基于神经网络算法的三维模型预取系统

三维漫游已经成为十分普遍的远程游览或监控的一种方式。三维漫游过程中,系统往往需要动态调用数据并生成三维模型,这会影响系统运行的效率,降低用户体验。针对这一问题,提出一种基于神经网络的智能预取系统。历史访问日志中,模型的特征与被访问频率之间的映射被提取出来,并用以训练系统。系统可以根据模型特征判断哪些模型更可能被用户请求到,并把它们提前存入内存中。通过某三维变电站实时监控与装配管理系统对该预取系统进行验证。结果表明,通过短时间(一天)对系统的训练,即可做出长期(三个月)的高准确率(90%)的预测,有效提高了系统运行的效率。     

学习分析技术支持的在线深度学习的模型构建

本文将深度学习与学习分析相结合,从评价学习层次、教师深度教学能力、反思且主动地学习、学习内容的适切性四个方面阐释了学习分析对在线深度学习的影响,并在分析在线学习行为和学习分析过程的基础上,构建了学习分析技术支持的在线深度学习的模型,试图促进学习分析与在线学习融合模式的深入讨论。     

基于空气质量模拟的江苏省大气污染物排放清单比较研究

大气污染物排放清单是空气质量模拟和空气污染治理的重要依据.本研究比较分析了两套覆盖江苏省的2017年大气污染物排放清单，即分别由上海市环境科学研究院、江苏省环境科学研究院编制的"长三角清单"和"江苏省清单"，并结合区域空气质量模型CMAQ评估不同清单对长三角地区2017年1、4、7、10月的空气质量模拟的影响.清单比较结果表明，除二氧化硫（SO₂）以外，江苏省清单估算的各污染物排放量较长三角清单低.通过与观测数据比较，发现两套清单对SO₂、氮氧化物（NO_x）、臭氧（O₃）和细颗粒物（PM_2.5）的模型模拟性能均较好.江苏省清单与长三角清单两者的模拟结果空间分布接近，其中江苏省清单模拟的PM_2.5和O₃在长三角多数地区略低于长三角清单的模拟结果（1月O₃除外）.江苏省清单与长三角清单均能够用于空气质量模式模拟，可为江苏地区的细颗粒物和光化学烟雾污染的控制策略制定提供参考.     

俯仰角速度传感器信号重构方法研究

为了提高关键传感器系统的容错能力,避免增加引入硬件设备的额外成本、重量与维护负担,提出了俯仰角速度传感器的信号重构方法。信号重构采用了自适应当前统计模型的卡尔曼滤波算法,改进模型能够更准确地描述飞机实际的角运动情况,提高解析信号的精度。通过不同飞行状态下的飞机角运动仿真,将所提方法与典型的信号重构方法进行对比,验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于Mlogit模型的制造业上市公司股利政策分析

文章选取2004—2012年深圳主板和中小企业板的制造业上市公司为研究对象,采用Mlogit回归方法研究了宏观和微观经济因素对制造业公司股利政策制定的影响,尤其是股利分配方式方面的影响。研究发现:中小板的股利分配情况要好于主板,纯现金股利为采用频率最高的股利分配方式;资产规模、盈利能力和成长能力对股利政策的制定影响广泛;强制分红政策的效果并不明显;微观因素的作用要大于宏观因素。     

基于“IPv6+”的智能IP网络方案

随着第4次工业革命的到来，人类社会正逐步迈向万物互联的智能时代。智能时代需要更加自动化、智能化的IP网络，基于“IPv6+”的SRv6、BIERv6等技术是使能新一代IP网络的关键基础。全面阐述了“IPv6+”的技术内涵，结合华为在智能 IP 网络解决方案上的创新和思考，介绍了“IPv6+”在极简连接、SLA 保障、专网体验、质量感知和云网一体等多个解决方案场景的关键技术与典型应用，助力5G与云业务发展。     

建筑运维管理系统中BIM技术应用综述

鉴于建筑的复杂性、用途的多样性以及管理的多元性不,够从的施。工基到于运B营IM阶技段术,依去靠实B现IM对模建型筑本设身备所的具智有慧的管数理据,需信要息是一定的二次开发或自主研究。因此本文横向对比了不同建筑业态的运营维护管理系统,从功能设计、数据库构建、框架结构和开发应用等方面,研究了BIM技术的使用与开发情况,为BIM技术在运营阶段的标准化推广助力。     

基于BIM技术的预制梁中幕墙预埋件精准定位研究与应用

以华南理工大学广州国际校区一期工程3栋装配式高层建筑为工程背景,为实现预制梁中幕墙预埋件精准定位,应用BIM技术根据原装配式施工图纸建立预埋件三维模型,并与优化好的结构模型进行整合;从而及早发现问题。并及时在BIM模型里对预埋件进行优化调整,输出预埋件优化后图纸,对现场作业人员进行详细准确的技术交底,实现对预埋件的精确定位,减少因材料浪费及返工造成的经济损失、工期延误现象。