胶东一体化背景下天然气发展策略研究

大力发展天然气对于促进能源结构优化调整和大气污染防治具有重要意义,是实现"碳达峰""碳中和"的重要路径.借力胶东一体化发展战略的提出,引领胶东五市天然气基础设施协同发展,促进胶东一体化战略在能源领域的实施.     

基于局部关键路径与截止期限分配的云工作流调度算法

为了解决云计算中截止期限约束下的工作流调度代价优化问题,提出一种基于局部关键路径和截止期限分配的工作流任务调度算法。为了满足期限约束,并最小化执行代价,算法将工作流任务的调度过程划分为两个阶段:期限分配阶段和调度资源选择阶段。期限分配阶段定义工作流的局部关键路径,并以递归的方式在局部关键路径上的任务间进行子期限分配;调度资源选择阶段在满足任务子期限的同时,为每个任务选择执行代价最低的资源进行任务调度,以实现调度代价优化。分析算法的时间复杂度,并通过一个算例对算法的实现思路进行了详细阐述。通过科学工作流结构的仿真实验,证明了算法不仅可以满足截止期限约束,而且可以降低工作流任务的执行代价。     

PPP项目资源和风险分配优化研究 ——基于资源和风险分配的博弈关系

资源分配与优化贯穿PPP项目生命周期,影响到PPP项目风险分配和风险控制效率,进而决定PPP项目的成败。项目实际实施过程中,政府和社会资本都存在转移风险的现象,合理的聚集、分配、优化资源和风险已经成为PPP模式理论及实践的关键问题。在确定PPP项目资源分配主体的基础上,构建资源和风险分配的博弈模型,探讨资源配置优化和风险分配优化的逻辑关系以及其对PPP项目成功的重要作用机理,并以郑州市白庙水厂PPP项目为例进行验证,期望为PPP项目资源和风险分配优化提供参考。     

探讨风电场运行与检修维护管理

由于经济发展的需要,电力作为战略性的重要资源,一直受到各国科研项目的关注。风电场作为一种无污染的电能生产方式,越来越受到人们的关注。本文对风电场运行与检修维护管理进行了分析,旨在进一步提升风电场运行的安全性。     

计算机网络技术在图书馆馆藏资源优化中的应用

本文讲述了在计算机网络技术的发展下,网络技术为实体图书馆带来了工作上的优势,在减少了图书馆的工作人员负担的同时,也相对提高了图书馆管理工作效率。此外,在人们到实体图书馆借阅图书时,与过去传统式图书馆相比,能够更加方便快捷,良好的改善了人工操作所达不到的一种工作效率。图书馆工作人员可以在进行资源管理整合时,采用计算机技术,进行网络化整合图书资源管理,对相对独立的信息进行融合,可有效地改善人工管理图书资源的复杂性和困扰。用户使用网络技术,进行图书资源检索,可以更快捷的获得想要的图书信息,从而使图书馆在网络技术化的帮助下,能更深入的走进人们的生活当中,让人们对了解所需的文化知识有了更进一步的帮助。     

道路桥梁施工管理中存在的问题及优化措施

道路桥梁在建设过程中,由于前期设计考虑不当,中期建设施工管控问题,加上过于重视经济效益,过度节约成本,这些诸多因素导致道路桥梁工程的质量问题,最后严重影响着通车运营后的行车和行人的安全,所以在桥梁建设过程中,相关人员要严格把控好桥梁的质量及人员安全,对已建成的桥梁所存在的问题,总结经验,有则改之,无则加勉。要不断地利用新技术新材料来提高道路桥梁建设的水平,增强道路桥梁工程的质量,推动道路桥梁建设行业的不断发展。     

新奥特“石墨”超高清在线图文包装系统应用于北京广播电视台冬奥纪实4K超高清频道

近日,北京广播电视台冬奥纪实4K超高清频道开播,新奥特超高清产品“石墨”超高清在线图文包装系统整体应用于频道的4K播出与演播室两大系统。在超高清演播室项目当中,“石墨”单机运行一个软件进程,支持两块I/O卡,提供IP2110接口和12G SDI接口信号的同播,同时确保系统的实时性。在4K播出端应用的“石墨”,实现了基带信号和NDI信号的同播。“石墨”可提供12G SDI信号和NDI的同播,满足了主、备路和第二备路的图文信号叠加需求,同时“石墨”与原北京台播出图文制作网络进行了无缝融合。     

信息化技术在地理教学中的应用研究

地理教学是初中教学工作的重要组成部分,但现阶段信息化技术的应用存在很多不合理的地方,影响了初中地理教学的效果。信息化技术在初中地理教学中的应用对促进教学改革、提高教学质量有很重要的作用,能极大提高学生的学习能力、创新能力,激发学生的学习主动性,提高地理教学质量。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。