制造企业信息化项目风险要素识别与应对 ——以H企业为例

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近年来,工业技术的快速发展,给各类工业废水的处理带来了极大的挑战。目前工业废水的大量排放已经对环境造成了严重的污染,特别是含氰废水,其毒性较大对环境的影响更加深远。含氰废水的来源较为广泛,焦化、医药、化纤、塑料、选矿、电镀、煤气、农业、冶金、金属加工等行业都会产生含氰废水。然而,目前含氰废水的处理情况仍不容乐观,未达标排放的含氰废水影响着环境生态平衡与人类健康。因此,研究开发含氰废水处理方法以解决
背景与目的:近年来代谢组学研究在疾病识别和临床诊断及预后等方面的应用正飞速发展,网络图模型是识别代谢物关联的有效统计方法之一。鉴于贝叶斯方法处理复杂结构的能力和计算方面的高效性,贝叶斯网络方法以及整合网络方法在代谢组学数据分析中尤受关注。本研究基于实例数据和模拟研究,探讨了条件高斯贝叶斯网络(Conditional Gaussian Bayesian Network,CGBN)作为有向无环图在组学
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