随着中国钢铁行业超低排放的不断深入，钢铁行业的深度治理迫在眉睫。在对几种传统的多污染物控制技术进行综述的基础上，对“基于镁法的多污染物协同去除技术”、“烟气多污染物集并吸附脱除技术”、“多污染物中低温协同催化净化技术”以及“烧结烟气循环技术”四种新型钢铁行业超低排放技术进行了总结，同时阐述了钢铁行业超低排放的必要性、难点以及推动超低排放的合理化建议，并对下一步深化钢铁行业超低排放进行展望（源头治理）。有利于推动和促进钢铁行业多工序多污染物协同控制和治理

针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型

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第12单元文档/视图结构 本单元教学目标 以单文档界面(SDI)应用程序为例,介绍MFC的文档/视图程序结构 学习要求 理解文档/视图结构,可在 AppWizard生成的SDI程序框架的基础上添加必要的代码,以生成自己的应用程序

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