基于多库优化调度的人工异重流原型试验研究

自2004年开始,黄委在小浪底水库进行大规模的人工塑造异重流排沙的原型试验,取得了宝贵的原始资料。2006年6月调水调沙运行后期,黄委防汛调度部门面对复杂的条件,利用多库联合调度和水流衔接技术,优化万家寨、三门峡、小浪底3座水库的调度运行,最终在小浪底成功塑造了人工异重流并排沙出库。此次异重流的排沙比为历次人工异重流的最大值,实际观测到的异重流过程有其独特的特点,证明了调度的科学性。     

基于Oracle数据仓库的水利普查数据展现系统

文章在介绍Oracle数据库服务及相关体系软件结构的基础上,给出了利用Oracle数据仓库建立水利普查数据展现系统的实现技术,解决了因为原始数据库数据量庞大,数据关系复杂,导致数据查询速度慢等性能问题,并从多方面清晰、简洁、直观地展现水利普查数据.     

MAS和本体在智能家居系统中的应用和研究

针对智能家居的开放性、异构性和分布性的特点及MAS（Multi—AgentSystem）技术在人工智能领域的广泛应用,文中利用MAS技术来建立智能家居系统模型,并为了更有效地体现基于MAS智能家居系统的整体性能,即高效率的交互和协作,引入了本体的概念。详细描述了MAS智能家居系统的层次结构和功能,以及基于本体的通信。从智能家居中的任务的执行流程中抽象出家居本体的各种概念模型,并对概念之间的关系进行了分析。最后使用Protege本体建模工具对所设计的本体进行了实现,说明了使用本体的有效之处。     

一种相容决策表的属性值与属性约简方法

针对相容决策表,另辟一种数据约简思路,与传统数据约简方法不同的是,本文方法考虑属性值约简与属性约简之间的关联,该方法首先进行属性值约简,然后再进行属性约简,本文并给予了充分的证明,而普通的方法并没有考虑它们之间的联系,并有许多冗余的比较操作。     

用ODI实现信息管理系统间数据同步和共享

阐述了利用Oracle数据整合（ODI）来规划数据集成项目结构和对各种信息管理系统的数据库（包括异构数据库）进行数据交换和集成,从而达到不同管理系统数据库间的信息同步和共享。     

计算机硬盘维护

通过分析几种常见的硬盘维护技术,针对硬盘使用过程中几种常见的硬件故障产生的原因给出了解决方法,同时介绍了几种常见硬盘数据恢复方法,通过大量的维修实践,总结了一套较为行之有效的硬盘维护方法。     

深圳抽水蓄能电站同步时钟系统应用研究与实践

新能源项目设备高度自动化并具有分布控制特点,集中管理又需要将分布分散的多个控制系统用统一的时钟进行同步,以达到在事件顺序中相对准确记录动作的先后及时点的目的,一套性能优异的北斗卫星和GPS双冗余时钟源同步时钟系统对实现智能水电厂具有重大意义。从设计、优化和现场安装调试、投入使用等阶段,对深圳抽水蓄能电站同步时钟系统建设进行了论述。     

气垫式调压室热力学特性及其对围岩应力变形的影响

为了解气垫式调压室气室内压缩气体温度和压力变化规律及其对调压室围岩的应力变形特性的影响,基于水位波动方程和能量守恒方程,提出了考虑传热影响的调压室压缩空气热力学过程的计算模型,并进行合理性分析。采用裂隙岩体单向热力耦合数值方法,将调压室内空气的压力和温度作为瞬时变化边界条件,对调压室围岩的应力变形特性进行了深入分析。结果表明：在调压运行工况条件下,调压室内的空气压力和温度将发生大幅度波动变化,进而会导致围岩温度也出现相应的改变,且围岩温度呈现出显著的不均匀分布特点;节理裂隙处的岩石温度变化相对较大,且出现了较大的拉应力。     

融合指针网络的新闻文本摘要模型

本文针对实际党建领域中的新闻标题进行自动生成,提出了一种融合指针网络的自动文本摘要模型-Tri-PCN.相比于传统基于编码器-解码器框架的自动文本摘要模型,党建新闻标题生成模型还需要满足(1)从更长的文本序列提取特征;(2)保留关键的党建信息.针对党建新闻比普通文本摘要任务面临更长文本序列问题,论文使用Transformer模型在解码阶段提取多层次全局文本特征.针对党建新闻标题生成过程中需要保留关键的党建信息,论文引入指针生成网络模型的复制机制在新闻标题生成时可以直接从新闻文本中复制关键词信息.实验采用ROUGE值作为评测指标,结果表明本文提出的Tri-PCN模型在党建新闻领域自动文本摘要任务上效果明显优于基准模型,比其他模型具有更好的效果.     

基于多层局部信息融合的在线论坛用户心理危机识别

心理健康问题已经成为当今社会关注的焦点,它严重威胁着家庭和睦与社会稳定.有心理危机的用户经常通过特定的社区论坛或者社交媒体来求助或倾述,这为用户心理危机识别开辟了一个新的途径.论坛帖子长短不一,但判断心理危机的核心信息往往体现在局部内容上,基于此特点,本文构建了一个结合分层长短记忆网络和卷积神经网络的多层局部信息融合模型(Multi-layer Partial Information Fusion model,MPIF),利用论坛用户发布的帖子,检测用户的心理危机严重程度.模型的特点在于:1)利用预训练语言模型BERT对用户帖子中的句子进行向量化表示,充分考虑词语在不同语境中的不同含义表达;2)分别从词、短语、以及句子层面挖掘反映用户心理危机状态的信息,采用深度分层LSTM网络和注意力机制相结合的方式来获取待分类帖子中词语层面以及句子层面的局部信息,利用CNN网络中多种大小不同的卷积核来提取帖子中短语层面的局部信息;3)采用注意力机制和最大池化层,使得模型不仅能够有效地利用局部信息给出心理危机程度的判断,同时可以将这些局部信息展示给心理专家,辅助专家更快了解患者.基于CLPsych2019 Shared Task评测任务的实验结果显示,与评测时排名第一的模型相比,MPIF模型的官方评测指标All-F1值(自杀风险程度a,b,c,d 4个类别的F1值取平均)高出3.9%.经消融实验发现,去除LSTM词语层、CNN短语层、LSTM句子层,All-F1分别下降4%、4.3%、2.4%.