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交通事故的预测是通过对过去路段发生的交通事故进行分析,在综合考虑影响交通事故的相关因素后,对未来路段的交通事故发生状态进行预测。以往的大多数研究通常采用传统机器学习方法或单一深度学习模型预测法,利用网格化确定预测空间的单位,忽略了影响交通事故的天气、路况等外部因素,导致模型的预测性能不佳。提出一种基于时空特性的城市交通事故风险预测模型,在模型中使用改进的时空图卷积网络,利用图卷积网络(GCN)提取空间相关特征,并加入批标准化层解决梯度消失爆炸问题。在时间维度上采用门控线性单元(GLU)实现一维卷积操作,提取时间相关特征,并将GCN和GLU组合成时空卷积模块提取时空相关特征,使用均方误差损失函数解决样本数据零膨胀问题。实验结果表明,与GLU、SDCAE和ConvLSTM模型相比,该模型的RMSE指标分别降低了28%、4.87%、4.19%,能有效捕获时空相关性,综合性能得到较大提升。 相似文献
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基于增强现实虚实交互的科普知识学习方法设计研究 总被引:1,自引:1,他引:0
目的研究增强现实虚实交互方式在科普知识学习中的有效性及合理性。方法以火箭科普知识学习为基础提出一种基于AR虚实交互的学习方法,通过对比实验,分别比较记忆方法、AR内容呈现、AR多点触控交互、AR虚实交互4种学习方法对于科普知识学习的影响。结论 AR虚实交互学习方法更高效,它可以满足用户更多关注学习内容与用户之间的互动,能深入加强对细节内容的理解和记忆。AR技术对于学习认知具有一定的帮助,但信息呈现和交互方式比较单一;AR技术在一定程度上能够提升学习效率,但同时也存在一定缺陷,相比之下,基于AR虚实交互的学习方法更高效,更具实际意义。 相似文献
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通过XRD,DSC,SEM,EDS等现代分析方法,研究了稀土元素Ce在不同凝固冷却速率下对Al-Zn-Mg-Cu合金显微组织、凝固温度的影响,分析讨论了Ce对合金晶粒细化和熔体净化作用的原理。结果表明,合金的主要析出相为α-Al和MgZn_2型共晶相,MgZn_2固溶了Al,Cu,Mg等元素并形成了Mg(Zn,Cu,Al)_2相,在晶界上溶质元素浓度较高,与α-Al基体共晶形成层片状共晶组织。添加Ce能使合金枝晶间距减小,并减小共晶层片间距和细化共晶组织,显著细化晶粒,并抑制铝合金中的杂质相Al7Cu2Fe的出现。Ce还将合金α-Al基体和共晶相的析出温度分别降低了6.4℃和5.6℃。 相似文献
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针对7B04铝合金开展了变形温度为470~530℃,应变速率为0.0003~0.01s~(-1)的高温超塑性拉伸实验,研究了材料的超塑性变形行为和变形机制。结果表明,7B04铝合金的流动应力随着变形温度的升高和应变速率的降低而逐渐减小,伸长率随之增加;在变形温度为530℃,应变速率为0.0003s~(-1)时,7B04铝合金的伸长率达到最大1105%,超塑性能最佳;应变速率敏感性指数m值均大于0.3,且随变形温度的升高而增加;在500~530℃的变形温度范围内,m值大于0.5,表明7B04铝合金超塑性变形以晶界滑动为主要变形机制;变形激活能Q为190kJ/mol,表明7B04铝合金的超塑性变形主要受晶内扩散控制;7B04铝合金超塑性变形中在晶界附近有液相产生,且适量的液相有利于提高材料的超塑性能。 相似文献
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太阳能光催化分解水制氢被认为是从根本上解决能源与环境问题较为理想的途径之一。在以尿素为原料制得石墨相氮化碳(g-C_3N_4)的基础之上,采用简单的低温溶液反应法将二硫化钼(MoS_2)与石墨相氮化碳(g-C_3N_4)复合得到复合催化剂MoS_2/g-C_3N_4,并利用透射电子显微镜(TEM)、X射线衍射(XRD)、紫外-可见漫反射(DRS)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)和荧光光谱等对该复合光催化剂的组成、形貌和光物理性能进行了表征;进而以CdSe量子点为光敏剂,三乙醇胺(TEOA)为牺牲剂,构建了不含贵金属的三组分光催化产氢体系,并对体系pH值、CdSe量子点浓度等对产氢性能的影响进行了研究。结果表明:将MoS_2纳米颗粒负载到g-C_3N_4上可使g-C_3N_4的光催化产氢性能得到显著提高。当MoS_2负载量为7%(质量比)时,在最佳的条件下(pH=9.0,CdSe量子点的体积为25mL),最大产氢速率达到了141.74μmol·h-1,6h的产氢总量达到了212.61μmol。最后,结合荧光猝灭实验,推测了该体系的产氢机理。 相似文献
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输入输出接口电路的性能直接影响到列车控制系统的可靠性和安全性。设计的输入输出接口电路中,以ARM芯片为核心,控制8路输入输出数字量信号。对工业现场信号与微机控制信号采用光电隔离方式进行隔离,保证信号的可靠传输。利用Proteus仿真软件,对所设计电路进行仿真验证。 相似文献