立卧两用电动轮椅车的设计

在研究坐姿对身体产生的不利影响的基础上,突破传统轮椅的功能和结构,提出了一种可实现站立及仰卧姿态的电动轮椅车的设计方案,阐明了轮椅机构的工作原理,并对站立机构进行了运动分析．在UG／Motion Simulation模块中建立了轮椅虚拟样机,并进行了运动仿真,结果验证了轮椅机构的合理性．     

基于态势熵的网络安全态势评估指标体系研究

针对网络安全态势评估指标体系的不完善和难以选取及构建等问题,以相关标准和规范为基础,从系统安全机制出发,按照既定原则,提出了基于态势熵的网络安全态势评估指标体系的构建方法,并给出了网络可用性方面的态势评估指标值的计算方法.实验表明,态势熵值的变化与所反映的网络安全态势是一致的,说明该指标体系的构建具有一定的科学性,为网...     

相势复合控藏作用在塔中北部地区的应用研究

相和势对油气藏形成与分布有着重要的控制作用,利用相势复合定位可以对有利勘探目标区进行预测.以塔里木盆地塔中北部地区为例,应用相势复合原理对有利目标区进行了预测.结果表明:塔中北部地区油气的分布宏观上受构造相带和沉积体系展布的控制,微观上砂体的含油气性受岩相和岩石物理相的控制,相控油气作用表现出相对高孔渗的控藏地质模式;塔中地区油气的分布还受界面势能(碳酸盐岩)和位能(碎屑岩)的控制,上构造层油气主要分布在相对低位能处;下构造层油气主要分布在相对低界面势能处.油气的分布受相、势联合控制,优相低势区为油气聚集的有利区带.通过用相势复合理论对塔中油气藏有利目标区进行预测后发现,目前已发现的油气藏落入预测有目标区的概率在90%以上,其预测结果对油气勘探有指导意义.     

非开挖定向钻牵引技术在市政工程中的应用

以常州龙城大道改扩建工程牵引管施工为例,介绍了非开挖定向钻牵引技术的基本原理,针对施工现场存在的问题,对非开挖定向钻牵引管技术施工工艺进行了详细介绍,同时对施工过程中的质量控制进行了探讨,对类似工程施工有一定的借鉴作用.     

离子液体相关电解质研究进展

论述了近年离子液体相关电解质研究进展。利用离子液体或将其与聚合物电解质混合,或与其它电解质盐类混合可制得新型电解质。一些离子液体及相关电解质应用于电池等电化学装置,具有良好的电化学性能,显示了广阔的应用前景。     

平安城市虚拟卡口研究

伴随"平安城市"建设的深入,道路高清摄像头数量快速增加,依靠道路高清摄像头的虚拟触发实现常规卡口的功能,实现城市卡口联网布控,成为"平安城市"建设中急需突破的关键技术。     

液固循环流化床换热器管束的固含率

在二维中试循环流化床中使用组合式固液分布器进行实验,考察下管箱表观液速,主分布器内径、主分布器下插深度,颗粒加入量和粒径对径向管束固含率的影响.结果表明:固含率随主分布器内径、颗粒加入量和下管箱表观液速的增加而增大,随粒径的增大而减小,随主分布器下插深度几乎没有变化;固含率不均匀度随颗粒粒径的增大而增大,随下管箱表观液速、颗粒加入量,主分布器下插深度增加而减小,但达到一定深度后,不均匀度不再随之减小,随主分布器内径几乎没有变化.在综合考虑各影响因素的基础上,提出计算固含率的经验公式,并用实验数据拟合了公式中的参数.     

基于置信区间进行POS机异常检测算法的设计

为保证校园卡数据一致性,设计了一种基于置信区间的POS机流水异常检测算法。利用此算法可以得知POS机流水上传功能的运行情况,能及时发现流水未及时上传的POS机并发出预警,从而确保消费者消费金额及时扣除,商户收入及时入账,有效避免账务不平、流水丢失等问题发生,对于校园卡系统的稳定运行,对于维护消费者和商户的利益具有十分重要的意义。随着消费数据的累积,及时对算法进行修正,POS机异常的判断准确率会有较大提升。     

适用于RPA工具的卷积序列推荐算法

在机器人流程自动化(Robotic Process Automation, RPA)软件中,经常采用序列推荐系统让机器人完成判断、选择等人工处理的任务。然而常用的序列推荐系统受限于序列信息的提取困难等问题,难以得到广泛应用。为了解决这一问题,构建一种基于Inception的卷积序列推荐模型,把时间和潜在空间中的用户行为序列信息嵌入进一幅“图像”中,并通过动态和静态2种不同的卷积层提取其中的局部特征,全面地提取用户的短期兴趣偏好,同时将用户嵌入矩阵作为用户的长期兴趣偏好嵌入到卷积层的输出中,共同构建完整的用户兴趣偏好,提升推荐性能。通过在3种公开数据集MovieLens 1M、Gowalla、Steam上分别进行实验,验证了基于Inception的卷积序列推荐模型的性能优于最新的序列推荐模型,在Top-N序列推荐的3种评价指标中（精确率、召回率、平均AP值）,平均提升幅度在10%左右,单个指标上的最大提升幅度为14%。     

基于注意力机制和BiGRU融合的文本情感分析

针对简单的神经网络缺乏捕获文本上下文语义和提取文本内重要信息的能力,设计了一种注意力机制和门控单元(GRU)融合的情感分析模型FFA-BiAGRU.首先,对文本进行预处理,通过GloVe进行词向量化,降低向量空间维度;然后,将注意力机制与门控单元的更新门融合以形成混合模型,使其能提取文本特征中的重要信息;最后,通过强制向前注意力机制进一步提取文本特征,再由softmax分类器进行分类.在公开数据集上进行实验,结果证明该算法能有效提高情感分析的性能.