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关键词： 普通化学   工化融合   港珠澳大桥   腐蚀防护   教学设计  

摘要： 为解决工科大学生难以运用化学知识理解和解决工程实际问题的难题,以交通建造案例中“港珠澳大桥的腐蚀与防护”作为教学切入点,揭示超级工程中蕴含的化学原理和化学创新。探索将工程案例、课程思政、化学理论教学相融合的普通化学课程教学新模式。教学实践表明,新模式不但能有效提升学生学习化学的兴趣,而且有利于培养学生运用理论知识思考、分析和解决问题的能力,为新工科背景下培养能够适应甚至引领未来工程需求的人才奠定基础。

关键词： 区块链   人工智能   智慧化   大数据   云计算   管理手段   前沿技术   新机遇  

摘要： 元宇宙为城市作为生命体、有机体、智慧体实现“整体性转变”“革命性重塑”打造“数治”新范式提供了新的发展机遇和空间。习近平总书记指出:“运用大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新,从数字化到智能化再到智慧化,让城市更聪明一些、更智慧一些,是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路,前景广阔”。

关键词： 云计算   微服务架构   电网GIS   Docker   容器管理   智能电网  

摘要： 随着智能电网建设的发展,对电网GIS需求越来越大,然而传统的电网GIS存在资源利用率低、功能耦合性高、需求扩展不灵活、运转效率低和迁移部署困难等问题,因此急需对现有的GIS平台进行改进。首先对电网GIS发展及特点进行了概述,然后研究云技术和微服务架构技术,详细介绍云技术和微服务架构在GIS中的应用,最后依托南网云和商用GIS平台,将Docker容器技术和微服务应用到电网GIS云平台中,为电网资源管理提供支撑,解决高并发及大数据下GIS的响应慢、扩展性差等问题,提升了系统部署灵活性、鲁棒性和可靠性,也提升了用户体验。

关键词： 结构健康监测系统   传感器   物联网   无线通信   云计算   智能监测   无线传感器   无损检测  

摘要： 文章综述了结构健康监测(SHM)系统的研究,结构健康监测系统是以结构特征变化为基础的一种实时监测方法,旨在检测和诊断结构损伤,并预测它们未来的变化趋势。文章首先回顾了结构健康监测系统的发展历程;然后,综述了结构健康监测系统的目前研究热点;最后,文章还提出了未来结构健康监测系统研究的发展方向,包括了构件级智能监测技术、卫星通信和物联网通信应用于结构健康监测系统中、传感器的最佳定位方式、传感器技术与机器学习的结合等。总而言之,结构健康监测系统未来还有很广阔的发展空间。

关键词： 港珠澳大桥   红色精神   技术实力   历史进程   民族复兴  

摘要： 曾经有人问张宝兰,为了建设港珠澳大桥,和家人分开7年,后不后悔?她说:“有遗憾,但不后悔!”港珠澳大桥,向全世界展示了中国的造桥建隧技术实力,它代表的是一个古老民族赓续千年梦想、走向民族复兴的历史进程,能参与并见证这项伟大工程,成为伟大“中国梦”的忠实践行者之一,她无比骄傲和自豪。

关键词： 南水北调   中、东线工程   水资源   水的价格   配置机制  

摘要： 水资源配置机制是影响水资源配置效率的关键因素之一。为了进一步提高南水北调工程水资源配置效率,采用均衡分析的方法,对现行配置机制存在的内生节水激励不足、难以实现市场均衡、水资源稀缺性反映不足、市场生态补偿机制不完善等问题进行了探讨。提出了南水北调工程水资源市场联动定价与配置机制,包括供给方市场、需求方市场、受水区同一地级市水权交易市场和受水区不同地级市水权交易市场。为避免市场机制失效,从政府监管和工程技术支持两个方面提出了新机制有效运行的保障措施。

关键词： 教学平台   云计算   权限管理  

摘要： 随着云计算技术的兴起,信息化教学平台逐渐采用云计算作为基础架构,能够更好地满足教学需求。为更好地满足中职院校的教学需求,文章基于云计算技术设计一种高效、可扩展和安全的信息化教学平台。

关键词： 云边协同   云计算   智慧交通   边缘计算  

摘要： 智慧交通是智慧城市建设的重要构成部分,是将信息技术与社会管理相结合的创新表现。为推动城市交通智慧化进展,智慧交通系统成为当前研究热点。该文对智慧交通系统的基本框架进行了分析,基于云边协同探讨云计算在智慧交通领域的各种应用实现。云边协同有利于弥补传统交通系统的局限,进一步缓解智慧交通发展中的问题,提高数据计算效率,赋能城市交通,推进交通信息化、城市数字化。

关键词： 先进制造业   重点项目建设   点火仪式   港珠澳大桥   机械制造商   北京大兴   世园会   残奥会  

摘要： 湖南星邦智能装备股份有限公司成立于2008年,位于宁乡高新区。公司专注于各类高空作业设备的研发、制造、销售和服务。2020年,公司位列全球高空作业制造商10强、全球工程机械制造商PLUS50强,并入选国家工信部第一批专精特新“小巨人”企业,荣获“湖南省省长质量奖”。公司产品遍布全球70多个国家和地区,先后参与了北京冬奥会、北京冬残奥会点火仪式、国庆70周年庆典等国家重大活动及北京大兴机场、港珠澳大桥、北京世园会等国家重点项目建设,让世界看到湖南工程机械“新高度”。

关键词： 负载预测   预测模型   门控循环单元   循环神经网络   粒子群优化  

摘要： 针对目前负载预测模型预测精度低、预测模型种类较单一的问题,建立一种基于粒子群的门控循环单元(GRU)与循环神经网络(RNN)结合的组合预测模型,该模型利用粒子群优化模型的参数,通过自适应调参数的方式为GRU-RNN组合模型匹配最优的神经元个数,利用GRU预测精度高以及RNN参数少、易收敛的优点对云计算资源负载进行预测。首先对数据集作缺失值处理、使用CRITIC权重法将CPU使用率和内存使用率的负载值进行组合,再对组合值进行标准化处理,作为PSO-GRU-RNN组合预测模型的输入,实现对云计算资源的高效预测。利用集群公开数据集Cluster-trace-v2018、PSO-GRU-RNN组合预测模型对负载进行预测。实验结果表明,笔者提出的PSO-GRU-RNN模型相比于现有的组合预测模型ARIMA-LSTM、GRULSTM等,有更高的预测精度。