一般来说，三层神经网络可以逼近任何一个非线性函数，为什么还需要深度神经网络？为什么深度学习模型能够自动提取多层次特征？

一般来说，三层神经网络可以逼近任何一个非线性函数，为什么还需要深度神经网络？为什么深度学习模型能够自动提取多层次特征？｜深度学习

 2024-12-22

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深入理解零拷贝技术

很多应用程序在面临客户端请求时，可以等价为进行如下的系统调用： 1. File.read（file, buf, len）； 2. Socket.send（socket, buf, len）；例如消息中间件 Kafka 就是这个应用场景，从磁盘中读取一批消息后原封不动地写入网卡（NIC，Network interface controller）进行发送。在没有任何优化技术使用的背景下，操作系统为此会进行 4 次数据拷贝，以及 4 次上下文切换

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数字孪生连接交互理论与关键技术

论文“数字孪生连接交互理论与关键技术”于2023年1月发表于《计算机集成制造系统》期刊，这篇文章由北京航空航天大学的陶飞、马昕、戚庆林、刘蔚然、张贺、张辰源等人共同完成。论文针对数字孪生连接交互如何理解与实现的问题，首先从内外两层阐述了数字孪生连接交互内涵，进而提出“准确—实时—一致—安全—可靠”连接交互准则。在此基础上，从“感知—通信—映射—联动—融合”五方面探索建立了一套数字孪生连接交互理论体系，分析了数字孪生连接交互关键技术。基于数字孪生连接交互理论与方法研究，结合笔者前期在物理实体、数字孪生模型、数字孪生数据和服务的相关研究工作基础，进一步探究并丰富了数字孪生五维模型理论体系，以期为数字孪生的理论研究和应用落地提供系列理论和方法参考。

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张思海、黄中：330MW循环流化床锅炉深度调峰技术（复述.发电技术2024.4）

为推进“双碳”政策的实施，消纳波动性较强的新能源并网发电，当前对火电机组的深度调峰要求越来越高。循环流化床(CFB)锅炉机组在深度调峰低负荷运行工况有着先天优势，但实现20%以下的超低负荷运行依然面临众多的困难，如炉内流化的稳定性、氮氧化物的排放及炉内局部超温带来的安全性等问题。以某330 MW CFB锅炉的深度调峰技术应用为例，介绍了输煤筛分破碎系统、风帽节流圈、下二次风管等机组部件的改造，并配合烟气再循环等技术应用，成功实现了18%的超低负荷深度调峰运行，同时也很好地控制了NOx的排放。最后总结了CFB机组超低负荷深度调峰技术的关键点和难点，对深度调峰运行带来的潜在问题进行了分析，并提出了相应的解决措施。研究结果具有重要的工程借鉴作用。