近年来，随着国民经济的快速增长促使电力事业的迅猛发展，由燃煤所带来的大气污染问题日益严重, 为控制污染加剧,国家环保部门对燃煤电厂污染排放要求越来越高，大型火电厂必须安装脱硫设备，并规定火力发电锅炉必须符合《HJ/T 76-2007》要求的固定污染源排放,烟气连续监测CEMS系统，将实时、准确、可靠的数据传送环保部门，作为污染排放监控用。基于此，本文就CEMS维护中常见的一些故障处理方法进行总结，供大家参考。

当前,可持续发展已成为国际社会和各行业关注的重点议题。土建工程作为基础设施建设的重要组成部分,在可持续发展目标的实现中发挥着关键作用。本文从可持续发展的视角出发,分析了土建工程设计与实施过程中的关键策略,包括资源节约型设计、低碳环保施工、生态友好型维护等方面,并结合典型案例进行了实证分析,旨在为土建工程高质量发展提供理论支持和实践指引。

人工智能囊括了很多领域例如计算机理论、逻辑语言学、数学算法等内容。人工智能是几个领域相互渗透共同作用产生的综合性控制手段。我们通过实践探索验证，传统计算机功能和系统的功能放大是人工智能的基石，为了获得类似于人类的思维模式和基本行为，系统存储了大量案例数据来完成任务判断处理。这些年，在工业自动化控制领域运用人工智能可以全面改善工业生产的精准度，并确保制造过程的质量和效率。

数字新能源技术，作为21世纪能源领域的一场深刻变革，正以其独特的融合优势，重塑着全球能源格局。它将尖端的数字信息技术与可再生能源技术紧密结合，不仅提升了能源的生产效率和使用效能，更为实现能源的绿色转型和可持续发展提供了强有力的技术支撑。随着全球对清洁能源需求的日益增长，数字新能源技术的发展和应用已成为推动能源行业进步的重要引擎，预示着一个更加智能、互联、低碳的能源未来。

随着当前信息技术的推进，小学语文教学正迎来如何融入传统文化的重大考验。对此，通过分析传统文化在语文教学中的重要性，以及融入途径与实践成果，在探究传统文化要素对于教学品质提升与学生全面素养培育的深远影响。明确传统文化在教育领域的价值，系统探讨诸如，课堂教学与文化活动深度融合、社区参与等多元化教学策略，通过生动具体的案例，进一步验证这些策略在实战中的成效。

随着教育改革的推进，大概念教学理念日渐成为各阶段、各学科教学的重要指导原则。在高中数学教学领域，该理念的融入意味着对传统教学模式的颠覆与重塑，更彰显对数学学科核心素养培养途径的前瞻性思考。利用大概念教学的力量，能更有序地梳理数学知识体系，锻炼学生的高阶思维能力，从而实现数学学科核心素养的提升。

本文旨在探讨虚拟仿真技术在大数据与会计专业教育教学中的应用效果和实际意义。通过分析虚拟仿真技术的优势、应用方向、实践案例以及未来展望，本文总结了该技术在提升教学质量、增强学习体验、支持实践技能训练、解决现有问题和提供全新教学方式方面的潜力。

探讨在无痛胃镜检查中采取瑞马唑仑复合瑞芬太尼的效果。方法：选取2022年7月到2023年7月我院收治的100例无痛胃镜检查患者，随机分组，对照组（n=50，无痛胃镜检查中采用丙泊酚复合瑞芬太尼）与研究组（n=50，无痛胃镜检查中采用瑞马唑仑复合瑞芬太尼），对比麻醉效果、不同时间点HR、SpO2、MAP水平、不良反应发生率。结果：两组麻醉药物起效时间无显著差异，P＞0.05；研究组检查时间、苏醒时间、定向力恢复时间及离室时间均较对照组短，P＜0.05。两组麻醉后HR、SpO2、MAP均有所降低，T0、T1时间点HR、SpO2、MAP无显著差异，P＞0.05；T2、T3、T4时间点，研究组HR、SpO2、MAP均较对照组高，P＜0.05。研究组不良反应发生率较对照组低，P＜0.05。结论：在无痛胃镜检查中采取瑞马唑仑复合瑞芬太尼麻醉能够稳定机体应激指标，减少不良反应发生率，可缩短苏醒及定向力恢复时间，具有较好的麻醉效果。

金融风险控制是金融活动中的重要环节。随着科技的发展，大数据技术可为金融风控提供强有力的技术支持。本研究以大数据技术在金融风控中的应用为研究对象，采取数理统计方法、风险评估方法和机器学习等技术为研究方法，结合实证分析和理论阐述，研究大数据技术在金融风控过程中的具体应用情形。研究发现，在大数据技术的支持下，金融风险识别的精度和效率均有显著提高，风险决策更具针对性和科学性。此外，金融机构在风险防范、风险预警及风险处置等环节，通过大数据技术实现了前所未有的精细化管理和智能化决策。本研究对于推动金融风控工作的现代化，以及提升金融业综合竞争力具有一定的理论和实践意义。

通过对脑出血病人实施程序化护理观察其应用效果及对认知水平的影响。方法：选择我院2022年1月-2023年1月收治的78例急性脑出血病人，并将其随机分成对照组和观察组各39例。对照组按常规护理，观察组按程序化护理实施。比较观察两组患者病人满意度、有效率和病人对疾病相关知识的知晓情况。结果：观察组与对照组相比，总有效率显著高于对照组（P<0.05）；观察组与对照组相比，总满意度显著高于对照组（P<0.05）；护理治疗前，两组患者的认知水平无显著差异（P＞0.05）；经过两组患者护理后，两组患者的认知水平得到了明显提高，其中观察组患者的认知水平较对照组明显提升更高，差异显著（P<0.05）。结论：对急性期脑出血病人实施程序化护理干预，其疗效优于常规护理，对认知水平也有较大的提升，值得进一步研究与推广。

目的：探讨多学科协作（MDT）模式在经内镜逆行胰胆管造影（ERCP）术后护理中的应用效果。方法：选取2024年5月至2025年5月我院35岁及以上行ERCP治疗的56例患者，随机分对照组和实验组各28例。对照组用常规护理，实验组用多学科协作护理，对比两组术后并发症发生率、护理满意度及住院时间。结果：实验组术后并发症发生率7.1%，显著低于对照组的28.6%；护理满意度96.4%，显著高于对照组的75.0%；平均住院时间（4.2±1.1）d，显著短于对照组的（6.5±1.5）d。结论：ERCP术后护理应用多学科协作模式，可降低并发症发生率、提高护理满意度、缩短住院时间，值得推广。

在全球能源转型与“碳达峰碳中和”目标的推动下，海上风电作为清洁能源的重要组成部分，正迅速发展成为实现能源结构优化的关键方向之一。随着海上风电装机容量的不断提升，柔性直流输电技术因其低损耗、高可控性等优势，逐渐成为大规模海上风电送出的核心技术方案。然而，柔直送出系统在复杂海洋环境下的运行稳定性仍面临诸多挑战，亟需深入研究其稳定性分析与控制策略。本文围绕海上风电柔直送出系统的稳定性问题展开研究，探讨多端柔性直流输电技术在其中的应用，并提出优化控制策略以提升系统整体性能，为未来海上风电的发展提供理论支持与实践指导。

本文探讨了建筑信息模型（BIM）技术与人工智能（AI）融合在建筑工程施工进度智能预测中的应用。通过分析传统施工进度预测方法的不足，阐述了BIM技术与AI技术结合的必要性和优势。详细介绍了BIM技术与AI技术的理论基础，以及两者融合的架构和应用案例。结果表明，BIM与AI的融合能够显著提高施工进度预测的准确性和可靠性，从而提升施工管理的效率与水平。最后，讨论了融合技术在应用过程中面临的挑战及应对策略，并对未来的发展趋势进行了展望。

幼儿园大班是幼儿语言表达、社会合作和创新思维发展的重要时期，而情景剧是符合这一时期幼儿认识特征的一种教育方式，其价值的发挥离不开教师的有效引导。因此，幼儿教师在执行教学任务的过程中需要以情景剧为桥梁，进而实现《3-6岁幼儿学习与发展指南》当中的教育目标，以科学的方式激发幼儿生活体验的转化，并以主体教育理论为基础，保证幼儿在活动中的自主性。在实际教学中，教师需要“准备、实施、反思”为主线，以幼儿发展心理为基础，优化现有的情景剧教学环境，为提高幼儿园情景剧教学水平提供理论参考。

目的：探讨闭合复位经皮克氏针固定在GartlandIII型儿童肱骨髁上骨折中的临床疗效与安全性。方法：研究纳入2024年1月至12月期间收治的50例患儿，均为GartlandIII型肱骨髁上骨折。采用随机数字表法分组。实验组在C型臂引导下行闭合复位经皮克氏针固定。对照组接受常规切开复位克氏针内固定。结果：实验组骨折愈合明显加快，平均为6.4±0.9周，对照组为8.5±1.3周。Flynn评估中，实验组优良率达到92%，显著高于对照组的76%。肘内翻畸形发生率低于对照组，分别为4%与16%。针道感染发生率较低，精神焦虑（SAS评分）与抑郁水平（SDS评分）在实验组均表现出更优的控制。手术相关参数方面，闭合复位组在时间控制、出血量及术后瘢痕方面显示出明显优势。结论：闭合复位经皮克氏针固定不仅促进骨折快速愈合，同时在保留骨骼生长潜力、减少术后创伤及心理压力方面展现综合优势。相较传统开放手术，其微创性显著降低患儿术后焦虑与抑郁风险，有助于整体康复质量的提升。

社会公平正义是中国特色社会主义的内在要求，全面深化改革的根本目的，就是要促进社会公平正义，让改革发展成果更多更公平惠及全体人民。文章首先分析深化改革促进社会公平正义的必要性。通过揭示公共资源分配不均等现实矛盾，指出要进行系统性改革，为公平正义奠定制度基础。其次，探讨改革的实践着力点。提出以权利公平、机会公平、规则公平为核心，构建全链条公平正义保障体系。最后，阐释效率与公平的辩证关系。效率为公平提供物质支撑，公平为效率注入持续动力，需在高质量发展中实现二者的动态平衡。通过系统性、协同性的深化改革，才能推动社会公平正义的实质性进展，为社会主义现代化建设奠定坚实基础。

本文介绍了基于物联网与边缘计算技术的特种设备智能监测系统设计，重点阐述了物联网与边缘计算技术原理、系统架构设计、温度压力实时预警功能实现以及系统应用挑战与应对策略。通过物联网技术实现设备间的互联互通与数据实时采集，边缘计算则通过在数据源头进行处理，显著降低了传输延迟并提升了系统的实时性。智能监测系统通过传感器网络布局、数据传输通道构建和边缘计算节点部署，实现了温度压力等关键参数的实时监测和高效的数据处理与分析。预警算法模型和预警流程的设计确保了系统能够快速响应潜在的安全隐患，有效降低事故发生的风险。此外，系统还面临数据安全与隐私保护、设备兼容性以及系统稳定性等挑战，通过加密技术、标准化接口规范和冗余设计等策略应对这些挑战。未来，智能监测系统有望与人工智能、大数据等新兴技术进一步深度融合，提升监测精准度与智能化水平，实现动态风险评估与智能诊断分析等功能。

本文研究了可编程逻辑控制器（PLC）与物联网技术在光伏电站智能运维系统中的集成应用。在全球清洁能源转型的背景下，光伏电站作为新能源的重要组成部分，其高效运营对优化能源结构和减少碳排放具有重要意义。传统的运维管理模式已难以满足大规模光伏电站的需求，因此引入物联网、大数据和人工智能等先进技术，实现智能运维系统显得尤为必要。本文详细探讨了PLC与物联网技术的特点和优势，以及它们在光伏电站数据采集、传输、设备控制与调度中的集成应用。通过实际案例分析，展示了集成应用后光伏电站在发电量、故障率和运维成本方面的显著改善。最后，展望了PLC与物联网集成应用在光伏电站智能化升级中的未来发展。

下肢骨折在临床较为常见，手术是主要治疗方式，但术后康复对患者恢复至关重要。渐进式病房管理模式近年来在下肢骨折患者术后护理中得到应用，通过分阶段、有计划地实施护理措施，对促进患者康复、减少并发症等方面具有积极意义。本文就渐进式病房管理模式在下肢骨折患者术后护理中的应用研究进展进行综述，旨在为临床护理提供参考，进一步提升护理质量，改善患者预后。

微流控芯片作为现代科技的关键组件，在生物医学、化学分析等诸多领域发挥着举足轻重的作用，其能够实现流体在微观尺度下的精准操控，为精准检测与高效反应提供了有力支持。3D打印技术的兴起，为微流控芯片的制造带来了新的契机，突破了传统工艺在结构与材料选择上的诸多限制。多材料集成工艺开发旨在通过3D打印技术，将具有不同性能的材料精准集成于微流控芯片中，以满足多样化的功能需求。然而，该工艺开发面临界面相容性、精度与效率平衡等挑战。针对这些问题，可通过开发新表面处理技术增强材料结合力，优化打印算法提升打印效率。展望未来，多材料集成工艺在生物医药研发、环境监测等领域有望展现更大的应用潜力，推动相关领域的科技进步。