..................................................................................33 2. 共享教育资源避免投资过剩............................................................................................33 3. 科学数据分析支持管理层决策 下学期成绩上升与下降趋势，从而为学校开展个性化教育引导、教学方式改革、 教育资源优化、学生成长与发展预测等，提供数据支撑。充分利用数据与应用 整合的优势，起到真正的促进和助推教育良性发展的作用。 2. 共享教育资源避免投资过剩 通过本次项目建设，整合学校学生信息资源，进行良好展现，以推进各部 门建立资源共享机制，积极推进信息共享与应用。另外，本次项目产生的数据 和应用服务，在后期投入信息化建设时，可得到重复利用，避免重复投入。

燃烧，一般是通过 控制过剩空气系数 a(a=锅炉燃烧时加入的实际空气量／锅炉燃烧所需的理论空 气量)在一定的范围内实现的。a 太大时排烟热损失增大，口太小时未完全燃烧 损失增大，而且增加了污染气体的排放，它们都不是经济燃烧。维持炉内过剩 空气系数稳定。一般通过保证一定的风煤比例来实现，即负荷变化时，风煤同 时变化而它们的比例不变。但当煤质变化时，就不能保证炉内过剩空气系数稳 定，不能维 定，不能维持锅炉经济燃烧。要随时保持经济燃烧，就必须经常检测炉内过剩 空气系数 a，由于直接测量 a 比较困难。而锅炉燃烧必须消耗氧气，通过测量 锅炉烟气中氧量的多少就能够达到指导运行人员调整风量维持最佳燃烧工况的 目的。 可修改编辑 精选资料 总之，氧化锆氧量分析的主要作用是来测定烟气巾的氧含量以控制炉膛内 的过剩空气系数．形成最佳风煤比，实现经济燃烧。 4.1.20. 锅炉承压管泄漏在线检测

组成，主机进行信号收集和信息传送，将各个传感器的信息通过局域网传输至安消一 体化 NVR。 各个探测器安装在三级及以下配电箱中，剩余电流探测器主要探测电路中存在的剩 余电流的实时数值，将被测回路的火线和零线穿过剩余电流互感器，火线穿过电流互 感器，温度传感器固定在各条被测线路上和配电箱内，根据现场情况在主机上设定报 警阈值，当被测线路中的实时数据超过设定阈值之后，主机便会产生报警信号，主机 通过局域网传输至安消一体化 故障电弧探测器组成，主机进行信号收集和信息传送，将各个传感器的信息通过 4G 网 络传输方式将信息发送至平台 各个探测器安装在三级及以下配电箱中，剩余电流探测器主要探测电路中存在的剩 余电流的实时数值，将被测回路的火线和零线穿过剩余电流互感器，火线穿过电流互 感器，温度传感器固定在各条被测线路上和配电箱内，根据现场情况在主机上设定报 警阈值，当被测线路中的实时数据超过设定阈值之后，主机便会产生报警信号，主机 会以 4G

混合使用类型既能产生协同作用， 又能抵御需求 的 下降和变化。一些商业部门受这些变化驱动 因素的 影响更大。 • 部门耦合可以补偿日常使用中的结构性变化， 例 如，在另一个部门资源匮乏的时候利用一个 部门的 过剩产能。 • 持续的评估和发展新的商业模式有助于地区（能 源 系统）对结构性变化作出反应和适应。 可选的一些具体策略 • 探讨长尾事件和快速变化的 ’假设 ’情景。 • 一种 “ 少即是多 “的方法，以保持系统进一步扩 外，计划 为园区和办公区建立一个热电联产和制冷系 统，用吸收 式制冷机将热电联产系统的废热转化为制 冷能源。 这种复杂的能源系统配置使得能源供应中当地份额最大 化成为可能。氢气生产还可以补偿供应过剩或不足，防 止电网拥堵。 更多信息 (德语版本) 相比之下，位于德国 Herne 市一家煤炭公司总部旧址 的 Shamrockpark “ 则是新建和既有建筑混合的 全 电”方案 的典范。 也影 响着当地热网的运行，因为它不能覆盖所有温度水 平 的热需求。尽管如此依然需要指出的是，如果将这两 种方案结合起来，累积两者的优势是可行的。特定行业 可能会通过本地过剩的光伏电力进行电解制氢来满足部 分氢气需求，而其他温度水平的热需求比如供暖，则可以 使用分散式热泵来进行覆盖满足。 表 17 “ ” ： 全气 方案的关键结果数据 经济效益相关

习算法与高级预 测分析技术，人工智能能够综合分析市场需求、企业的生产能力以 及供应链的动态变化，通过机器学习算法，预测市场趋势和生产需 求。通过预测能够使企业实现精细化库存水平控制，减少过剩库存 和缺货风险，从而降低库存成本并提高资金周转效率。二是智能运 营数据洞察，深度学习算法与大数据分析融合，人工智能能够深入 分析历史生产数据并实时监控生产流程信息，通过洞察和统管各环

并提供相应的应对方案，确保中药材在运输过程中的质量与安全。 此外，DeepSeek 还能够对中药材库存管理进行智能化升级。 通过分析市场需求与供应链动态，系统可以预测未来中药材的需求 量，并自动调整库存水平，避免库存过剩或短缺的情况发生。例 如，系统可以根据季节性需求变化（如冬季对某些滋补类中药材的 需求增加）动态调整采购计划，确保供应链的高效运转。 在供应链的透明化方面，DeepSeek 通过区块链技术与深度学 还在中医药健康产业中的供应链管理中发挥 了重要作用。某中药材供应链平台通过引入 DeepSeek 的智能预测 系统，实现了对中药材市场需求的精准预测和库存优化。系统通过 分析历史数据和市场趋势，能够提前预警潜在的供应短缺或过剩， 帮助企业合理安排生产和采购。该平台在引入 DeepSeek 后，库存 周转率提高了 30%，供应链成本降低了 18%。 以下是具体成效的数据对比： 指标 引入 DeepSeek 前

产参数，从而提高生产线的整体效率。 对于原材料的管理，AI 模型能够通过历史数据分析，优化原材 料的采购和使用。例如，AI 可以预测不同生产周期内所需的原料 量、质量标准及存储需求，避免因原料短缺或过剩造成的生产延误 和资源浪费。 在设备维护方面，AI 大模型可以实现预测性维护。通过对设备 运行数据的持续监测和分析，能够准确评估设备的健康状态，预测 故障风险，从而制定合理的维护计划，减少设备停机时间。例如， 少不必要的库存持有。 首先，通过实时数据采集与分析，AI 能够帮助钢铁生产企业实 时监控库存水平，包括原材料、半成品及成品的库存状况。基于历 史数据和市场需求预测，AI 模型可以生成库存需求预测，识别出库 存过剩或不足的情况。通过对销量数据、市场趋势、季节性变化等 因素的综合考虑，AI 可以推荐最佳的库存水平，从而使库存保持在 一个合理的区间。 其次，AI 还可以通过优化补货策略来实现库存的智能管理。通

有色行业碳中和技术展望 S 45 4.1 行业现状与趋势 铝冶炼行业是中国有色金属行业的重要组成部分，电解铝产量占到十种有色金属产量的一半以上。在 2017 年之前，铝冶炼行业发展迅速，产能过剩矛盾逐渐凸显。随后国家出台了一系列调控电解铝无序扩张政 策， 电解铝产能在 2018 年至 2020 年期间进入平台期。2020 年后， 中国铝消费结构逐渐发生变化， 尽管传 统建筑 芳烃等；下游以炼油、乙烯、芳烃等基本化工原料生产多种有机化工原料及合成材料，包括合成树脂（塑 料）、 合成橡胶和合成纤维等。 2010 年至今，中国炼油行业产量经历了高速增长、去产能与结构调整以及产能优化与过剩压力的阶段 变化，整体呈现产能持续增长但增速放缓的特点。2010—2015 年是中国炼油产能的高速增长期，新增了近 2 亿吨产能。2016—2018 年中国在去落后产能的同时新增了

源规划。通过对市场趋势、业务发展计划和现有员工结构的综合分 析，企业可以预测未来的人才需求，并据此制定相应的人才培养和 招聘策略。这不仅能够确保企业在关键岗位上有足够的人才储备， 还能够避免因人力资源过剩或不足而导致的成本浪费或业务延误。  提高员工绩效评估的准确性  优化招聘流程，降低招聘成本  预测未来人才需求，制定有效的人才策略 总之，人力资源数据分析不仅能够帮助企业提升内部管理效

客服系统自动处理客户咨询，不仅可以 24 小时不间断服务， 还能通过数据分析提供个性化解决方案。 其次，企业需要 AI 智能体来优化供应链管理。通过预测分 析，AI 可以帮助企业更准确地预测市场需求，优化库存水平，减少 过剩和缺货的现象。此外，AI 还可以实时监控供应链状态，及时发 现潜在风险，提供预警信息。 再者，数据驱动的决策支持系统是企业核心需求之一。AI 智能 体能够分析大量历史数据和实时数据，生成洞察报告，帮助管理层