考虑相遇强度的约束扩散路由算法

为了提高机会网络的转发效率,论文提出了一种考虑相遇强度的约束扩散路由算法（EICD）。该算法针对概率路由中预测不准确导致的投递率低,提出了相遇强度并给出了其计算公式。相遇强度将时间作为计算的重要依据,更能准确反映两个节点下次相遇的可能性。同时,针对多拷贝算法中过多的消息副本和已投递消息的冗余副本占用大量的网络资源等问题,通过约束扩散和去冗余两种方法来降低网络负载和转发时延。仿真实验结果表明,与其它经典路由算法相比,EICD算法能够提高消息投递率,降低网络负载和转发时延。     

分布式电源对配电网继电保护的影响分析

分布式电源(Distributed Generation)的接入可以充分利用可再生能源,增加电网运行的可靠性和灵活性,但是分布式电源接入网络后,对电力系统的运行、规划及继电保护等也提出了新的挑战.系统的接线结构由单电源变为双电源或多电源,保护装置会发生拒动和误动.将搭建基于仿真软件PSCAD/EMTDC的仿真模型,对具...     

某证券公司HDSL的调试

HDSL是一种专用型的点到点公用网络接入技术,采用了先进的数字信号自适应数字均衡技术和回波抵消技术,消除传输线路上的信号干扰和不同线径阻抗不匹配的回波信号的干扰,从而能够在本地回路的铜质双绞线上全双工地传输2Mbit／S的数字信号。传输的数据包含多种类型,如数据、语音、图像和视频信息。因而能为中央办公室和用户之间,建筑物内部以及局域网之间提供高速率连接。HDSL系统类型某证券公司使用的HDSL系统是由北京天科思话信息技术有限公司提供的Alcatel1512PLHDSL系统。Alcatel1512PLHDSL是Alcatel公司新一代的数字接…     

基于加强图像块相关性的细粒度图像分类方法

在细粒度图像分类任务中,提取出具有区分性的局部特征对识别图像之间的微小差异非常重要。基于ViT(vision transformer)框架的算法模型在计算机视觉各个研究领域取得了优异的表现。针对基于ViT框架的细粒度图像分类模型对图片局部区域关注度低的问题且为进一步加强图像块特征的上下文联系,提出了一种基于加强图像块相关性的细粒度图像分类方法。首先,提出了赋予图像块相关性权重的方法,并嵌套应用于不同层编码器中丰富不同层次特征信息,解决了ViT对图像局部特征关注不够的问题;其次,结合图像块的位置信息加强了局部特征上下文的联系,同时减少了噪声信息带来的干扰;最后,提出相似损失函数来学习细粒度图像中微小特征的差异性,优化模型的分类效果。在两个公开数据集CUB-200-2011和Standford Dogs上进行实验分别取得了91.33%、92.15%的准确率,提出的方法分别比基准模型ViT网络提升了0.63、0.45百分点,有效提升了细粒度图像分类效果,验证了方法的有效性。     

基于生态水文响应的海绵城市不透水面控制指标

城市化改变了下垫面条件,进而影响河流生态水文条件,造成河流水体污染、栖息地退化、生物多样性丧失等水生态问题。在海绵城市建设中,掌握不透水性指标的属性,合理控制不透水面积,对有效控制地表径流并保护河流生态环境具有重要的意义。从河流生态水文响应角度,研究了总不透水性(TI)、有效不透水性(EI)和衰减不透水性(AI)等3种不透水表面指数,并介绍了各指标的确定方法。研究结果表明,在海绵城市建设中应采用EI或AI控制指标制定相应的低影响开发(LID)措施,才能最大限度保护(修复)生态敏感水域的生态水文条件,其中,AI还可用于初步确定LID设施的空间布局。     

基于自纠正机制的动态纹理合成模型

动态纹理是计算机视觉中的动态模型之一，在空间范围内具有统计平稳性，在时间维度上具有随机重复性。动态纹理合成的目标是生成与给定纹理在视觉上相似的图像。在进行动态纹理合成时，回归预测误差积累是导致纹理质量下降的一个关键问题。为此，本文提出一种基于自纠正机制的动态纹理合成模型。利用清晰度、结构相似性、光流等指标来确定优化数据范围，并找到优化极值点。通过自纠正机制，将原始数据替换为优化数据，并将优化数据用于回归预测。最后，利用卷积自编码器将预测数据重构为高维的动态纹理视频帧。在DynTex数据库上进行实验，并与几种典型的动态纹理合成模型进行比较。实验结果表明，用该模型合成的动态纹理视频帧与真实视频帧计算得到的MSE(Mean Square Error)数值更小，PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)和SSIM(Structural SIMilarity)的数值更大。它解决了动态纹理合成中出现的残影、模糊、噪声等问题，从而能够生成视觉效果更好并且更长的动态纹理。同时，验证了所提出的建模方法的有效性。     

10MW工业汽轮机速关阀与调阀内流动和噪声计算分析

针对改进进汽段的设计、提高机组经济性、降低机组噪声的目的,用数值方法研究了10 MW给水泵汽轮机组速关阀和调阀系统的全开工况下的流动和噪声。求解了全三维N-S方程和k-ε湍流模型得到进汽系统内部的稳态流场,从流场的速度分布云图、湍动能分布云图和涡量分布云图出发,分析了压力损失产生的原因,将瞬态分析得到的流体边界压力随时间的脉动通过傅里叶变换,转换成频域下的声压值,得到进汽系统内各个壁面的二级子噪声源的分布云图,并分析了调阀喉部处各频率下的声压大小。研究结果表明,进汽系统内的总压损达6.06%,其中速关阀部分产生的压损为1.98%,调阀部分产生的压损为4.08%,调阀喉部及折弯处为气动噪声辐射的主要位置,噪声辐射能量最大的频率为30 Hz。     

基于类间排名相关性的解耦知识蒸馏

知识蒸馏(KD)从提出到现在已经取得了很大的成功,不过很多蒸馏策略都是把目光放在了中间层的特征,反而忽略了logit蒸馏的可发展性。解耦知识蒸馏(DKD)的提出使得logit蒸馏重回大众视野。不论是知识蒸馏还是解耦知识蒸馏,都是使用了强一致性约束条件从而导致蒸馏效果次优,特别是在教师网络和学生网络架构悬殊时这种现象尤为突出。针对这个问题,提出了基于类间排名关系一致性的方法。该方法保留教师和学生非目标类预测间的关系,利用类间的排名相关性作为知识蒸馏模型中代理损失和评价指标之间的关系,从而进行教师网络与学生网络的关系匹配。该方法把这种较为轻松的关系匹配扩展到解耦知识蒸馏中,并在数据集CIFAR-100和ImageNet-1K进行验证。实验结果表明,该方法对于CIFAR-100的分类准确率达到了77.38%,比基准方法提高了0.93百分点,提高了解耦知识蒸馏图像分类的效果,证明了方法的有效性。同时,对比实验的结果证明该方法更具有竞争力。     

某型燃气轮机冷却管道强度计算分析

针对燃气轮机冷却管道在高温高压工作环境下的结构强度失效问题,对某型E级燃气轮机冷却管道进行了应力计算及强度校核。采用有限元软件中PIPE、Combin14和Beam188单元分别模拟管道、弹簧以及支吊架,对支吊架结构进行了合理的简化;根据运行情况在冷却管道上施加了合理的边界条件,模拟了其在安装工况和运行工况下的工作状态;最后结合有限元计算结果,对管道进行了一次应力和二次应力校核。研究结果表明:燃气轮机冷却管道在安装及运行工况下应力水平均小于考核标准,校核合格符合设计要求;该燃气轮机冷却管道强度计算方法具有一定的通用性,适用于同等级燃气轮机冷却管道。     

基于多尺度特征提取与融合的图像复制-粘贴伪造检测

在图像复制-粘贴伪造检测领域，精确地定位被篡改的小目标的边界充满挑战性。当前基于深度学习的方法通过检测图像中的相似内容来定位伪造区域，然而它们通常只是把编码器最终提取的特征传递给解码器来生成掩码，忽略了高分辨率的编码特征所包含的更多的伪造区域的空间信息，这会导致模型输出的预测结果对于小目标的边界识别不精确。针对这个问题，提出一种基于多尺度特征提取与融合的检测网络SimiNet。首先，使用多尺度特征提取模块提取丰富的特征；其次，在特征提取模块与解码模块之间添加跳跃连接以弥补编码特征与解码特征之间的差异，从而精确地识别小目标的边界；最后，用Log-Cosh Dice Loss函数替代交叉熵损失，以降低类别不平衡问题对检测结果的影响。实验结果表明，SimiNet在USCISI数据集上的F1分数达到72.54%，比次优方法 CMSDNet(CopyMove Similarity Detection Network)提升了3.39个百分点。可见，SimiNet对小目标的边界识别更精确，可视化效果更好。