以白于山区吴起、志丹两县2022年4月15日—5月1日108个气象站的日极端温度为基础数据，采用随机森林（RF）、投影寻踪（PPR）、神经网络回归（BP）三种机器学习方法，对日极端温度进行了空间插值，并与反距离权重（IDW）、普通克里金（OK）以及多元线性回归（MLR）等传统的插值方法进行对比。结果表明：日最高温度的6种插值方法比较，MAE排序为RF<OK<MLR<BP <PPR <IDW, RMSE排序为RF <OK<MLR<BP < IDW < PPR；日最低温度6种方法的 MAE排序为BP<RF<PPR<MLR<IDW<OK, RMSE排序为RF < BP <PPR<MLR<IDW<OK。机器学习进行温度插值的精度明显高于IDW和OK，也高于MLR；在三种机器学习方法中，RF表现最好，PPR和BP较差；日最高温度RF插值绝对误差在1℃左右，而日最低温度RF计算温度与实测温度有较好的线性关系，通过一元线性方程订正后可明显降低插值误差，将误差降至1℃以内。

数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟映射模型，在机电设备故障预测与健康管理中展现出显著的应用潜力。其技术原理在于利用传感器采集物理实体的运行数据，驱动虚拟模型实时更新，从而实现对设备状态的精准监控与分析^[1]。在应用优势方面，该技术能够突破传统方法对复杂故障诊断的局限性，提供实时性强、精度高的故障预测与健康管理方案^[2]。然而，数字孪生技术的应用也面临数据采集不准确、模型构建复杂及成本较高等挑战。针对这些问题，可通过优化传感器布局、采用模块化建模及合理规划资源等策略加以应对^[3]。本研究为机电设备故障预测与健康管理领域提供了一种创新且有效的技术路径，具有重要的理论与实践意义。

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。

古诗是我国珍贵的文学宝藏，作为中华民族传统文化的精髓，是小学语文教材的重要组成部分，其在小学语文教学中具有不可替代的位置。随着时代的发展，小学语文古诗教学应该注重情境构建，采用灵活的教学方法和手段，使学生在掌握古诗内容的同时，精准品悟诗中的诗情美意及诗人的内在情感，让学生从优美典雅的千古名句中汲取精华，引导学生树立积极健康的人生观、价值观和世界观。

阅读作为学生汲取知识的重要渠道在小学数学教学过程中起着重要的作用。良好的阅读能力、正确的阅读习惯可以奠定数学学习的基础,进一步促进学生数学素养的全面发展和提升。