改进的CAGAN在虚拟试衣中的应用

针对CAGAN（Conditional Analogy GAN）换衣后效果模糊，在目标衣服与原始衣服长短不一致时效果一般，相对目标衣服保留过少的细节等问题做了相关研究并对CAGAN进行了改进，提出了新的虚拟试衣方式。经过改进的CAGAN生成一个粗糙的结果，由该结果得到目标衣服穿在模特身上改变形状后的mask，接下来利用mask对目标衣服进行变形，综合变形的衣服和第一步的结果便得到最终的试衣图像。实验结果表明，该方法解决了前面存在的问题，而且取得了非常好的效果。     

分布式控制系统在油气田站场模块化中的应用

模块化模式较传统模式能更好地适应油气田地面建设工程,而作为重要组成部分的控制系统及其适应性问题就日益凸显。介绍了远程I/O和撬装I/O的分布式控制系统的设计思路和系统结构,依据现有工程项目案例分析了不同控制方案的硬件成本、施工、调试及维护等,并讨论了分布式控制系统现场控制柜的适应性和解决方案。以期为油气田站场模块化建设提供参考。     

智慧标识网络服务机理研究进展及安全性分析

随着互联网规模的不断扩大以及应用场景的多元化,传统网络无法很好地满足新业务的动态多样化需求,因此国内外对未来网络展开了深入研究.本文首先介绍了未来互联网体系架构的研究现状.其次,介绍了具备"三层、两域"特征的智慧标识网络(Smart Identifier NETwork,SINET)体系架构,然后重点阐述了SINET服务机理在服务的命名与解析、路由机制、服务缓存、移动性、传输控制机制、可扩展性、绿色节能等关键技术方面取得的研究进展,并进一步详细分析了SINET服务机理的安全性.最后总结了SINET面临的挑战,对SINET服务机理在大规模场景部署中可能存在的问题做出讨论.     

基于云网PoP的弹性边缘网络设计思路探讨

移动边缘云是公司“云+5G”双引擎战略的最佳契合点,边缘网络是发挥移动云“大云”产品和5G网络融合优势,实现云网统筹、构建运营商“连接+计算”核心能力的关键。运营商传统接入网存在云网割裂、分段入云和组网复杂等突出问题,难以适应边缘业务敏捷交付要求。本文通过深入分析边缘云业务特征和技术架构,对标业界主流云商建设实践,研究基于云网PoP网的边缘网络建设思路,创新性提出云网一体化规划设计和建设交付流程变革,基于云网POP统一网络和业务锚点,构建Overlay和Underlay融合双层加速网络架构,探索Spine-leaf化的新型城域接入网实现L3下沉和弹性扩容等方法,实现“云+网+应用”一体化敏捷交付的边缘网络能力。     

新能源汽车整车控制器的MOSFET振铃抑制

汽车电子产品中电源电路的设计会直接影响整个产品功能的稳定性和EMC性能.新能源汽车整车控制器应用基础电源管理芯片FS8510设计电源模块电路时,其外围MOSFET产生了严重的振铃现象.为解决这一问题,提出更换外围MOSFET及增加Snubber缓冲网络两种改善措施,并给出了选择MOSFET的影响参数和有效的Snubber缓冲网络RC配比算法.整车控制器传导发射-电压法的测试结果表明:两种措施都可以有效抑制MOSFET的振铃,提高产品的EMC性能.     

热处理对多向锻造TiBw/Ti复合材料组织和力学性能的影响

研究了固溶时效热处理对多向锻造TiBw/Ti复合材料组织和力学性能的影响。实验表明:当固溶温度为950℃时,复合材料的基体为双态组织,TiBw沿初生α相分布;固溶温度为1050℃时,等轴α相转化为片层α相和α集束,β晶界出现,TiBw沿β晶界分布;固溶温度为1150℃时,复合材料的基体组织为魏氏组织,β晶界进一步扩大,α集束更加细长,TiBw沿β晶界或α集束分布。经热处理后,TiBw/Ti复合材料的室温抗拉强度和屈服强度随着固溶温度升高而增加,但室温塑性呈现相反趋势。     

基于K-means和SOM的水下传感器数据采集方法

随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展，水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中，水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中，传感器节点数据采集的问题，其设计方法是通过自组织映射（Self-organizing mapping，SOM）对传感器节点进行路径最优化处理，结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点，利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点，最后通过SOM得到水下机器人（Autonomous underwater vehicle，AUV）到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证，在水下1 200 m×1 750 m范围内布置52个传感器节点的情景下，数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%；对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量，其结果也大致相同，因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。     

从技术到应用的提速 2021双千兆网络下的数字生活

“从无到有,从有到优”——2019年~2020年,我们见证了Wi-Fi 6一步步完成对主流消费市场的覆盖,Mesh、OFDMA等新一代网络应用技术潜移默化地优化人们网络体验。而在即将到来的2021年,以5G、千兆光宽带、千兆无线网络、IPv6等为代表的新一代信息通信技术有望加速落地,“三千兆新基建”战略、“双千兆宽带城市”等计划的提出与实施,有望为用户开启一个全新的网络应用时代。     

基于深度信念网络的滚动轴承特征迁移诊断

滚动轴承的故障智能诊断研究多是针对同源数据进行，而不同型号、不同工况下的滚动轴承，由于时、频特征差异，加之背景噪声的影响，导致识别准确率偏低。为了解决这一问题，笔者以6307和6205两类深沟球轴承为研究对象，建立了以深度信念网络（deep belief network，简称DBN）为核心的迁移诊断模型，构造了以波形指标、峭度指标、近似熵及分散熵为代表的特征识别参数。为了抑制信号传递路径（共振频带差异）和背景噪声的影响，引入最大相关峭度反卷积（maximum correlated kurtosis deconvolution，简称MCKD）方法，并对其关键参数实施了自适应选取。结果表明，由MCKD与DBN联合组成的迁移诊断模型，在3类不同数据源之间的诊断准确率均超过了95%，为滚动轴承的迁移特征诊断提供了一条可行的途径。