基于分布式神经网络递推预报误差算法的非线性系统建模

采用基于递推预报误差算法的分布式神经网络 结构建立非线性系统模型．子神经网络模型及其连接权值均采用递推预报误差方法来进行训 练,将所有子网络融合得到的分布式神经网络模型在模型精确性和鲁棒性方面有显著地增加 ．该方法较好地应用于复杂非线性动态系统的建模．     

面向移动边缘计算网络的高能效计算卸载算法

移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）是一种高效的技术,通过将计算密集型任务从移动设备卸载到边缘服务器,使终端用户实现高带宽、低时延的目标.移动边缘计算环境下的计算卸载在减轻用户负载和增强终端计算能力等方面发挥着重要作用.考虑了服务缓存,提出一种云-边-端协同的计算卸载框架,在该框架中引入D2D （device-to-device,D2D）通信和机会网络.基于建立的模型,将计算卸载决策问题转化为一个混合整数非线性规划问题,并对无线特性和移动用户之间的非合作博弈交互制定了一个迭代机制来共同确定计算卸载方案.对提出的计算卸载算法从理论上证明了多用户计算卸载博弈模型为严格势力场博弈（exact potential game,EPG）,卸载决策可获得全网范围内的最优效益.考虑到服务器的计算资源、卸载任务数据量和任务延迟需求,提出对用户和MEC服务器之间最佳用户关联匹配算法.最后,模拟结果表明,卸载决策算法具有较快的收敛速度,并在能效方面优于其他基准算法.     

JFE集团公司技术开发体系

介绍了日本JFE集团公司的技术开发体系，该体系由JFE技术开发公司、JFE制钢公司研究开发组织和JFE工程公司的研究组织构成，3个研究组织分工明确、相互协调。详细说明了JFE制钢内的钢铁研究所体制和其知识产权战略。     

未来的商业模式都将是智能化的

随着5G、物联网、云计算、大数据等技术的兴起,商业的形态将逐渐进入智能化的时代.那么什么是智能化商业,未来会给我们带来哪些变化和机会呢? 在互联网时代,人们的任何行为都将形成大数据,这些数据都将成为分析用户需求的线索,根据不同用户的需求实现智能化的营销.     

高科技企业肩负的五大重任

高科技行业作为改变世界的先驱,不断推动着传统行业数字化转型并引领颠覆式创新.然而,在疫情持续冲击、全球经济下行、地缘政治日益紧张等内外部因素的叠加影响下,新的行业趋势对改变世界的高科技行业也提出了变革诉求.如何洞察关键趋势,并采取有针对性的变革举措,将决定企业能否化挑战为机遇,进而赢得制胜先机. 埃森哲研究发现,高科技行业在技术变革、运营模式重塑、宏观转变三大驱动力之下,呈现出八大核心行业趋势.     

基于升压斩波电路的复合最大功率点跟踪控制策略研究

针对单一扰动观察法存在跟踪速度和稳态震荡难以兼顾问题,提出了一种恒定电压法结合变步长扰动观察法的复合最大功率点跟踪控制算法.在启动初始期间通过恒定电压法迅速捕获到最大功率点附近位置,然后利用变步长扰动观察法对最大功率点进行精确定位.Simulink仿真表明:最大功率点跟踪控制策略不但具有较好的动态特性,而且稳态功率波动很小,实现了又快又稳的控制目标.     

烯烃多嵌段共聚物的结构、合成及应用

烯烃多嵌段共聚物是一种新型的聚烯烃热塑性弹性体,主要通过催化乙烯和1-辛烯链穿梭聚合制备得到多嵌段含"软段"和"硬段"的聚合物,其独特结构和性能已经成为新材料的研究热点。本文概述了烯烃嵌段多共聚物的结构和制备合成,并指出了烯烃多嵌段共聚物性能和应用前景。     

SP增值业务使用技术概述

手机上的应用已经越来越普及，随着3G时代的降临，人们的生活消费习惯将会有巨大的变化，其中也蕴藏着巨大的商机。文章对手机应用的增值业务的基本应用技术做一个简单概述。     

城市环境信息系统数据库设计及最小覆盖算法

本文设计了城市环境信息系统(CEIS)数据库，并探讨了该数据库的三范式问题，最后提出了数据库函数依赖的最小覆盖，解决了数据库的冗余问题。     

空气平衡条件下BOF炉渣中氧化镁的溶解性

在BOF炼钢过程中，延长炉衬寿命以节省费用的方法很多。在这些方法中，炉壁挂渣法是最普遍和最有效的技术。图1示出了POSCO公司采纳的炉壁挂渣流程。当适量的炉渣倒出后，根据炉渣的条件(粘性、温度、铁容量等等)，将绿色的白云石和煅烧白云石的混合物加到剩余炉渣中，通过增加MgO在炉渣中的含量和温降，来控制炉渣的流动性。通过添加白云石而形成的粘性炉渣覆盖在炉衬上，或通过氧枪向炉渣表面喷吹氮气使其附着在炉衬表面。炉壁挂渣最重要的特点就是控制炉渣的物理特性，使其较好地粘附在炉衬上。