为实现节能减排、降本增效,中国移动北京公司针对亦庄机楼现有的机房情况,开展了一些列改造升级,取得了很好的效果。
改造工作主要从空调升级、优化室内气流、冷清器改造三方面,室内室外同步进行,主要包括如下几个方面:
室内侧改造:现有的能效较差的定频空调替换为高效变频空调。变频空调可以根据机房内的实际负荷自动调整运行频率,从而实现更高的能效比和节能效果。此外,为了充分利用室外的自然冷源,系统将增加氟泵节能模块;
室内气流优化:进行冷通道隔离改造。通过设置密闭的冷通道,可以有效地管理气流,避免冷热空气混合,减少气流短路现象。这样不仅能够提高空调系统的效率,还能确保关键设备的稳定运行,因为它们所需的特定温度和湿度条件得到了更好的保障;
室外侧改造:将现有的平面型室外机替换为集中式冷凝器。集中式冷凝器具有更大的换热面积,能够在相同的能耗下提供更多的制冷量。同时,由于其占地面积小,可以有效利用楼顶空间,减少对地面空间的占用。此外,集中式冷凝器的噪声较低,便于维护,有利于降低噪音污染,改善周围环境。
通过上述改造,提高了能源利用效率,降低了运营成本,同时也积极响应了国家双碳战略。未来,北京移动将继续深化开展节能降碳工作。
好文章,需要你的鼓励
谷歌发布新的AI学术搜索工具Scholar Labs,旨在回答详细研究问题。该工具使用AI识别查询中的主要话题和关系,目前仅对部分登录用户开放。与传统学术搜索不同,Scholar Labs不依赖引用次数或期刊影响因子等传统指标来筛选研究质量,而是通过分析文档全文、发表位置、作者信息及引用频次来排序。科学界对这种忽略传统质量评估方式的新方法持谨慎态度,认为研究者仍需保持对文献质量的最终判断权。
Meta公司FAIR实验室与UCLA合作开发了名为HoneyBee的超大规模视觉推理数据集,包含250万训练样本。研究揭示了构建高质量AI视觉推理训练数据的系统方法,发现数据质量比数量更重要,最佳数据源比最差数据源性能提升11.4%。关键创新包括"图片说明书"技术和文字-图片混合训练法,分别提升3.3%和7.5%准确率。HoneyBee训练的AI在多项测试中显著超越同规模模型,同时降低73%推理成本。
Meta发布第三代SAM(分割一切模型)系列AI模型,专注于视觉智能而非语言处理。该模型擅长物体检测,能够精确识别图像和视频中的特定对象。SAM 3在海量图像视频数据集上训练,可通过点击或文本描述准确标识目标物体。Meta将其应用于Instagram编辑工具和Facebook市场功能改进。在野生动物保护方面,SAM 3与保护组织合作分析超万台摄像头捕获的动物视频,成功识别百余种物种,为生态研究提供重要技术支持。
上海AI实验室团队提出ViCO训练策略,让多模态大语言模型能够根据图像语义复杂度智能分配计算资源。通过两阶段训练和视觉路由器,该方法在压缩50%视觉词汇的同时保持99.6%性能,推理速度提升近一倍,为AI效率优化提供了新思路。