乳白玻璃生产中节能优化的探索

针对日用玻璃陶瓷生产过程的能耗环节进行探索,优化配方使其更适合于电熔炉的生产工艺,通过对配方中各氧化物引入的原料进行优化,降低原料整体熔点,增加出料量,最终达到降低能耗、减少成本的目的 ,提高企业在行业中的竞争力.     

能耗优化的神经网络轻量化方法研究进展

近年来，神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂，需占用大量计算资源并消耗电能，从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路，综述了近年来该领域主要研究成果，并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为，首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型；然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法；最后开发搜索空间可约束的轻量化方法.     

某钢中厚板中间库自动仓储系统设计与实现

由于中厚板中间库库区面积大、地面设备众多、工艺路线复杂，造成库区管理人员较多。同时，大量的人工操作导致数据质量难以保证，且相对滞后，造成实物流与信息流脱节，严重影响整体生产效率。本文提出了中厚板中间库自动仓储解决方案，以物料产线跟踪系统为基础，实现以工艺流为主线贯穿物料全部生命周期，以无线APP为载体实现工序信息快速转换，以天车为载体实现实物流与信息流的同步运行。实践表明，该方案考虑全面、结果精准，通过对中厚板中间库现有业务和现场实际情况的分析与改善，切实提高中厚板产线生产效率。     

因果推断在钢铁企业能耗诊断应用中的探索

以钢铁企业焦化厂工序能耗的管理和诊断为例，运用因果推断并辅以神经网络、线性回归等数据分析方法探索影响焦化工序能耗上升或下降的原因。因果推断分析方法不但能够识别、跟踪影响工序能耗的关键指标，还能够对长尾指标与工序能耗的因果关系进行量化比较分析，通过数据手段结合人的主观经验的方法为企业能耗管理技术人员提供新的分析手段。     

《近零能耗建筑检测评价标准》编制要点简介

在理论研究与工程调研的基础上,该标准提出近零能耗建筑在室内环境、围护结构、新风设备及可再生能源4个方面共计17个项目的检测方法,并给出相应的判定依据。同时,建立了近零能耗建筑在设计、施工、运行阶段的全过程评价体系。