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简介：【摘要】地下式污水处理厂改建工程施工，因原有构筑物、池体、渠道等曾经或者正处于运营状态，污水淤泥易产生有毒有害气体，处置不当威胁作业人员人身安全。文章通过成都天府新区一例地下污水处理厂改建工程建设实例，分析了地下式污水处理厂有限空间作业相关风险和特点，提出了“三必须、一高效”工作思路和对策，保证施工安全，为提升同类型工程有限空间作业安全风险防控提供参考借鉴。

简介：摘要：传统的制图方法已不能满足地图测绘的需要，而遥感航测技术结合了航空、通信、导航等高科技，具有灵活、方便、机动的优点，在地图绘制中得到了广泛应用。对遥感航测技术在地图测绘中的应用进行分析，提出相应的应用对策，以期提高制图效率，为测绘工作提供有效的参考，给地图测绘工作带来了极大的方便，使相关工作变得智能化。该技术本身具有多学科交叉渗透特点，很大程度上使工作完成更为方便。

简介：摘要：随着人口增长和经济社会发展,水资源短缺问题日益严峻,高效利用水资源、实施节水灌溉是农业可持续发展的必由之路。传统农田灌溉方式落后、用水效率低下、造成水资源浪费和环境污染。创新节水灌溉技术,如精准灌溉控制、膜下滴灌和再生水利用等,是解决这一矛盾的关键。大力推广应用节水灌溉技术,不仅可以提高农业用水效率,还有利于促进农业绿色发展,实现农业现代化。

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简介：摘要：电子汽车衡作为关键的计量设备，其维护保养对保障设备精度和延长使用寿命至关重要。当前电子汽车衡的维护保养体系面临多项挑战，包括技术落后、维护成本高和人员技能不足等问题。本文深入分析了电子汽车衡维护保养的现状，识别了影响维护效率和效果的主要因素，并提出了相应的优化措施。研究通过引入先进的维护技术和改进管理策略，展示了如何系统地提高维护保养的效率和质量。结果表明，通过这些措施可以显著提升维护保养的整体性能，为相关企业提供了具有实际应用价值的解决方案。

简介：摘要：我国是农业发展大国之一，农业是我国经济发展的重要支柱，由于我国水资源较为短缺，因此农业生产出现较为严重的缺水问题，直接阻碍我国农业进一步发展。用传统的灌溉方法，将会造成大量的水资源流失。生产与用水矛盾日益突出，制约了水资源保护和现代农业的可持续发展。近年来，随着可持续发展战略的全面推进，高效节水的灌溉技术在我国农田灌溉中得到认可与应用，有效解决我国农田水利灌溉中水资源短缺问题。基于此，本文将对高效节水灌溉技术在农田水利灌溉中的应用展开探讨。

简介：摘要：随着社会经济的迅速发展，高速公路桥梁工程是高速公路建设中的重要组成部分，其施工效率和质量直接影响到整个高速公路工程的进度和质量。然而，由于高速公路桥梁工程具有施工难度大、技术要求高、工期紧张等特点，如何实现高效施工成为了一个重要的问题。因此，旨在探讨高速公路桥梁工程的高效施工技术，以提高施工效率和质量。

简介：摘要：本文探讨了可持续建筑下高效给排水系统的设计研究。在现代城市化进程中，建筑行业对水资源的需求越来越大，给排水系统也变得越来越复杂。传统的给排水系统设计存在许多问题，如水资源浪费、污水处理不彻底等。因此，本文提出了可持续建筑下的高效给排水系统设计方案，旨在实现对水资源的合理利用、减少对环境的污染，达到可持续发展的目标。本文从水资源的供应、利用和回收三个方面分析了可持续建筑下高效给排水系统的设计要点。

简介：摘要：我国是农业大国，我国水利工程行业和我国经济水平发展十分快速，高效节水灌溉技术在农田水利灌溉中是主要技术。目前农业发展中，灌溉技术对农业的发展具有重要作用，灌溉的合理性直接影响农作物的产量和质量。高效节水灌溉技术的应用，是当前农业种植发展的必经之路，因此，合理利用高效节水灌溉技术可以有效地强化农业的发展。本文通过分析高效节水灌溉技术的作用、存在的问题，提出有针对性地高效灌溉策略。

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简介：摘要：火控系统是现代战争中不可或缺的一部分，而目标检测是其核心任务之一。近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著的成果，其中残差网络（ResNet）由于其优越的性能受到了广泛关注。本文研究了残差网络在火控系统目标检测中的高效实现与性能评估，为提高火控系统的目标检测精度和效率提供了新的思路和方法。

简介：今年以来，山东省陵县城管局深刻分析了城管队伍的建设现状，并提出建设学习型机关的紧迫课题。他们从局领导到基层职工结合各自岗位开展了“岗位三勤”活动。

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简介：摘要：随着我国经济的持续发展和能源需求的不断增长，火力发电作为主要电力来源之一，其生产效率和安全性备受关注。汽轮机作为火力发电厂的核心设备，其高效节能和安全管理至关重要。本文将探讨火力发电厂汽轮机的高效节能方法和安全管理策略。

简介：摘要：时间序列作为时间观测值的集合，在机器学习和人工智能领域引发了广泛的关注。时间序列预测是获取未来趋势的重要课题之一，研究结果可以为各种应用提供依据，例如优化、控制以及生产计划等。因此，已经提出了许多模型来解决这个问题。但是时间序列数据往往呈现出非平稳、非线性和多维度等特点，单一的深度学习模型难以有效提取时间序列的深层特征，难以挖掘数据的内在特性和识别出数据间的潜在模式。

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简介：摘要：随着工业4.0的推进，工业控制网络（Industrial Control Systems, ICS）在现代社会中的重要性日益凸显。然而，这些网络的复杂性和连接性也使其成为恶意攻击的潜在目标。为了保障ICS的稳定运行和关键基础设施的安全，研究有效的入侵检测技术显得尤为迫切。本文将深入探讨如何利用深度学习的先进算法，提升工业控制网络的入侵检测性能，实现更精准、实时的威胁识别。