泛在电力物联网在北京经济技术开发区的应用探索

泛在电力物联网是物联网在电力领域的具体体现，建设泛在电力物联网是推进"三型两网"建设的关键环节，也是实现能源转型的必要手段。阐述了泛在电力物联网的定义，从供电公司角度出发，根据北京经济技术开发区实际情况，讨论了依托地区特点的泛在电力物联网实施策略和实际应用场景，分析了可能遇到的问题。得出结论：随着泛在电力物联网的深入建设，供电公司能够为电力客户提供多元化服务，提高客户满意度；地市供电公司能够依托泛在电力物联网开展更多电力相关业务；泛在电力物联网的安全性、实用性、有效性是发展面临的首要问题。     

施耐德电气荣获联合国“增强妇女权能原则”2015 CEO领导力大奖

近日,"增强妇女权能原则"(Women’s Empowerment Principles,WEPs)年度大会在联合国纽约总部举行。本届大会的主题为"潜力无限:面向性别平等的业务合作伙伴",逾350名来自全球企业界、民间团体、政府和联合国的领袖人物出席了活动。"增强妇女权能原则"(Women’s Empowerment Principles)从2013年开始在年度会议中颁发CEO领导力大奖(WEPs     

公安信息系统安全审计技术现状和问题

自《关于加快推进公安信息系统应用日志安全审计工作的通知》(公传发〔2013〕516号)下发以来,公安业务系统的安全审计工作有了很大的进展,但在落地的过程中,也出现了一些现象值得去研究和讨论。文章在安全审计发展现状的基础上,论述了存在的问题,并针对关键问题给出具体的技术实现思路以及实现方案。     

厌氧氨氧化快速启动及微生物群落演替研究

在序批式反应器(SBR)中分别添加彗星式丝状纤维滤料和Kaldnes填料组成序批式生物膜反应器(SBBR)R1和R2,接种城市污水处理厂二沉池回流浓缩污泥,旨在探求添加不同生物填料和接种普通污泥对快速启动厌氧氨氧化反应器的影响。结果表明,R1仅历时39d成功启动厌氧氨氧化,NH_4~+-N、NO_2~--N及TN去除率分别为98.0%、88.2%及82.3%;成功启动初期,化学计量比平均值为1:1.28:0.22,接近理论值1:1.32:0.26;稳定运行期间,高通量测序结果表明,浮霉菌门(Planctomycetes)相对丰度从1.97%增至60.06%,而变形菌门(Proteobacteria)从65.75%降至15.19%,Candidatus_Jettenia为主要菌属,丰度最高,占比为45.36%,是反应器内唯一的厌氧氨氧化菌,SM1A02属占比达到13.11%,实现了快速高效富集。R2培养111d后未成功启动厌氧氨氧化。     

全国冷冻空调设备标准化技术委员会(SAC/TC238)2014年度工作概要

<正>1标准发布工作2014年,全国冷冻空调设备标准化技术委员会(以下简称"冷标委")归口制定及修订的两项国标、8项行标(表1)已获批准发布。2标准报批工作冷标委于2013年三届四次会议审查通过了1项国标、10项行标,共计11项标准,目前已全部完成报批工作,待国标委、工信部批准发布(表2)。3标准立项工作冷标委的立项始终依据3方面原则:首先要符合国家政策和指导思想,具体体现为国家标准     

“智造”企业助力惠州发展 德赛西威年产值将超80亿

12月2日,总投入9000万元的德赛西威二期厂房在惠州市仲恺高新技术产业开发区启动开工仪式。该项目总负责人凌剑辉介绍,二期厂房总建筑面积32,709平方米,预计2016年初投入使用。二期厂房开工年产值将超80亿"现有厂房已很难满足未来生产需要,此次修建二期厂房是为了满足德赛西威不断增长的业务发展需求。"德赛西威董事长兼总经理陈春霖在开工仪式上说道。据悉,2010年通过收购外方股份,德赛西威     

基于J2EE的煤矿企业模块化业务开发平台应用研究

设计了一套基于J2EE的模块化业务平台，并在此基础上构建一套适用于煤炭企业特大型矿井的生产管理系统，解决煤炭企业信息化建设过程中信息系统开发慢、维护难、扩展性差、标准不统一等问题，使企业信息系统更为灵活，只需简单的调整，就可应对业务需求的不断变化，同时，充分实现与现有的系统之间的整合，达到各个业务部门和环节更好协同的目标，提高系统的复用性，有效降低煤炭企业信息化建设和运维成本。     

ICP-MS测定食品原料中微量硒

建立基于同位素77Se、乙醇基体改进电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)直接测定食品原料中微量硒的方法。实验以2%(V/V)乙醇作为基体改进剂,采用Y元素作内标补偿基体效应,选择同位素77Se测定样品中的硒,方法检出限为0.87 ng/g,精密度(RSD,n=6)5%,回收率为98.1%~106.0%。该方法具有简便、快速、灵敏、准确、消耗小等优点,可为食品原料中微量硒的测定提供参考。     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。