摘要：无线传感器网络有大量应用程序。察觉到范围和通讯范围是服务的二基本质量。在这篇论文，我们在场我们精力上的工作有效察觉到范围和通讯。我们为分别地察觉到范围题目到不同要求和限制设计几个计划。我们也建议基于小世界网络理论为大规模传感器网络与高精力效率和低潜伏扔通讯协议的国外。模拟和实验结果证明我们的计划和协议有好性能。

摘要：数字基础设施是发展数字经济的重要载体，数字基础设施的深入推进促使数字技术与社会全方面深度融合，推动数字经济规模快速增长。千行百业的数字转型，将带来算力和通信需求激增，数字基础设施能源需求增长不可避免。如何使数字基础设施的能源需求增长与其碳排放增长脱钩，是“数字中国”与“碳中和目标”协同发展的关键。本文依据数字中国建设总体要求与全局部署，梳理目前数字基础设施绿色低碳发展现状与挑战，提炼数字基础设施绿色低碳发展中的关键科学问题，探讨数字经济发展与数字基础设施碳排放脱钩的技术路径，融合创新设计和推广应用的机制与制度保障，进而提出支撑国家数字基础设施绿色低碳发展路径和建议。

摘要：近年来,金属活性中间体在亚硫酸盐(S(IV))活化技术中的产生和作用受到广泛关注,但是,金属活性中间体的产生使得S(IV)活化技术中的机制更为复杂。目前文献关于S(IV)活化技术的研究主要集中在新体系的开发,鲜有研究对金属活性中间体在S(IV)活化技术中的产生和作用进行较为详细的分类与总结。基于此,从不同金属活性中间体的类型出发,总结了金属活性中间体在S(IV)活化技术中的产生及其鉴定方法;从污染物的性质、S(IV)的浓度、pH和溶解氧四个方面阐述金属活性中间体在S(IV)活化技术中的作用。针对目前S(IV)活化技术的研究现状和需求进行展望,以期为S(IV)活化技术在水污染控制领域的应用提供参考。

摘要：建筑能源系统能耗总量巨大且用能弹性高,具有很大的节能优化潜力,其提效节能被认为是降低能源电力系统终端碳排放、实现“2030碳达峰、2060碳中和”国家战略目标的重要途径之一.然而,建筑能源系统节能优化面临人员行为与系统能耗交互影响、多种能源介质时空多尺度耦合与供需能量平衡等建模挑战,以及系统决策空间随建筑规模指数增长的维数灾计算复杂性挑战.针对上述挑战,本文从信息物理融合的角度出发,提出了基于节点–流量模型的建筑能源系统分布式优化模型,刻画了电、气、热等能源物理网络与信息网络的交互影响,实现了局部数据采集和计算的一体化结构设计,支撑边云协同计算体系.进而,设计了基于边云协同的分布式迭代优化算法,证明了算法的收敛性,可实现建筑能源系统供需协同优化,并大大降低了对全局信息的依赖性和通信需求.本文以6种不同规模下实际建筑系统的数值测试结果,验证了所提方法的性能和有效性,特别在大规模建筑能源系统上具有良好的应用前景.

摘要：本文研究如何利用机器学习方法来降低数据中心电能使用效率(power usage effectiveness,PUE)指标.现阶段以Google公司为代表的工业界使用的神经网络模型考虑的特征数量较少,且仅考虑单一特征变化对PUE指标的影响,缺少对特征之间耦合特性的分析.此外,机器学习方法对数据集的质量和数量要求都很高,并且落地实施过程和结论判断皆容易受到噪声干扰,整体难度较大.现阶段学术界和工业界尚缺少对具体优化案例的详细阐述.本文对现阶段利用神经网络模型优化PUE指标的方法进行改进,增加了特征维数,提高了预测精度,取得了超出Google公司PUE模型预测精度的结果.利用历史样本轨道,使用统计方法近似得出特征之间的耦合特性,并代入灵敏度分析中,得到更加精确的分析结果.提出基于灵敏度分析的冷却系统参数设计优化方案;利用腾讯华北某数据中心的海量数据和现场条件,实施制冷系统参数设定优化的实验,实验效果证明了优化方案的有效性.

摘要：为降低大规模风电场群对电网爬坡速率的需求,研究水电站配合燃气电站共同缓解风电时段间波动的问题。定义出力波动频率作为系统输出波动性的衡量指标以避免较为保守的容量配置结果,进而建立考虑出力波动频率的风-水-燃气系统随机最优设计模型,利用风电波动的概率密度函数,优化水电调节速率及燃气电站额定功率,使得水电调节成本、燃气电站建设成本及期望燃料费用最小。为有效求解该模型,设计马尔可夫稳态分析方法,得到了出力波动频率及期望燃料费用的解析计算式。结果表明:当水电站提供一定调节能力时,为风电场配备其装机容量12%左右的燃气电站可以96%的概率实现联合出力无波动且成本增加不大;稳态方法求解时间短且精度较高。

摘要：在任务关键型云计算服务中,构建准确的数据中心电力拓扑结构对于实现快速准确的故障处理,减轻故障事件对云计算服务质量的损害十分重要。但目前数据中心电力拓扑结构的生成过程具有劳动密集型的特点,其准确性难以得到有效评估和保障。该文设计了一种基于无监督学习的智能数据中心电力拓扑系统(intelligent data center power topology system,IPTS),不仅可为电力系统的运行部分自动生成实时变化的电力拓扑结构,而且可利用电力系统的监控数据对人工构建的数据中心电力拓扑结构进行验证。实验结果表明,IPTS可自动生成准确的数据中心电力拓扑结构,一致性比率(CR)可达到0.978,并可有效地定位人工构建的电力拓扑结构中的大多数错误。

摘要：网络上的话题纷杂多样而人们的注意力有限,势必导致多话题之间竞争稀缺的用户注意力资源,这种竞争关系影响了网络话题的传播和舆情的形成。已有的研究大多只针对单一话题的传播,该文研究了在线社会网络上多话题竞争的传播规律,提出多话题传播竞争特性的测量方法。从话题和用户这2个层面设计了话题竞争的资源数变化规律、话题竞争激烈程度、用户注意力的转移规律及话题相关性等的测量方法,提出了话题资源数波动率、话题竞争激烈度和用户注意力转移率等定量测量指标。通过对新浪微博真实数据的测量发现:多话题竞争中用户资源总数基本稳定,用户的注意力大部分是从老话题转移到新出现的话题且发生在同类话题间。这些测量结果为建立多话题传播模型提供了基础。

摘要：道德与法治学科是学生了解个人、家庭、学校、社会、国家乃至世界发展的一把钥匙,其与学生的日常生活息息相关,生活性是该课程的重要特征。文章从整合教学资源、合理融入生活素材,创设教学情境、适时对接学生生活,组织趣味活动、增强学生生活体验,优化案例解析、发展学生思维能力,立足课外实践、拓宽学生知识视野等方面对道德与法治教学的生活化设计策略进行探究,以期给道德与法治课堂教学注入新的活力,有效提高道德与法治课程的教学质量。

摘要：针对传统的无向网络社区挖掘方法无法实现大规模有向网络中社区有效发现的问题,提出了一种新的有向图社区及其兴趣特征快速挖掘算法。采用贪心算法求解社区划分模块性最大化的优化问题,较好地平衡了有向图社区挖掘中准确性与有效性之间的矛盾,实现对大规模微博类有向网络社区结构的有效识别;基于发现的社区,采用tf-idf算法进一步挖掘社区用户的兴趣爱好,实现了对微博网络中兴趣小组的精确挖掘。基于新浪微博的实验结果表明:所提算法不仅可以快速有效地挖掘有向网络中的社区结构及其用户的兴趣特征,还能够准确地检测出微博网络中的僵尸粉社区,研究结果对微博系统的净化、谣言控制、网络广告的精准投放等研究具有重要的参考价值。