简介：<正>近一段时间,甘肃省平凉市接连发生多次困难企业火灾,使本来就困难的企业遭受了不应有的损失,不景气的经济又雪上加霜。笔者参与其中多数火灾的调查,发现困难企业火灾隐患多,安全现状不容乐观:——消防安全责任制和管理制度流于形式,防火等安全措施无人过问。有的单位存在严重火

简介：摘要：土地资源是社会经济可持续增长和发展的主要前提和物质基础。从当前城市化加速的背景来看，快速发展的经济必然会导致严重的土地冲突，在目前土地法律的执行和监测情况下会带来严重的挑战和审计。国家和地方各级土地资源管理造成的利益冲突十分尖锐。长期和短期利益之间的冲突以及整体利益与地方利益之间的冲突迫切需要加强对土地资源的监测，提高工作效力。因此，很有必要加强对土地法执法和监督的研究，这有助于为土地法执法和监督的发展提供参考。

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简介：摘要：随着畜禽养殖业的发展，畜牧养殖污染治理问题已经成为地方政府部门高度重视的主要生态环境问题，并花费了大量的人力物力财力开展集中整治，但始终不能从根本上解决畜禽养殖污染问题。该文主要分析畜禽粪污治理困难的原因，论述畜禽粪污合理的处理措施。

简介：摘要：随着科技的飞速发展，深度学习技术在各个领域都展现出了强大的潜力，其中就包括电力系统故障的检测与诊断。电力系统作为现代社会的基石，其稳定性和安全性至关重要。然而，由于电力系统的复杂性，传统的故障检测方法往往存在效率低、准确性差等问题。因此，将深度学习引入电力系统故障检测与诊断，已经成为了一种趋势和挑战。

简介：摘要：本文研究深度学习在电力设施故障诊断的应用。通过收集整理电力设施数据，构建高质量故障诊断数据集，并设计合适的深度学习模型（如CNN、LSTM）。模型经训练与评估后，部署至实际监测系统，实现实时故障诊断。实验显示，深度学习模型在电力故障诊断中表现优异，提高了诊断精度与效率。研究为电力系统稳定运行提供了技术支持。

简介：摘要：建筑电气系统的稳定运行对现代建筑的安全性和舒适性至关重要。随着建筑物复杂性的增加，传统故障诊断方法已难以满足高效、精准的需求。近年来，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得显著进展，并逐渐应用于工业控制和故障诊断。本文探讨基于深度学习的建筑电气系统故障诊断方法，分析其研究背景、关键技术及应用前景。文章指出，深度学习在故障诊断中具有优势，但也面临数据采集与预处理等挑战。通过传感器布局设计、数据质量控制和清洗，该方法能够提高系统的可靠性和维护效率，降低运营成本。结合实际案例和实验数据，验证了其可行性和优越性，为智能建筑的发展提供了新的技术支持 。

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简介：摘要: 本文探讨了将深度学习技术应用于电力系统故障诊断的研究现状和发展趋势。针对电力系统日益复杂、故障类型多样的特点,提出了一种基于深度学习的故障诊断方法。该方法利用深度神经网络强大的特征提取和学习能力,通过海量故障数据的训练,建立起高效准确的故障诊断模型。文中详细阐述了该方法的原理、网络结构设计以及算法实现。仿真实验结果表明,该方法能够快速准确地识别和定位各类电力系统故障,为电力系统的安全稳定运行提供有力支撑。

简介：摘要： 在我国全面推进建筑施工行业安全生产的过程中，考虑到建筑业本身独特的生产方式与行业特征，如何在保证安全的前提下大力开展生产这一问题变得亟需解决。此时，安全生产标准化作为改进安全生产的一项基本工作，能否适当地将其运用到建筑施工行业变得至关重要。基于此，本篇文章对 建筑施工企业面临的现状和困难进行研究，以供参考。

简介：摘要：锅炉点火时锅炉运行状态的关键性影响因素，当前火电生产作业中，重油枪点火应用更加广泛，在有效提升点火效率，确保锅炉燃烧稳定性基础上，为提升企业经济效益和安全效益提供有效保障。本文在分析重油枪点火在锅炉运行中存在问题基础上，结合实际提出系统性的优化改进措施，分析技术应用效果，以此为点火作业开展优化提供参考，为提升电厂锅炉运行水平起到应有促进作用。

简介：摘要：随着社会和科技的发展，高层建筑防火和灭火救援越来越受到人们的重视。而高层建筑的建筑结构较为复杂，一旦突发火灾，诸多因素阻碍了消防救援行动的开展。近年来，随着全国高层建筑数量的不断增加，火灾的风险也在不断增加。为保障人民群众生命财产安全，我国消防救援队伍必须不断提高消防救援能力，不仅要合理运用消防救援战术，还要制定一系列高层建筑救援预案。平时需要注重高层建筑的消防安全和灭火救援行动，以及发生火灾时必须采取的的各项有效行动。本文介绍了高层建筑灭火救援困难及对策。

简介：摘要：电气系统的稳定性和可靠性对现代社会至关重要。本文旨在探讨基于深度学习的故障诊断算法在电气系统中的应用。我们首先介绍了电气系统中的故障诊断的重要性，并提出了深度学习技术作为一种强大工具的概念。随后，我们详细讨论了深度学习在电气系统故障诊断中的应用，包括数据预处理、模型选择和训练过程。我们还探讨了深度学习在不同类型电气设备故障诊断中的成功案例，如发电机、变压器和电力线路等。最后，我们讨论了深度学习技术的潜在挑战和未来发展方向。

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简介：摘要: 随着工业自动化程度的不断提高,机械设备的运行状态对生产效率和产品质量的影响日益突出。本文针对机械设备故障诊断与预测问题,提出了一种基于机器学习的新方法。该方法利用机械设备运行数据,通过特征提取、数据预处理等步骤构建高质量的训练样本集,并采用先进的机器学习算法进行故障模式识别和剩余寿命预测。理论分析和实验结果表明,所提出的方法具有较高的故障诊断准确率和寿命预测精度,可为工业机械设备的状态监测和维修决策提供有力支撑。

简介：摘要：目前国内各地在土地房屋征收方面的补偿标准并不相同，而房屋所有人在利益需求方面也会受到法律制度不完善制约影响，因此说目前土地房屋征收工作推进并不顺利，还依然存在诸多土地问题与社会问题。本文深入研究土地房屋征收工作困境问题，并思考其征收工作具体策略是非常有必要的。

简介：摘要：随着高层建筑规模增加、数量增多，做好消防救援研究工作具有现实意义。高层建筑消防灭火救援难度较大，甚至威胁到消防人员的生命安全，需要做好研究分析工作。鉴于此，文中以高层建筑消防灭火为着手点，分析救援过程中存在的困难问题，结合实际给出提高消防灭火救援质量的措施。

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简介：摘要：环境监测作为生态环境保护的重要组成部分，对提升环境治理水平、有效防控环境污染具有至关重要的作用，随着环保意识的提升和政府政策的强力推动，环境监测工作在近年来取得了显著进展，然而，当前环境监测工作在实际实施过程中仍面临诸多问题与挑战。本文根据笔者工作实践，从环境监测的现状出发，深入分析环境监测工作所面临的困难，并提出相应的对策建议，以促进环境监测体系的进一步完善与发展。

简介：摘要：随着电力系统规模的扩大和复杂度的增加，电力系统故障的诊断和预测成为了保障电力系统安全稳定运行的重要任务。本文提出了一种基于深度学习的电力系统故障诊断与预测方法，通过分析电力系统中的数据，利用深度学习算法实现对故障的准确诊断和预测。通过实验证明，该方法能够有效提高电力系统故障的诊断和预测准确性，为电力系统的运维和维护提供了有力的支持。