和100个迭代下的损失。此外，通过比较传统的二元和多重分类方法，突出了出色的诊断准确性。该诊断系统实现了更精确的诊断准确性，将为操作人员提供有益的指导，帮助他们做出准确快速的决策，确保核能生产安全。关键词：卷积层可视化、卷积神经网络、深度学习、故障诊断、核能生产、小批量处理.
未知异常工况的发现是精细化工业生产的关键，集群工业时间序列是发现未知工况类型的有效方法。然而，从工业时间序列中发现未知的异常工作状态对现有的时间序列聚类方法来说是一个挑战。本研究提出了一种新的先验知识增强无监督形状集学习方法，通过可解释的子序列发现异常和有意义的工作状态。提出了一种先验特征提取模块，将先验知识转化为数据模型的可识别形式。先验知识包含异常工作状态信息，知识增强聚类模块可以通过将先验特征与数据特征相结合来学习表示异常工作状态的信息形状集。此外，先验知识和数据的偏好在学习阶段会自我调整。对实际铝电解过程、模拟田纳西伊斯曼过程和连续搅拌槽加热器过程的数值试验结果验证了所提出方法的优越性能。所提出的方法为先验知识和数据模型的融合提供了新的视角。它还为解决工业过程中异常未知工况发现问题提供了一种新方法。关键词：先验知识，铝电解，时间序列，Shapelet，聚类
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