分布式联产系统相关问题的研究

介绍了分布式联产系统的性能及新能源技术的引入,以及联产系统评价方法、设计和运行优化,指出了分布式联产系统的研究方向.     

天然与浸泡SH胶麦秸秆微结构指标的对比分析

利用扫描电子显微镜对天然、不同浸水时间、不同浸胶时间及浸胶后浸水不同时间麦秸秆的横断面的微结构进行观察,并采用Leica QWin5000图像处理系统对SEM照片进行了微结构参数的统计．对麦秸秆微结构孔隙的等效直径、平面孔隙率和面积比三个指标进行了定量对比分析．结果表明：天然麦秸秆组织疏松,具有较强的吸水性,浸水膨胀使其孔隙增大;SH胶可有效地渗入麦秸秆孔隙内,并附着在表面上,填充了孔隙,使孔隙面积减小;SH胶对麦秸秆的吸附和补强作用具有不可逆性,浸泡SH胶能有效地增强麦秸秆的抗水性能．     

一种新的盲源分离拟开关算法

针对电子战中各种信号混叠严重难以分离的现象,在盲源分离开关算法基础上提出一种新的盲信源分离拟开关算法.该算法引入单位对称加权滑动向量来加权每次迭代所得的分离信号作为源信号,用峭度取代原算法的峭度符号位作为判断函数来自适应选择加权相应激活函数,以此优化学习算法,结合信号分选的具体应用,给出了迭代结束的评判方法.计算机仿真实验表明,在强噪声背景影响下,该算法能够更加有效地分离空间未知多源线性混叠信号,且在分离效果、稳定性、处理速度和抗噪性能上都比原算法有较大改进.     

基于模糊层次分析法综合评判工会竞赛成绩

为综合评判工会组织的各项竞赛活动的成绩,提出了基于模糊层次分析法的综合评判措施,主要包括竞赛项目权重的确定、竞赛成绩的量化和综合评判等过程.实际应用表明,模糊层次分析法可以最大限度减少主观因素对评价结果的影响,合理地确定各项赛事在工会竞赛活动中的权重,结合竞赛成绩的量化矩阵,使得综合评价结果科学、可信.     

中国干燥产业现状及发展战略（二）

对中国干燥产业的发展现状以及中国加入WTO对干燥产业的影响作了较全面的分析；从中国干燥产业的实际出发，就产业的战略选择、企业的经营战略作了讨论；同时对干燥产业的发展形势分行业作了预测；最后就发展方向问题提出了10点见解。     

农药原药全分析

简要介绍了关于农药全分析的要求并介绍了农药全分析的过程，着重介绍了农药全分析中的三种定性分析方法，比较了它们的优缺点。     

村庄下条带开采对地表建筑的影响预测及评价

为实现在村庄建筑物不搬迁的情况下安全采煤、提高资源采出率、缓解矿井生产接替紧张的矛盾,结合矿区具体的地质采矿条件及地表村庄建筑物的现状,给出了条带开采设计方案．根据万年矿已有的地表移动观测资料,该矿区地表沉陷规律基本符合概率积分法．通过理论分析计算,确定了概率积分法的预计参数,并对地表移动和变形进行了预计,根据预计结果对村庄建筑物损害程度进行了分析和评价．研究结果表明,万年矿村庄下压煤采用条带法开采技术上可行,经济上合理．     

面向FT-M7002的高斯滤波算法优化实现

国产自主研发的飞腾系列高性能DSP处理器在图像处理领域的应用,对面向该平台的高性能图像处理算法提出了强烈需求.高斯滤波作为图像处理的基础算法,能有效滤除图像中的高斯噪声,在图像处理领域具有广泛应用.针对飞腾高性能DSP的体系结构特点与高斯滤波算法特性,实现了面向飞腾高性能DSP的高斯滤波算法优化.通过手工向量化、控制流消除和循环展开等优化手段充分利用数据级与指令级并行性,从而减少数据访存次数,提高指令执行效率.针对FT-M T2内核中的DM A硬件及向量存储器结构特点,进行了"乒-乓"缓存、DM A数组转置等优化,以减少数据传输时间,提高数据局部性.多种滤波核大小及图像矩阵规模下的测试结果表明,相对于高斯滤波算法的串行实现,该并行优化实现获得了1.3～1.41倍的加速比.在开启Cache的情况下,相较于dsplib库中高斯滤波算法在T M S320C6678平台上的运行性能,获得了1.15～1.71倍的加速效果.     

基于多季相Sentinel-2影像的白洋淀湿地信息提取

白洋淀湿地是华北平原上重要的浅水湖泊湿地,对雄安新区绿色发展具有重要的生态价值。对白洋淀高度异质化的景观格局进行分类,能够为白洋淀湿地资源的遥感监测提供指导意义。针对湿地季节变化的特点,对白洋淀每个季节选取一期具有代表性的Sentinel-2影像,采用分类与回归树（CART）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）3种常用的机器学习分类器对15种季相组合实验方案进行分类,分析不同季相遥感影像及其组合对白洋淀湿地信息提取的优劣。结果表明：相较于使用单一季相影像分类,多季相影像的组合能够显著提高分类精度,春&夏季相组合能够得到最优的分类效果,相对单季影像总体分类精度提高了10.9%~25.5%,Kappa系数提高了0.09~0.29;SVM分类器的分类表现较为稳定,能够得到最高的平均分类精度,CART分类器在处理高维特征的能力不如随机森林和SVM;不同特征类型对湿地信息提取的贡献度从高到底依次是红边光谱特征、传统光谱特征、缨帽变换特征、主成分分析特征、纹理特征。实验成果能为湿地信息的遥感识别提供依据。     

RLINK: Deep reinforcement learning for user identity linkage

World Wide Web - User identity linkage is a task of recognizing the identities of the same user across different social networks (SN). Previous works tackle this problem via estimating the pairwise...