基于DPCM算法的随钻测量数据压缩方法的研究

由于钻井液信道传输带宽有限、钻井液压力波信号的产生速率有待提高,因此,设计新型钻井液压力波信号发生器与引进数据压缩技术成为大幅提高井下信息传输效率的有效途径.通过对井下的各种随钻测量数据的分析发现其连续性较好,数据量值变化平缓,具有很强的相关性,采用基于差分脉冲编码(DPCM)的预测编码方法可以对井下数据进行大幅的压缩,在不改变现有硬件的基础上实现了数据传输速度的翻倍,而失真度则保持在可控范围之内.     

论计价改革急需解决的十大问题

本文就如何解决造价专业学生毕业后即能成为一个合格造价员;如何解决工程计量完全电算化;如何解决清单计价的规范化和简约化以及如何克服清单计价难等十大问题,提出相应的解决思路与措施,希望达成造价从业者的共识以及行业主管部门的重视,从而促进造价行业的良性发展。     

绿色环保高速凹印机技术创新与发展

正当前,凹印工艺使用的印刷油墨挥发性有机溶剂的含量在50%以上,其中二甲苯、甲苯、醋酸乙酯、丁酮等低沸点、高挥发性的有机溶剂含有芳香烃,既有毒又易燃,在生产过程中存在极大的安全隐患。虽然市场上已有专门的VOCs回收设备,但受成本高、见效慢、国家暂未出台统一的VOCs限排政策等因素的影响,大多凹印企业并没有积极采用,而是任由废气排放,这不仅会对操作人员的身体健康造成危害,还会对大气造成严重的污染。随着人们环保意识的逐步增强,提高凹印工艺环保     

浅议定额名称及单位规范的制定

本文就推广使用定额电算化进程中存在的问题进行了分析,对统筹e算中的合理规范的定额名称的作用和意义进行了阐述,提出了规范定额名称的建议并说明其必要性,进而为规范建设工程造价领域的基础数据提供强大约束力。     

基于Coordinate Attention和空洞卷积的异物识别

在我国工厂的工业化生产中, 带式运输机占有重要的地位, 但是在其运输物料的过程中, 常有木板、金属管、大型金属片等混入物料中, 从而对带式运输机的传送带造成损毁, 引起巨大的经济损失. 为了检测出传送带上的不规则异物, 设计了一种新的异物检测方法. 针对传统异物检测方法中存在的对于图像特征提取能力不足以及网络感受野相对较小的问题, 我们提出了一种基于coordinate attention和空洞卷积的单阶段异物识别方法. 首先, 网络利用coordinate attention机制, 使网络更加关注图像的空间信息, 并对图像中的重要特征进行了增强, 增强了网络的性能; 其次, 在网络提取多尺度特征的部分, 将原网络的静态卷积变为空洞卷积, 有效减少了常规卷积造成的信息损失; 除此之外, 我们还使用了新的损失函数, 进一步提高了网络的性能. 实验结果证明, 我们提出的网络能有效识别出传送带上的异物, 较好地完成异物检测任务.     

基于量化角色的细粒度授权委托方法

目前基于角色的访问控制模型大多数都不支持细粒度操作。为此,提出一种细粒度的授权委托方法。利用为权限元组分配量值的方法,实现对角色内任意部分权限的表达和控制。引入量化角色,将普通角色与权限量值组合,用于描述不同的权限范围。在胜利油田滨南采油厂物资供应系统中的应用结果表明,该方法能提供更细化的授权和委托粒度,减少过多临时角色的创建,降低系统的管理和维护 代价。     

基于双分支特征融合的医学报告生成方法

医学图像的全局特征在基于深度学习的医学影像报告自动生成任务中发挥着重要作用,传统方法通常仅使用单分支卷积神经网络提取图像语义特征,注重局部细节特征的提取,但缺乏对医学图像全局特征的关注。提出一种新的医学影像报告生成方法 DBFFN,基于双分支特征融合,结合卷积神经网络与视觉Transformer各自在图像特征提取上的优势,分别提取给定医学图像的全局特征和局部特征,在计算图像全局关系的同时关注局部细微的语义信息。针对医学图像的特征融合问题,设计一种多尺度特征融合模块,对来自两个分支的图像特征进行自适应尺度对齐,并结合矩阵运算方法和空间信息增强方法有效融合全局特征与局部特征内部包含的语义信息。在IU-X-Ray数据集上的实验结果表明,DBFFN方法的BLEU-1～BLEU-4,METEOR,ROUGE-L指标平均值分别为0.496,0.331,0.234,0.170,0.214,0.370,优于HRNN、HRGR、CMAS-RL等方法,在医学影像报告自动生成任务上具有有效性。     

基于地表Ⅳ类水的医药废水处理工艺中试研究

针对深圳国家生物医药产业园区内医药企业废水特点进行提标处理,设计了3种深度处理方案对其进行中试研究比选。结果表明,以强化除磷脱氮生化处理系统为核心,臭氧氧化-生物活性炭为深度处理的组合工艺对该类废水具有较好的处理效果,其中COD、氨氮、总氮、总磷的平均出水浓度为8mg/L、0.1mg/L、3.8mg/L、0.2mg/L,可稳定达到《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)IV类水标准(其中总氮≤5mg/L)。     

基于访问控制模块与原始信息注入的图像描述

近年来在图像描述领域对于应用场景图生成描述的研究越来越广泛. 然而, 当前基于场景图的图像描述模型并未考虑到长短期记忆神经网络(LSTM)对于先前输入的细节信息的保留, 这可能会导致细节信息的丢失. 针对这个问题, 本文提出基于原始信息注入的图像描述网络, 该网络对基线模型中语言LSTM的输入变量做了改进, 目的是尽可能多地保留原始输入信息, 减少输入信息在计算过程中的损失. 另外, 本文还认为当前的场景图更新机制中存在结点更新程度过大的问题, 因此本文设计了一个访问控制模块更新已访问过的结点权重, 避免引起结点信息丢失的问题. 同时, 本文设计一个图更新系数(GUF)来指导图更新, 以确定更新程度的大小. 本文在官方数据集MSCOCO上进行了实验, 各种评估机制的实验结果表明, 基于访问控制模块与原始信息注入的图像描述模型与基线模型对比, 取得了更有竞争力的结果, 表现出明显的优越性.     

物联网中基于UWB能量检测定位算法的仿真

Ultra-Wideband(UWB)技术被认为是最适合进行室内无线测距定位的技术,为了实现对基于UWB的物联网中节点的位置进行定位,采用基于能量接收的方法来估计UWB信号的到达时间(Time of Arrival,TOA),进而计算出传播距离和位置。本文使用Matlab仿真了PPM-TH-UWB(Pulse Position Modulation Time Hopping UWB)信号在IEEE802.15.4a信道下的发射、延时、信道冲击响应、加噪声、能量接收、到达时间估计的过程。该方法解决了在没有UWB信号发送、接收装置时对无线定位算法的仿真、测试和评估。