基于GNSS的广电发射塔状态监测技术研究

随着全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)技术的迅速发展,定位精度持续优化,其应用范围越来越广.为了突破单基站载波相位差分(Real Time Kinematic,RTK)技术带来的局限性,网络RTK技术应运而生.网络RTK技术使设备在基准站网络覆盖范围内实现精准定位,因此在各个传统行业中的应用越来越广泛.广播电视的信号发射环节非常重要,由于广电发射塔一般地处高山地区,维护维修不便.基于此,设计一种基于网络RTK定位技术的高精度发射塔状态监测方法,可以在保证广电信号安全优质播出方面发挥重要作用.     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

胶莱盆地南部大盛群、王氏群的划分与对比

胶莱盆地在胶东半岛地质构造及造山带研究中占有重要地位,其巨厚的白垩系陆相沉积是石油系统多年的研究目标。胶莱盆地南部白垩纪的岩石地层序列较其北部更为复杂,其认识几经反复,其中尤以大盛群与王氏群和莱阳群的部分单位的关系为甚。本次工作通过详细对比其沉积层序、相互关系、古生物组合、岩石学特征及同位素年龄等因素,认为大盛群与王氏群属同一沉积层序,沉积基底相同、沉积环境相似、古生物群落时代一致,二者具有同时代、同沉积相、同岩石组合的一致性,应是一套地层,建议今后使用统一地层名称。     

Effect of MoS2/PTFE coatings on performance of Si3N4/TiC ceramics in dry sliding against WC/Co

To enhance the tribological performance of Si₃N₄/TiC ceramics, MoS₂/PTFE composite coatings were deposited on the ceramic substrate through spraying method. The micrographs and basic properties of the MoS₂/PTFE coated samples were investigated. Dry sliding friction experiments against WC/Co ball were performed with the coated ceramics and traditional ones. These results showed that the composite coatings could significantly reduce the friction coefficient of ceramics, and protect the substrate from adhesion wear. The primary tribological mechanisms of the coated ceramics were abrasive wear, coating spalling and delamination, and the tribological property was transited from slight wear to serious wear with the increase of load because of the lower surface hardness and shear strength. The possible mechanisms for the effects of MoS₂/PTFE composite coatings on the friction performance of ceramics were discussed.     

安卓平台上的医用图像信息采集系统的开发设计

为了探讨在安卓平台上构建医用图像采集系统的开发个案,分析通过以智能手机、平板电脑为核心安卓设备通过拍照获得化验单数据后进行文本识别并提交智慧医疗系统的解决方案。本文首先通过二值化算法形成低阈值图像数据,使用卷积神经元网络算法对文本进行逐一识别,使用K-means算法对识别后的单字文本进行字段记录值的整合并形成元数据库服务于其他智慧医疗系统模块。在使用9000组数据对神经元网络进行前期训练的前提下,该系统的识别准确率达到了99.5%以上。本系统具有一定的可行性,对未来智慧医疗的系统开发有实践意义。     

WSN低功耗低时延路径式协同计算方法

针对云计算应用于无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)时延敏感型业务时存在的高传输时延问题,提出了一种WSN低功耗低时延路径式协同计算方法。该方法基于一种云雾网络架构开展研究,该架构利用汇聚节点组成雾计算层;在数据传输过程中基于雾计算层的计算能力分步骤完成任务计算,降低任务处理时延;由于汇聚节点计算能力较弱,时延降低将导致能耗增加,WSN工作寿命减短,为此提出能耗约束下的任务映射策略,并利用离散二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法解决能耗约束下的时延优化问题。仿真结果表明,在相同的能耗约束下,对比其他算法,基于BPSO算法得出的映射方案能有效降低业务处理时延,满足时延敏感型业务的需求。