椰壳活性炭对含硫废水的吸附特性研究

利用椰壳活性炭(CSCC)对铜尾矿氧化焙烧释放的SOx被收集形成的含硫废水进行静态吸附。研究了CSCC对SO_(4)^(2-)的吸附处理性能,计算了SO_(4)^(2-)的吸附效率,探讨了CSCC的最优使用量、温度、吸附的时间和最优pH值。结果表明:活性炭的最优使用量为2.5 g,最优吸附温度为70℃,最优吸附的时间为3 h,最优pH值为7,吸附效率达到96.19%。该研究为CSCC处理含硫废水的实际应用和研究提供了一定的技术参考和依据,对含硫废水的无害化处理和排放有一定的借鉴意义。

基于联邦学习的能效研究综述

文章探讨了联邦学习作为一种分布式人工智能框架,能够有效化解大数据发展所面临的困境。重点从联邦学习的能耗指标出发,详细阐述了其相关原理,并分析了联邦学习在能源消耗方面面临的主要挑战。同时,对降低能源消耗的基本方法进行了分类和总结,为未来相关研究提供了有益的指导。

基于改进粒子群算法的光纤网络异常检测优化方法

双边耦合时分复用无源光纤网络受到多径衰落影响导致网络输出异常,为了提高光纤网络的输出准确性,提出基于改进粒子群算法的光纤网络异常检测方法。构建时分复用无源光纤网络的多径信道模型,采用光纤馈线的远程传输机制实现对网络传输的信道均衡设计,提取光纤网络传输信道中的时频特征量,根据传输流量的多模衰落特性实现网络传输异常特征点检测定位,采用改进粒子群算法实现对光纤网络异常流量检测过程中的迭代寻优控制,采用光链路终端传输控制和点到点(P2P)链路故障监测方法实现对光纤网络的异常检测。通过实验可得,该方法进行光纤网络异常检测的故障识别能力较好,故障计算时间较短,检测效率较高。信道均衡性较强,传输误码率较低,其数值稳定在[0.02-0.04]区间内。提高了光纤网络的传输稳定性和可靠性。