煤矿矿区土壤重金属及多环芳烃污染治理修复技术综述

土壤重金属和有机物污染是当前许多煤矿矿区及周边地区面临的严重问题,威胁居民健康,要采取有效措施予以解决。在对煤矿矿区周边土壤重金属和多环芳烃(PAHs)来源及危害分析的基础上,发现重金属元素在自然条件下难以降解,导致其在生物体中累积,并且PAHs具有致癌性、致畸性和诱变性。通过比较物理化学修复、植物修复和生物修复等方法在治理重金属及PAHs污染土壤的优缺点,发现植物修复和生物修复对气候和环境的依赖程度高,物理修复成本和能耗较高,因此提出矿区周边土壤污染的修复技术需要进一步创新,实现多领域、多学科协作发展的观点。通过持续的技术创新和多种修复方法的联合应用,达到有效治理煤矿矿区及周边重金属和PAHs污染的目的,实现土壤的重新利用,进而实现环境保护与经济可持续发展的良性互动。

基于电阻式应变传感器的设备接地状态识别方法

在电力检修过程中,以提高对电力设备接地状态的识别精度为目的,研究一种基于电阻式应变传感器的设备接地状态识别方法。首先基于电阻式应变传感器计算接地线坐标信息,并判定节点位置的边界与中心。然后划分电力设备接地状态特征,计算待测线路中不同分路的电压。在等效电路识别时,将接地状态特征分为三类,再通过设计接地状态识别算法完成状态识别。实验结果表明:相比于三种传统方法,所提方法对接地状态的识别精度更高。

基于GPS双定位的智慧接地线定位系统

复杂电网结构的智慧接地线定位过程会受到其他线路的干扰,导致定位结果差,设计一种基于GPS双定位的智慧接地线抗干扰定位系统。对单片机处理器内部组成进行优化,在其中嵌入GPS定位模块和GSM定位模块,并分析了双定位模块的有关参数。计算不同信号所对应的载波相位与时间差,根据GPS/GSM双定位系统的信息接收模式进行数据信息融合,优化定位流程。系统性能测试结果表明,与传统定位系统相比,定位误差更小,定位精度更高,具有一定优越性。

基于SOA的环境科学数据共享平台设计与实践

针对我国环境科学数据异构、分散,缺乏空间数据共享及共享范围局限等问题,提出了基于面向服务的架构(SOA)的环境科学数据共享平台技术架构,在建立环境科学数据库及元数据库基础上,综合应用SOA、Web Service、Service GIS、中间件等技术实现元数据服务,空间与属性数据互检索服务,空间数据聚合服务,网络数据抽取服务以及异构资源注册服务等功能,集成了环境专题数据,基础地理数据,遥感影像、水文、气象、空间数据服务等各类环境资源,实现了各类异构环境数据资源的共享及注册服务。该技术可为构建我国大型综合性环境共享平台提供可供参考的模式。

基于蒙特卡洛模拟的电网DICP系统可靠性评估方法

当前的电网DICP系统可靠性评估方法无法获取信道干扰项和损耗,导致评估结果准确性偏低。为此,提出蒙特卡洛模拟下的电网DICP系统可靠性评估方法。将电网DICP系统可靠性与电力数据传输模型相结合,分析蒙特卡洛模拟下信道干扰项和损耗对电网DICP系统可靠性的影响,通过计算电力数据在两个传输节点之间的链路分组丢失率,建立DICP系统信道模型。利用电网DICP系统的网络模型示意图,合理规划电网的边权重,形成一个新的网络节点运行体系。将电网DICP系统节点数量规划看成电网流量规划,计算电网DICP系统可靠性评估指标。实验结果表明方法的耗时更短,准确性更高,具有更好的评估性能。

基于Landsat8影像的不同水质类型的水体提取

以2015年Landsat8多光谱遥感影像作为基本信息源,在各地物光谱特征差异分析的基础上,采用谱间关系法与阈值法,构建不同水质水体提取模型,并结合实地水质监测数据及污染源数据,对提取结果进行精度评价与分析。结果表明,基于该方法能将一般水体、富营养化水体与其他地物区别开来,可以准确有效地获取不同水质的水体信息。

略论汉代的隐逸赋

汉代是赋这一文学样式发展繁荣的时期。抒写隐逸题材的赋作,在众多的汉赋作品中,呈现出独特的风貌。而且汉代的隐逸赋从题材内容到风格,对魏晋六朝隐逸赋的创作有着不可忽视的影响。但研究者对汉代隐逸赋的研究还很不充分。因此,有必要对汉代隐逸赋的内容、风格特点,作进一步深入探讨。

完善农村土地流转的方法与途径

从宏观、微观两方面阐述了完善农村土地流转的原则及方法,提出了完善农村土地流转的措施及应注意的问题。

数据驱动教学:创造不一样的学习

近年来,在教育行业我们不断听到几乎要成为K-12教育产品标配的“自适应”“020”“机器学习”等概念。但是没有改变的一个事实是：教育或教育类产品若想增强效果,多数仍靠延长线上或线下的学习时间来实现。我们都明白随着时间的延长,效果递减,这不是教育或互联网教育最应呈现的形态。因为在教育中,互联网有着最不可替代的能力——数据分析能力。

信息时代教师打开自我的新方式

新的时代、新的环境下，做一个校长应该怎样去打开我们的教师？首先我想到的是．我们能不能组织一个高效的团队？我特别喜欢一部电影：《速度与激情》，我看了两遍．第一遍看的时候，其实我不知道那个主角已经过世了，看第二遍的时候我更关注的是，哪一个是这个演员活生生的还在这个世上的时候演的，哪一段是技术合成的。技术拯救了一部电影，如果没有技术，那这部电影拍到一半就将中止了。这部电影取得了很高的票房收入，当中的人物．个个身怀绝技，每个人各有各的特长，但是就是每个这样的有特长的高水准的个人组合在一起，形成一个有战斗力的团队，完成了速度与激情。他不是一个人在战斗，他们是一个团体在战斗。我们在学校里需要的正是这样一个充满速度与激情的团队。

浅谈煤炭企业门户网站建设

近年来，我国各行业信息化建设如火如荼，作为基础产业的大多数中国煤炭企业信息化也有了长足的发展，煤炭企业门户网站建设如雨后春笋般涌现。

谈鹿邑县农民专业合作社的发展

介绍了鹿邑县农民专业合作社的发展途径,总结了取得的主要成效,以期为鹿邑县农民专业合作社的发展提供参考。

考虑需求侧可控负荷的含储能社区综合能源系统优化调度

针对社区综合能源系统需求侧潜在的大量可控负荷,提出考虑需求侧可控负荷的含储能社区综合能源系统优化调度模型。首先,分析综合能源系统的框架并以此建立包含能源生产、转换、存储等模块的数学模型;其次,根据需求侧电、热可控负荷的响应类型建立三类负荷响应模型;最后,在一个调度周期内以社区综合能源系统综合运行成本最小为目标,构建考虑可控负荷的社区综合能源系统优化调度模型。算例仿真结果表明可控负荷及储能设备的参与对提高系统经济性具有积极的影响,并能有效减小系统负荷的峰谷差值,从而验证文中所提模型的合理性。

基于KNN的中文文本自动分类研究

在介绍SVM和KNN分类算法的基础上,提出了一种新的、较简单的,但更为合理的基于表模型的文档表示方法,阐述了一种基于表模型的分类算法——TableKNN算法。通过实验比较TableKNN算法与传统KNN算法应用于文本分类的效果,证实了TableKNN算法在处理文本分类问题上的优越性。

信息时代,数据驱动教学的创新学习

教育或教育类产品若想提升效果,是靠延长教与学的时间（线上或线下）来实现吗？这并不是互联网教育最应呈现的形态。因为在教育中,互联网有着最不可替代的能力——数据分析能力。本文用现实案例为囿于此问题的教师们提供可值得借鉴的经验。

对解决农民负担问题的探讨

分析了农民负担问题的实质,提出了解决农民负担问题的对策与思路,并指出解决农民负担问题根本要靠发展,以期为解决农民负担问题提供参考。

一种电网领域数据的知识图谱搜索引擎构建

目前电网企业会产生海量且繁杂的数据资源,其利用率较低,无法体现价值。针对这一问题,文章提出一种电网领域的知识图谱数据搜索引擎构建思路,从知识图谱构建、设计和操作实现进行了详细分析,并设计了基于KGSS算法的搜索引擎系统。以江西省某电网企业大数据为研究对象,从查准率和召回率两方面验证了该算法的优越性。研究发现:基于KGSS知识谱图算法的搜索引擎其查准率稳定在85%~95%范围,召回率在80%~98%;而采用常规关键词搜索算法的查准率在60%~100%,召回率在0%~85%。综合来看,基于电网领域数据的知识图谱方法搜索结果更加合理,准确率和召回率更稳定,搜索性能得到有效提升。

基于多智能体理论的电网调度操作票自动生成系统研究

倒闸操作是电力系统运行过程中所进行的正常操作,可靠、安全是其操作过程中所必须保障的事项,其中,正确的操作票是防止和避免误操作的关键措施。随着电网规模的日渐发展和扩大,传统的手工操作票已经不符合如今电力系统运行的需要,经过专家们的不断努力,操作票自动生成系统不断升级,其智能性也在逐渐提高,对于减轻调度人员的工作压力,促进电力系统安全运行起到关键性作用。但是,目前操作票系统仍旧存在很多不足,为此,本文基于多智能体理论设计并构建了功能结构清晰的电网调度操作票自动生成系统,建立了多智能体操作票系统模型,对于提高电力系统运行安全性有重要意义。

用技术连接学生的未来和全面发展:在线学习与技术应用的实践思考

当今世界在经济全球化和创新驱动发展的背景下,正朝着越来越复杂多变、丰富多元的方向发展,也意味着教育要比以往更需要思考“培养什么样的人”和“技术能为教育培养人提供哪些支持手段”等问题。文章通过对新冠肺炎疫情期间学生居家在线学习的技术应用个案研究分析发现:技术除了能够确保学生随时随地开展学习外,同样能有效引导学生进行情绪调适、自我调控,促进他们的问题解决与创新创造能力发展和社会性发展。这些借助技术连接学生全面发展的实践导向,必将成为教育现代化发展的重要趋势和重点内容。

基于人工神经网络的电网负荷数据分类方法

当前的电网负荷数据分类方法忽略了对负荷数据训练集的设计,导致分类结果存在较高的信噪比,冗余数据也较多。为此,基于人工神经网络设计电网负荷数据分类方法。提取离群点数据,利用人工神经网络算法设计训练集,逼近优化电网负荷数据,生成冗余数据周期性筛查模型,完成电网负荷数据分类。实验结果表明,该方法信噪比高于常规方法,对冗余数据的清除更彻底,且与当前方法相比,准确率、精度以召回率更高,应用性能更理想。