新的博科VCS Fabric创新技术提供本地多租户、存储感知网络和100GbE性能

近日，博科宣布其VCSFabric技术和BrocadeVDX交换机系列产品一系列重大创新技术，继续维持其业界领导者地位，其中包括可为最苛刻的数据中心环境提供本地多用户、存储感知网络和100干兆以太网（CbE）性能。博科还提出业界最全面的端到端蓝图，实现从服务器到广域网可扩展的数据中心多租户能力。     

数据完整性有T10 PI来保证!

正T10 PI(信息保护)技术是T10委员会在2003年作为一种数据完整性扩展技术提出的,它在每个512byte数据块上附加8 byte数据,用于存储该数据块的完整性信息,可以在以后通过对其进行对比来实现完整性检查,确保数据块里的数据没有变化。     

昆腾StorNext在胶片修复中发挥明星作用

2012年，全球最先进的4K电影胶片数字修复技术首次走出好莱坞，落脚天津生态城国家动漫园，也随之开启了影音娱乐界的新一轮变革。与此同时，国家动漫园原有公用技术平台的存储架构能力面临着4K时代的极大挑战。全球保护与横向扩展存储领域专家昆腾公司（NYSE：QTM）一直致力于为媒体娱乐行业打造可靠、经济、高效的数据保护解决方案。昆腾智能带库与StorNext专业存储系统相结合能够帮助媒体与娱乐行业的企业可靠而高效地处理视频、音频文件、高分辨率图像以及其他内容，并且实现即时的实时访问，以满足日常工作需求。     

光纤电流互感器λ/4波片温度误差补偿

λ/4光纤波片温度位相差误差是光纤电流互感器最主要误差源之一。本文研究偏振光在非理想波片处偏振态的变换过程,分析波片位相差温度稳定性对互感器测量准确度影响机理,导出波片温度误差模型。在互感器闭环信号检测方案基础上,通过不等占空比方波相位调制,展宽零相位差干涉尖峰值;进而应用第二A/D转换器,提取干涉结果中直流信息,以此设计波片温度误差补偿方案。实验结果表明,通过补偿,在?40～60℃范围内,互感器测量电流比变化量从±0.75%降低到了±0.25%。     

基于美拉德反应制备酪蛋白-果胶复合物及其在微胶囊中的应用

通过美拉德反应制备酪蛋白-果胶复合物,研究果胶对酪蛋白的结构和功能特性的影响。以接枝度和褐变指数为响应值,通过单因素实验结合响应面分析确定了制备酪蛋白-果胶复合物的优化工艺条件,以酪蛋白-果胶复合物为壁材制备亚麻籽油微胶囊。研究结果表明,酪蛋白与果胶质量比为3∶1、加热时间为1.5h、加热温度为90℃时,酪蛋白-果胶复合物具有较佳的接枝度,为37.06%±0.80%,褐变指数为1.05±0.014。蛋白质二级结构测定结果显示,与酪蛋白相比,美拉德反应制备的酪蛋白-果胶复合物的α-螺旋、β-折叠和β-转角含量分别下降26.39%、9.21%和2.23%,无规则卷曲含量提高12.43%。酪蛋白-果胶复合物较酪蛋白的功能特性(溶解性、乳化性、热稳定性和抗氧化活性)显著提高。以美拉德反应制备的酪蛋白-果胶复合物为壁材,经喷雾干燥制得亚麻籽油为芯材的微胶囊。研究结果表明,酪蛋白-果胶复合物与亚麻籽油的质量比为 1∶1 时,亚麻籽油包埋率达到最大(77.06%±0.98%),且微胶囊具有完整的球形结构、无破碎现象。相较于游离态亚麻籽油过氧化值[(14.7±0.51)meq/kg],微胶囊化后亚麻籽油经过25℃储存28d的过氧化值仅为(3.82±0.07) meq/kg。研究结果表明,美拉德反应制备的酪蛋白-果胶复合物显著提高了亚麻籽油的抗氧化性。研究结果旨在为基于美拉德反应改性的酪蛋白在食品微胶囊中的应用提供科学依据。     

基于调度数据网的冗余调度交换系统构建

为更好地服务于电力调度,调度交换网需要不断优化网络结构、提高网络可靠性.分析了贵州电力调度交换网络存在的问题.讨论在已建成调度数据网络和二次安全防护系统的前提下,利用软交换技术组建冗余调度交换网络的可行性,给出了软交换系统组网方案,指出主站端和用户端的接入方式,以及IP地址和带宽的规划要求.方案的成功实施.证明了通过调...     

基于非线性抗扰滑模控制的永磁同步电机直接转矩控制

针对永磁同步电机(PMSM)内部参数不确定和外部干扰未知的问题,提出了一种基于非线性光滑扩张状态观测器(ESO)的非线性控制方法。通过引入非线性光滑函数设计了ESO,实现了对PMSM内部和外部不确定因素的观测,并把观测结果实时补偿给非线性控制器,有效提高了电机的动静态性能和抗扰能力。采用基于非线性光滑函数的滑模控制器替代传统直接转矩控制中的滞环控制器,有效地削弱了转矩和磁链的抖振和脉动。仿真结果表明所提方法响应速度快、稳定性好、抗扰能力强,是一种鲁棒性强的控制方法。     

基于深度卷积神经网络的羽绒图像识别

由于图像中羽绒形态及其多样性,传统的图像识别方法难以正确识别羽绒分拣图像中的羽绒类型,其识别精度也难以达到实际生产的要求.为解决上述问题,构造了一种用于羽绒类型识别的深度卷积神经网络,并对其权值初始化方法进行了改进.首先利用视觉显著性模型提取羽绒图像的显著部分,然后将图像的显著部分输入到稀疏自动编码器中进行训练,得到一组符合数据集统计特性的卷积核集合.最后采用Inception及其变种模块实现深度卷积神经网络的构造,通过增加网络深度来提高网络的识别精度.试验结果表明,用所构造的深度卷积神经网络对羽绒图像识别的精度较传统卷积神经网络的提高了2.7%,且改进的权值初始化方法使网络的收敛速度提高了25.5%.     

奥氏体基体灰铸铁与镍基合金复合玻璃模具材料的研究

用石墨粉保护电炉加热的方法制备奥氏体基体灰铸铁与镍基合金复合玻璃模具材料，用光镜、显微硬度计、扫描电子显微镜及能谱分析仪和万能实验机对复合层及界面的显微组织、显微硬度、成分分布和剪切强度进行了相应的观察和测试。结果表明：奥氏体基体灰铸铁由于碳含量低发生少量的马氏体、贝氏体转变；随着温度的升高，元素的扩散作用加剧，过渡区变宽，剪切强度有增大的趋势，同时，基体对复合层的稀释作用也明显，使复合层的性能下降。