解放思想,推动中国水电事业科学发展

从1910年在云南石龙坝兴建第一座水电站至今,中国水电从无到有、从小到大、从弱到强,已走过了百年的历程,为国民经济和社会发展做出了重要贡献。进一步加快水电开发,是加强水资源综合利用、优化能源结构、推进节能减排、应对气候变化、保护生态环境、促进西部大开发、发展区域经济、建设社会主义新农村、实现经济社会可持续发展的重要举措。"十二五"任务繁重而艰巨,在新的形势下,要坚持以科学发展观为指导,贯彻落实十七届五中全会精神,进一步解放思想,牢固树立全心全意为人民服务的宗旨意识,切实解决好水电发展中遇到的矛盾和问题,推动水电事业科学发展。     

荆江河段水沙条件与主流线特征关系研究

荆江河段的主流变化主要表现为弯曲分汊段的主支汉交替及单一弯道段深泓半径的变化,综合考虑两者关系,提出了能描述荆江分汉段及单一弯道段主流线特点的无量纲常数--弯曲特征数r,并针对同一河段分析了汛期平均流量、洪峰变差系数、年输沙量及输沙指数等水沙条件变化与主流线变化的对应关系.结果表明:汛期平均流量较小、水流相对饱和度低、来水来沙过程较为均匀使得滩槽高差较小,横断面向宽浅发展,从而减弱河道对水流的约束,弯曲特征数较小,主流顺直;反之主流向弯曲发展.     

基于AT90CAN128的基站对交通信号必控制的应用

介绍了ATMEL公司的高档单片机AT90CAN128与射频芯片CC2420构成的基站利用在智能交通（ITS）中来实现对交通信号灯控制的目的。设计了具有CAN模块的基站板的硬件结构,同时开发了与其硬件结构相关的底层驱动。该基站应用在智能交通（ITS）控制交通灯上,实验证明该方法比传统的利用定时交通灯控制的方法更能缓解大城市交通的压力,具有良好的实时控制功能。     

用于WSNs目标探测的传感模块设计

介绍了一种用于无线传感器网络（WSNs）中进行目标探测的传感器模块,描述了它的软硬件设计与数据处理的算法。该设计主要包括传感器单元、微处理器单元和射频通信单元。在传感器单元中对于外界目标的振动、声音和温度传感器信号进行了采集。在微处理器单元中使用数字信号处理对数据进行预处理并取得信号的特征值。在射频通信单元中将特征值通过WSNs传输到上位机。实验证明：该模块具有良好的稳定性和重复性,可以用于多种环境下的目标探测。     

新型电力系统多源异构数据融合技术研究现状及展望

能源转型背景下,新型电力系统以清洁低碳、开放互动为目标不断建设,同时监测技术与通信技术也快速发展,电力系统中的数据来源更加广泛,数据结构更加复杂,为新型电力系统数据融合提供数据基础的同时也提出了挑战。首先,分析新型电力系统数据特征,提出新型电力系统的数据融合需求;接着,介绍新型电力系统数据模型、多源异构数据融合技术层级,分析关键融合技术的优缺点,并对不同技术的适用场景进行分析;然后,分别从输配协同、源网荷储协同、虚拟电厂、多元负荷、电碳市场交易5个典型场景,对多源异构数据融合的数据需求、数据来源、融合目标、常见方法及研究难点进行归纳;最后,对新型电力系统数据融合技术的未来研究发展进行了展望。     

调度自动化机房机器人的巡检系统设计

研究了调度自动化机房机器人的一种巡检系统,主要内容有现场巡视机器人、监控中心终端以及监控中心 操作系统.将监控中心客户端安装于监控中心终端,而监控中心终端与机房巡视机器人采用无线连接.     

缓冲气体对循环流动铯蒸汽激光器气体温度分布和输出特性的影响

为研究缓冲气体对循环流动半导体泵浦碱金属蒸汽激光器（DPAL）气体温度三维分布和输出性能的影响,将光束传播方程引入循环流动DPAL理论模型,仿真分析了高功率泵浦情况下缓冲气体配比和压强对端面泵浦横向流动铯蒸汽激光器（Cs-DPAL）输出性能的影响,获得了蒸汽池内工作气体温度的三维分布和对应的输出功率。结果表明,使用纯烷烃作为缓冲气体时,相比于CH₄,相同压强的C₂H₆对应的蒸汽池内温度更低,激光输出功率更高;使用烷烃气体和惰性气体的混合物作为缓冲气体时,若烷烃的压强较低,加入适量的He或Ar可降低蒸汽池内温度并提升激光输出功率。     

目标提取与哈希机制的多标签图像检索

目的 哈希是大规模图像检索的有效方法。为提高检索精度,哈希码应保留语义信息。图像之间越相似,其哈希码也应越接近。现有方法首先提取描述图像整体的特征,然后生成哈希码。这种方法不能精确地描述图像包含的多个目标,限制了多标签图像检索的精度。为此提出一种基于卷积神经网络和目标提取的哈希生成方法。方法 首先提取图像中可能包含目标的一系列区域,然后用深度卷积神经网络提取每个区域的特征并进行融合,通过生成一组特征来刻画图像中的每个目标,最后再产生整幅图像的哈希码。采用Triplet Loss的训练方法,使得哈希码尽可能保留语义信息。结果 在VOC2012、Flickr25K和NUSWIDE数据集上进行多标签图像检索。在NDCG(normalized discounted cumulative gain)性能指标上,当返回图像数量为 1 000时,对于VOC2012,本文方法相对于DSRH(deep semantic ranking hashing)方法提高24个百分点,相对于ITQ-CCA(iterative quantization-canonical correlation analysis)方法能提高36个百分点;对于Flickr25,本文方法比DSRH方法能提高2个左右的百分点;对于NUSWIDE,本文方法相对于DSRH方法能提高4个左右的百分点。对于平均检索准确度,本文方法在NUSWIDE和Flickr25上能提高25个百分点。根据多项评价指标可以看出,本文方法能以更细粒度来精确地描述图像,显著提高了多标签图像检索的性能。结论 本文新的特征学习模型,对图像进行细粒度特征编码是一种可行的方法,能够有效提高数据集的检索性能。     

高性能计算节点中的同步操作加速引擎设计

随着GPU等加速部件在超级计算领域的广泛应用,超级计算机单个节点的硬件并行度比单核时代高几倍甚至几十倍。在该环境下,并行应用于单个芯片、计算节点内和计算节点间的通信密度较单核时代急剧增加,通信瓶颈问题愈发突出。为应对高并行度带来的通信瓶颈问题,提出一种同步引擎的硬件设计,该同步引擎可有效地支持和加速计算节点内多任务间频繁小数据量传输(细粒度同步)以及计算节点内和节点间的Barrier、All-reduce集合操作,进而加速并行应用的性能。测试结果表明,在16进程规模下的集合操作测试中,同步引擎相比传统的软件实现有约4倍的加速,在三角矩阵分解(LU分解)测试程序中可以获得约20%的性能提升。