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1.
高星级酒店节能技术改造一直以来都是建筑节能的重点课题,大型公共建筑制冷、采暖、生活热水能耗占比高,为节能改造的重点方向。以上海市高星级酒店节能减排解决方案为例,通过将热泵供热技术创新应用,在现场空间极其紧凑的条件限制下,实现了酒店冬季采暖、全年生活热水的高效稳定运行。同时,将磁悬浮离心变频制冷技术及冷热源智能控制技术结合运用,成功创建了高效机房。 相似文献
2.
赣南矿产资源综合开发与利用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
赣南矿产资源丰富,素有世界钨都和稀土王国之称.根据赣南矿产资源综合开发与利用的现状,提出了加强矿产资源综合利用的对策. 相似文献
3.
为保护资源和生态环境,促进稀土产业绿色可持续发展,基于现代控制理论的能观测性和能控性新视角,采用CRITIC-G1组合赋权与云模型相结合的方法,构建了离子型稀土矿开采工艺评价模型,并对不确定开采条件下的原地浸矿工艺与堆浸工艺进行了评价。研究得出:①基于保护资源和生态环境的目的,离子型稀土矿开采工艺评价指标体系不仅要考虑矿山开采负外部性的影响程度评价指标,而且还应考虑矿山开采负外部性的能控性评价指标,从而更加贴近离子型稀土矿开采实际;②在确定指标权重时,采用CRITIC-G1法组合赋权,使权重更为准确;③将CRITIC-G1法与云模型相结合,在资源储量、矿床底板发育程度等不确定开采条件下和严格执行环境保护法、矿产资源法的前提下,堆浸工艺稍优于原地浸矿工艺。建议在当前开采工艺水平条件下,实施离子型稀土矿产地储备制度。 相似文献
4.
网络、家庭结构的变化和经济全球化的发展,对当代大学生的学习和生活方式产生了深远影响,大学生身心不健康事件层出不穷.通过对大学生身心健康现状的调查、成因分析,提出了若干对策. 相似文献
5.
论市场经济条件下高等教育的运行机制 总被引:2,自引:0,他引:2
邹国良 《重庆钢铁高等专科学校学报》1999,14(1):76-80
高等教育的运行机制,就是指在构成高等教育体制的诸要素之间的相互联系,相互佚 ,相互制约的关系及其运转方式,市场经济条件下高等教育运行机制的目标模式是政府宏观管理,社会积极参与,学校自主办学,市场合理调节。 相似文献
6.
离子型稀土矿采用堆浸和原地浸矿等生产工艺,均会造成一定的环境破坏和资源损失。为了更好比较堆浸和原地浸矿工艺造成的资源环境损失差异,基于堆浸和原地浸矿生产工艺原理,将离子型稀土矿采选造成的资源损失分为暂时性损失(如残留在矿体或尾矿堆中的资源)和永久性损失(如资源从矿床底板渗漏造成的损失),把环境破坏分为显性破坏(如植被破坏、水土流失或采场滑坡等)和隐性破坏(如地下水污染),将资源损失和环境破坏按可控程度进行分类;在此基础上对堆浸和原地浸矿生产工艺造成的资源与环境影响进行综合比较;最后提出相关建议。 相似文献
7.
8.
重庆钢铁高等专科学校是原冶金工业部在西南地区的唯一一所全日制普通高等专科学校.学校座落在重庆直辖市的西郊风景区和繁华区的杨家坪,交通十分方便。校园绿树成荫,四季花香,景色宜人,环境十分幽雅.为市级“园林式单位”.具有得天独厚的地理优势,是办学读书的理想之地。 相似文献
9.
面对多样化的应用环境,卷积神经网络(CNN)的架构深度不断增加以提升精度,但同时需要大量的计算参数和网络存储。针对CNN卷积层参数冗余和运算效率低的问题,提出一种基于分层阈值的自适应动态剪枝方法。设计自适应分层阈值判断算法,对批归一化层的尺度因子进行聚类分析,自适应地找到每层的分类断点并据此确定最终阈值,利用该阈值修剪正则化后的输入模型,从而避免根据经验人为定义固定阈值,减小模型尺寸和运行时占用的内存。分别采用该方法和LIU等提出的使用固定阈值且全局修剪的方法对VGGNet、ResNet、DenseNet和LeNet模型进行压缩,并在CIFAR、SVHN和MNIST数据集上测试模型性能。实验结果表明,该方法能够在模型精度与剪枝率之间找到最优平衡,剪枝后模型的测试错误率较对比方法降低0.02~1.52个百分点,同时自适应分层阈值判断算法也能避免对比方法在全局修剪时减去整个层的问题。 相似文献
10.
针对传统卫星云图特征提取方法复杂且深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)模型开发困难的问题,提出一种基于参数迁移的台风等级分类方法。利用日本气象厅发布的近40 a 10 000多景台风云图数据,构建了适应于迁移学习的台风云图训练集和测试集。在大规模ImageNet源数据集上训练出3种源模型VGG16,InceptionV3和ResNet50,依据台风云图低层特征与高层语义特征的差异,适配网络最佳迁移层数并冻结低层权重,高层权重采用自适应微调策略,构建出了适用于台风小样本数据集的迁移预报模型T-typCNNs。实验结果表明:T-typCNNs模型在自建台风数据集上的训练精度为95.081%,验证精度可达91.134%,比利用浅层卷积神经网络训练出的精度高18.571%,相比于直接用源模型训练最多提高9.819%。 相似文献