【摘 要】
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＜正＞随着全球社会经济的发展，人们在工业上的能源消耗逐渐增加，造成全球气候变化明显，全球环境问题突出，已经影响了人类正常健康生活，尤其在极地冰盖消退、森林砍伐率和海平面上升等众多现实证据下，修正全球气温上升拟议框架迫不及待。温室气体的排放是导致全球变暖等气候变化的主要原因，其中“碳”的排放影响最大。针对该问题和全球现状，我国提出了“碳达峰”和“碳中和”两大策略。在我国目前的策略中，“碳达峰”和“碳
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＜正＞随着全球社会经济的发展，人们在工业上的能源消耗逐渐增加，造成全球气候变化明显，全球环境问题突出，已经影响了人类正常健康生活，尤其在极地冰盖消退、森林砍伐率和海平面上升等众多现实证据下，修正全球气温上升拟议框架迫不及待。温室气体的排放是导致全球变暖等气候变化的主要原因，其中“碳”的排放影响最大。针对该问题和全球现状，我国提出了“碳达峰”和“碳中和”两大策略。在我国目前的策略中，“碳达峰”和“碳中和”紧密相关，
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＜正＞建设银行上海市分行将廉洁文化建设作为全行2020年党风廉政建设的一项重要内容,通过统筹部署,多措并举,积极推进,不断加强廉洁文化建设的制度化、阵地化、经常化、大众化建设,建立健全体制机制,构建起监督检查、教育引导并重的预防和惩治体系。为深入贯彻落实中国银保监会、建设银行党委和驻建设银行纪检监察组的重要决策部署,建设银行上海市分行高度重视,将廉洁文化建设作为全行2020年党风廉政建设的一项重要
主要研究了港口大型码头设备的运行状况，基于该模型，开发了一个面向多并发、高异质性的综合数据采集平台的原型系统。该系统能对典型港机、空压设备、移动遥控点等关键设备的运行状况进行实时远程采集和自动汇总分析。本研究以实证的方法对该项目的总体设计及相关软硬件成果进行了验证。本研究能够有效地消除港口干散自动化生产线的设备监控“盲区”，保证主要设备的可用性和可靠性，从而为港口的生产工作提供技术支持。
"跳绳"作为国家学生体质健康标准中的重要考核项目,是全面测量学生速度耐力、心肺功能、肢体协调性,以及自身意志力的重要途径,所以广大体育教师将其视为日常教学工作的重点之一。切实做到小学跳绳运动实现生活化发展是一项极为系统的工程,不仅要求时时刻刻为学生提供一个生活化的氛围,还要在内容、组织形式、评价活动方面做出有针对性的调整,进而达到甚至超过预期目标。
目前，我国烟草工业行业已形成一套优化、完善的发展体系，烟草行业为我国社会经济、国家富强建设都提供不可或缺的帮助。而在烟草工业中，机械设备是其生产的核心工具，如因设备管理出现失误，抑或维护保养不到位，必然会影响机械设备的使用周期，严重影响正常的生产作业。基于上述问题，本文基于互联网的基础上，以烟草工业设备管理作为出发点，对其管理和后期维护保养进行简单分析，提出烟草机械设备预检方式与故障预测分析，以期
＜正＞近年来，诸多国家医学中心和国家区域医疗中心依托三级甲等专科医院建立。专科医院作为我国医院的重要组成部分，在疾病诊疗、科研攻关、人才培养等方面发挥着越来越重要的作用。《2020中国卫生健康统计年鉴》显示，2019年我国医院（不包含基层医疗卫生机构）数量34354家，其中包含专科医院8531家；专科医院人员数1089329人，年诊疗人次达38588.4万。
世界是一个相互关联的网络。物质、信息、能量等的移动或交换嵌入地理空间形成的地理多元流网络，为从地理和网络角度研究全球性问题提供了新的视角。如何构建多主题、时变的地理多元流网络，识别其网络结构、时变规律和关联模式，并为解决全球性的人口移动、航空交通、国际关系、国际贸易等问题提供支持，是迫切需要解决的问题。本文提出了全球尺度地理多元流网络化挖掘及关联分析的研究框架，包括：多源数据收集与整理、地理多元流
随着生产力水平的提升、工业设备的智能化程度提高,数控设备的结构复杂度也随之增大。在实际的现代工业生产过程中,由于工程规模大,业务逻辑复杂,生产过程中的变量之间往往存在着复杂的关系,并且,随着工艺的日益复杂,影响因素也逐渐增多,复杂工业系统中的故障发生率也随之增大。当设备在复杂工况下运转时,设备故障分析变得更加困难,传统的故障分析方法高度依赖专家工作经验,效率较低,而单纯基于数据的诊断则缺乏可解释性
针对石化行业设备因异常振动、断裂而导致的被动高成本维修，该文提出了基于标识解析技术与设备预测性维护相结合的预防维护智能化管理系统，该系统具备标识设备注册管理、可信数据存储、多类型数据监测以及数据校验等功能，有效提高了石化行业标识设备信息互通互联可信安全和设备故障预测维护能力，降低了被动维护的经济成本，实现了标识解析技术下设备实时运行参数采集和算法预测功能，进一步解决了由未及时发现的设备故障所引起的
旋转机械是重要的工业设备,传统的故障检测非常繁琐成本较高。高效快速的预测技术被迫切需要,随着机器学习、深度学习理论算法的发展,机械人工智能在故障预测的应用成为了可能。船舶传动轴系系统是船舶动力系统中的重要组成部分,传动系故障占到了船舶动力系统故障中的30%。因此,及时的设备故障预测对维护系统稳定运行有着重要作用。在人工智能兴起之前,一般采用通过传感器,获得设备振动数据,再对振动数据进行时频分析,进
阐述对检测设备中可能出现的设备异常声进行了模拟,通过模拟出的设备异常音与设备正常音,利用深度学习声音事件监测技术,用声音技术对工业设备无损无接触的预防性维护实验。