基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法

针对目前目标检测和目标跟踪算法对无人艇运算配置要求高、速度慢等问题,该文一种提出基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法。利用MobileNets结构结合SSD目标检测算法构建轻量级卷积神经网络,实现无人艇的水面目标检测。目标检测结果作为相关滤波CF目标跟踪算法的初始输入,并在目标跟踪过程的保障其有效性。通过MODD水面船只视频数据实验表明,SSD-CF方法融合目标检测与目标跟踪算法,可有效地降低对运算力的要求,提升目标检测跟踪速度和目标位置的稳定连续性。     

LTE系统多小区上行联合功控算法

针对传统的小区内开环功率控制算法通常以提升本小区的吞吐量性能为目标，忽略了当前小区用户对邻小区用户同频干扰的问题，为提升边缘用户性能的同时兼顾系统整体性能，提出了一种LTE系统小区间上行联合功率控制（UJPC）算法。该算法采用单基站三扇区为系统模型，以最优化系统吞吐量比例公平函数为目标，首先根据最小信干噪比（SINR）约束值和用户最大发射功率这两个约束条件得到相应的数学优化模型，然后采用连续凸近似的方法求解优化问题得出各个基站所管辖的小区内所有用户的最优发射功率。仿真结果表明，与基准的开环功控方案相比，联合功控方案在保证系统平均频谱利用率的情况下能够较大幅度地提高小区边缘频谱利用率，其最佳性能增益能达到50%。     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。     

机力塔消雾装置影响能效分析

由于我厂城市电厂的属性,为了避免机力塔飘出的白雾对城市景观的影响,也为了消除周围居民对白雾的误解,需要在机力通风冷却塔上加装消雾装置。但消雾装置的投入在一定程度上影响了机组的经济性。为了分析消雾装置对机组效能的影响,该文先利用理论定性的分析消雾装置的投入对机组能效影响原因,再采用试验的方式,对比消雾装置投退前后对机组能效的影响程度。为我厂今后在环保和经济之间做好权衡,根据实际需要投退消雾装置做出了理论基础。     

工程审计方法与造价跟踪审计分析

建筑工程耗资巨大,如果不能对工程造价给予有效控制,就无法保障项目的经济效益。基于此,本文就工程审计方法与造价跟踪审计进行研究。首先对全面审计、标准图表审计、对比审计、筛选复核审计、分组计算审计这几种方法进行介绍,然后结合建筑工程审计情况,就审计工作在建筑工程中的重要性给予简要分析,并且提出一些切实可行的跟踪审计策略,从而提高建筑工程审计水平,保障项目经济效益。     

基于降噪时序深度学习网络的风电功率短期预测方法

利用风电场历史功率数据预测未来一段时间内的风功率,对保障电网安全稳定运行具有重要的意义。本文提出一种基于奇异谱分析SSA(singular spectrum analysis)和长短时记忆LSTM(long-short term memory net⁃work)网络的时序特征预测框架用于短期风功率的预测。首先通过SSA对历史风功率原始数据进行降噪处理,然后经过数据转换之后,以LSTM网络为基础进行预测模型的训练,最后通过某风电场提供的两个风机的历史功率数据进行验证。实验结果表明,奇异谱分析对风电场的历史数据具有良好的降噪性,SSA+LSTM模型在测试数据上取得了较好的预测性能,能够有效进行短期风功率的预测。     

劳伦斯利弗莫尔实验室开发的波长转换器获奖

美伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）因其开发一种高平均功率的波长转换器而获得了“R＆D100”奖项。 照片显示了一个固定在光学支架上的YCOB晶体盘。不可见红外光从右边进入并通过YCOB晶体。红外光经频率变换到可见光（绿光）、二次谐波或绿光出现在YCOB晶体盘左边。