基于深度时序学习的数据中心热风险智能检测与预警研究

数据中心内部设备产热量巨大,制冷系统运行不佳会导致热量堆积产生热风险。提出了一种基于Bi-LSTM的深度学习网络的数据中心热风险管理方法,通过对机房计算节点的温度场数据进行预处理和热风险标识,使用历史数据对数据中心机房计算节点热风险进行预警。针对机房内复杂的热环境,使用统计学方法从时空2个维度判定热风险标签,用于网络的训练,并将所得模型与传统机器学习模型进行对比,所提方法对热风险的预测精度可达99.07%,比传统机器学习模型的预测精度提升6.6%,可实现可靠的热风险预警管理。

基于Transformer的数据中心机房三维温度场快速重构和预测方法

机房内部气流组织的合理性关系到数据中心制冷系统的能耗、IT设备的性能和热环境的安全。传统气流组织模拟性能一般在小时级,使用场景受限,难以满足实时运营对机房温度场预测的时效性需求。提出一种基于Transformer的机房三维温度场快速重构和预测方法,通过融合深度学习模型与传统CFD,将气流组织预测时间降低至分秒级,全局平均预测精度误差控制在5%以内,从而使CFD仿真有效地从设计阶段应用到运维阶段,支撑数据中心的智慧运营业务。

主动式冷梁出风风速对房间气流组织影响的模拟分析

对主动式冷梁房间气流组织的影响进行模拟研究:建立主动式冷梁结构和出风参数等对房间气流组织影响的模型;结合相关实验数据,验证了模拟风速分布的准确性;以人体吹风感、PMV和PPD三个评价指标对房间的气流组织进行评价。模拟结果表明:在风口位于2.5m高度处、出风角度45°时,随着出风风速从1.0m/s增大到2.5m/s,人体吹风感越来越强,房间平均PPD值从7.8%增加到21.2%,房间平均PMV值从-0.29减小到-0.76,偏离人体感觉的最佳值0。

农村信息技术教学的“瓶颈”及解决办法

高效课堂是信息技术教师为之奋斗的目标。然而,当前教育形势下,农村信息技术课教学还存在许多问题,影响着教育教学质量的进一步提升,是制约教学效果的瓶颈。面对这种状况,突破瓶颈,改变低效,成为农村信息技术教师刻不容缓的使命。

如何搞好初中信息技术教学

以计算机技术为代表的现代科学技术在经济、文化等领域的重要作用日益突出。目前中小学已广泛开设信息技术课程,其教学目标就是使学生具有获取、传输、处理和应用信息的能力与良好的信息素养,以使学生更好地适应现代信息社会中工作、学习与生活的各种需要。综观近几年的教学实践,我们的信息技术课程教学仍处于不断摸索阶段．尽管取得了一定的成绩．但是也存在许多不尽如人意的地方。

关于信息技术与英语的整合

近年来,信息技术的普及为初中英语教学带来了便利,不仅提高了学生的课堂参与度,改变了传统'填鸭式'的教学方式,还丰富了英语课堂教学资源,通过人机互动、试听技术等使初中生养成终身学习的好习惯。信息技术与英语的整合势在必行,充分运用信息技术优势,活化英语教学,提高学生的英语意识,从而收到较好的教学效果。