基于智能电表大数据的异常用电检测

异常或欺诈造成的非技术性电力损失是电力公司损失的主要源头之一。智能电表的广泛使用，使得运用大数据方法实现对非技术性电力损失的有效检测成为可能。提出了一种使用监督学习进行非技术损失检测的方法。该方法基于智能仪表记录的所有信息（耗电量、异常警报等）结合辅助数据库所提供的有关每个智能电表的地理位置和技术参数的附加信息，使用最优的机器算法来深入分析用电客户的用电行为，生成异常用电客户列表。通过现场检查的结果表明，该方法能够较为准确地识别智能电网中所存在异常用电客户。     

大坝服役非概率可靠性分析方法

针对大坝服役可靠性影响因子具有非概率不确定特征的情况,建立了定量刻画大坝服役可靠性非概率影响因子的Info-gap模型,运用Info-gap决策理论和体积比非概率可靠性度量方法,提出了大坝服役非概率可靠性分析方法,拟定了大坝服役非概率目标可靠度。应用提出的非概率方法分析了某大坝结构服役可靠性,各功能模式可靠性分析结果说明了该方法的工程适用性,同时也验证了所拟定大坝服役非概率目标可靠度的合理性。     

基于深度学习的传感器优化布置方法

针对传感器优化布置(optimal sensor placement,简称OSP)问题,提出了一种新的使用深度神经网络的解决方案,并以简化的桥梁形状的桁架结构中的振动测试传感器优化为例进行了验证。首先,选择一种传统的传感器优化布置方法,对自动化生成的大量不同的桁架结构分别进行传感器优化布置计算,将所得优化布置结果在进行数据预处理后构建出深度学习方法所需要的训练集与验证集;其次,使用Python语言和深度学习框架TensorFlow设计实现与本研究问题适配的深度神经网络模型并训练;然后,随机生成了新的桁架结构参数;最后,将深度神经网络输出的传感器布置结果和传统方法的计算结果进行了比较,验证了本研究方法的有效性以及在速度上、可移植性与可扩展性方面的性能优势。     

关于虚假诉讼中民事检察调查核实权的思考

目前,在我国民事诉讼领域,虚假诉讼案件频繁发生,不仅侵犯了他人的合法利益,而且严重破坏了诉讼秩序。它损害了司法机关的可信度,因此有必要加大打击力度。民事诉讼检察机关调查核实权是履行民事检察监督职责的必要措施,在虚假诉讼的规制中起到了重要作用,司法实践中,我们要及时解决民事检察调查核实权在运行时遇到的问题,使其运行过程更加规范化,并给予合理限度和相关保障措施。     

高中美术鉴赏与德育融合的教学探索

高中生在文化学习上有着开阔的视野,学习大量的优秀美术作品,不仅可以丰富文化知识,还对艺术观、审美观的完善和道德修养的提高有着很好的帮助作用。高中文化课占据的比例较大,在面对文化课带给学生压力时,将一周一次的美术课作为缓解学生压力的课程很受欢迎。美术教学对于提高学生的素质和审美能力有着独特的作用。在讲解美术时,教师除了要讲解课本上的知识外,还需要开动脑筋,使用辅助教学工具,上好美术课程。     

非平稳条件下基于贝叶斯网络的内涝风险评估和管理方法

受非平稳条件因素(如气候变化、城市化)的影响,近几年内涝灾害频发。以Z市某地块为研究区域,借助地理信息系统(ArcGIS)和暴雨雨洪管理模型(SWMM)实现研究区排水管网的水动力模拟。在不同降雨情境下,比较分析现状系统及不同改造方案下的系统溢流量等信息,计算内涝风险指数。采用贝叶斯网络分析工具(Bayes Server)对引发内涝风险的主要因素进行推理、识别和分析,进而构建内涝风险评估模型。该模型便于决策者根据设计需求,结合各因素的不确定性范围和发生概率值,综合选取最适合的改造措施,优化市政排水防涝规划,为市政基础设施建设提供了依据。     

环境设计专业学习空间设计探析--以教室改造的参与式设计为例

学习空间的设计必须基于教育理念、学习模式、技术设施与精神氛围等因素展开,以更开放、灵活及多样化的有趣形态来吸引使用者。对于已掌握基本设计方法并具有一定设计思维的环境设计专业学生而言,设计与自身学习行为关联的学习空间,能体现"参与式设计"的特殊意义:即一方面以有着直观体验感受的熟悉空间作为训练案例来有效地整合设计能力;另一方面则通过用户与设计者身份的叠加,从使用者体验一维到对空间发展的专业预设考虑一维共同实现学习空间设计理念的更新。     

两相流测量技术研究

两相流测量技术对理解与预测流体动力学、过程操作与控制、分析与优化流体控制装置等都有重大意义.本文根据在测量过程中是否对流体产生干扰将其分为干扰式和非干扰式测量技术,并从两个方面综述了现有的技术手段和工作原理,总结了各类测量技术的可测量参数类型、应用限制、时间和空间分辨率等.此外,本文还分析了两相流测量的难点与未来发展方向,旨在为复杂工业过程中的过程参数检测提供一定的参考和指引.