数学模型

随着企业规模的发展，企业用电量及要求也相应提高，在企业电网不断的扩建和改造过程中，存在对内部电网发展投入不足以及对电力供应安全性、可靠性以及电能质量的认识不足，加上规划设计、设备选型、工程建设、运行管理及技术进步等方面的原因，存在网络结构不合理、运行方式不合理、保护及自动化设备定值不合理、设备损耗大及管控不力等问题，一方面影响了电网安全运行，一方面电能损耗严重，企业的发展与对电网安全性、可靠性、电能质量及节能增效要求更高的矛盾日益加剧。 现在，电力系统安全经济运行分析越来越受到电力从业人员的重视，无论是在电力系统规划设计、可行性方案论证、项目立项、方案比较、设计选型、概预算、建设施工及运行维护阶段都得到不同层次的应用，在国外，电力系统仿真已经得到了普遍应用，在国内，也逐渐得到广泛共识。 电力系统仿真分离线仿真和在线仿真

第一部分介绍“多变数函数”的微分、积分，与其丰富的应用。 微分将涵盖偏微分、方向导数、线性逼近，与连锁法则；并应用在求多变数函数的极值问题(Lagrange 乘子法)。积分部分包含多重积分与逐次积分的定义、Fubini定理，和多重积分的变数变换法等等

扬尘污染监控系统城市网格化微型站，挥发性有机物VOCs在线系统，负氧离子监测站，气象监测站，土壤墒情站，氮氧化物监测系统，恶臭在线监测系统，物联网环境传感器，油烟监测系统，室内智能环境系统噪声自动监测站自主开发智慧工地平台，污染源在线监测系统，生态环境大数据可视平台 OSEN-5D在线式粉尘浓度检测仪是一种对粉尘污染源粉尘排放进行在线式检测的仪器，例如：对建筑施工现场扬尘的实时监测。 仪器采用光散射原理工作。空气中的粉尘颗粒物在高能激光束照射下产生光散射效应，散射光强跟粉尘颗粒物浓度成正比，高灵敏的光电二极管接收到散射光，由光信号转换成电信号，电信号经过放大电路放大、单片机电路数字化处理、再按特定的数学模型计算，从而得出被检测污染源的粉尘浓度数，粉尘浓度的数据通过RS-485通讯接口传输到PC机，在PC机的显示屏上读取所检测到的粉尘浓度数

人工智能成为国际竞争的新焦点。人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。 人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界

一直以来，质数被认为是没有规律的。但是普林斯顿大学的研究人员最新发现，质数和特定晶体物质中的原子分布非常类似。研究人员发现将质数按顺序排开分布情况与特定水晶体在X光下展现的原子排列顺序惊人的相似

甘肃瑞峰伟业电子科技有限公司在线微振粘度仪在粘度测量领域，历经十几年的开发研究和现场实际实验，现为国产在线微振粘度计应用，公司成立于2006年，于2008年开始组织国内各大院校专业研发人员，开发在线微振粘度计产品的研发、生产与技术服务。详细分析了从产品开发、设计到工艺、制造等全部的核心技术，创立了国内在线微振粘度计生产基地，突破了进口品牌在线粘度计在我国的几乎垄断行业的趋势。产品已经广泛应用到石油、炼化、聚胺树脂、热熔胶、挤塑机、造纸、船舶、食品、油漆、高分子材料等行业

本网讯 日前，第十九届中国研究生数学建模竞赛结果公布。理学院师生参与的26支队伍中有25支队伍获奖，其中一等奖1队，二等奖1队，三等奖2队，成功参赛奖21队。 中国研究生数学建模竞赛作为教育部学位管理与研究生教育司指导，中国学位与研究生教育学会、中国科协青少年科技中心主办的“中国研究生创新实践系列大赛”主题赛事之一，是一项面向在校研究生进行数学建模应用研究的学术竞赛活动，是广大在校研究生提高建立数学模型和运用互联网信息技术解决实际问题能力、培养科研创新精神和团队合作意识的大平台

此前，在该竞赛广东省分赛中，我校学生获广东省一等奖9项，二等奖16项，三等奖16项。赛前，数学系组织教授和业界导师为学生开设了一系列课程和相关培训，让同学们为大赛做充分准备。 全国大学生数学建模竞赛是中国工业与应用数学学会主办的面向全国大学生的群众性科技活动，旨在激励学生学习数学的积极性，提高学生建立数学模型和运用计算机技术解决实际问题的综合能力，鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动，开拓知识面，培养创造精神及合作意识等

摘要：为了准确区分传感器突变信号产生的原因提出了基于数学模型的小波频带分析法.针对工业流程中的测控系统分析了输出突变信号的频率组成与突变原因的关系．用小波频带分析技术，将高低频信号分离并进行能量统计根据高低频信号能量比例的变化，判断出突变信号产生的原因．经典型控制系统的计算机仿真和恒压供水系统实验结果表明，该方法能够有效地诊断出传感器是否发生故障． 在测控系统中，传感器的输出信号受多种因素的影响，常发生突变.这些突变点数值包含有重要的故障信息，准确捕捉并区分导致这些突变点产生的原因，是传感器故障诊断的关键。 文献仅依赖于传感器的输出时间序列来诊断传感器的故障，把传感器输出信号的突变都归结于传感器的故障．文献的做法是对控制系统的输入和输出信号分别进行小波变换，当小波函数可看作某一平滑函数的一阶导数时，信号的突变点对应于其小波变换的模极大值，由此检测突变点，并产生残差序列和分析传感器故障，并认为传感器输出信号的突变是由于传感器的故障或系统输入信号的突变引起的.事实上，引起传感器输出信号突变的原因很多，除了系统输入突变和传感器本身的故障之外，还有过程扰动、执行器故障、控制器故障、被控对象及外部电磁场干扰等.在实际应用中，上述传感器故障诊断方法具有一定的局限性。 通常，在工业过程控制中被控对象的时间常数较大，不能响应突变信号中的高频分量

36氪是中国领先的科技新媒体，报导最新的互联网科技新闻以及最有潜力的互联网创业企业。 大部分AI系统的核心都只是一层层搭建起的数学模型，从人类大脑工作模式中得到的启发相当有限。而DeepMind创办人Hassabis认为，若要AI发挥最大潜能，唯一途径就是回到神经科学、专研大脑的奥妙