信息技术对抑郁症心理调适的模式开发创新研究——基于VR沉浸技术的应用

随着科技的不断发展,虚拟现实技术(以下简称VR技术)也在不断的创新,VR技术在当今社会被广泛推崇,多个重要领域都发现了它的重要性,它在未来的发展趋势势必也会只增不减,现已逐渐将此技术应用到医学方面,该文通过高频发生的抑郁心理问题现状,结合SWOT分析方法,通过研究VR技术与抑郁症心理调适交叉结合的创新模式,推动VR技术在异常心理调适与数字化模式上的探索.     

雷达工程专业本科毕业设计指导模式探索

为提高本科毕业设计指导工作效率和毕业论文质量，本文基于雷达工程专业特点建立了“导师主导--研究生辅助--本科生合作”的多层次、模块化、场景化指导模式。该模式以导师为核心、科研小组和学员合作为辅助，全方位全过程保障本科毕设工作。实践表明，该模式可以有效提高指导工作效率和本科毕业设计质量，学生专业素养和实践能力显著提升。本文对电子类专业本科毕设指导具有重要借鉴意义。     

超临界机组发生FAC的因素及相互关系分析

为了减轻因流动加速腐蚀(FAC)引起的锅炉结垢加速、汽水系统管道厚度减小甚至爆裂现象，对超临界机组发生流动加速腐蚀的机理及其主要影响因素进行了研究，并讨论了管壁内表面粗糙度、蒸汽含汽率、pH值、溶氧量对FAC的影响，以及温度与pH值、温度与流速、pH值与溶解氧量、溶解氧量与氢电导率等影响因素之间的相互作用关系，最后结合实际电厂的运行数据验证了分析结果。研究表明：减小工质流速、管壁粗糙度和氢电导率，增大给水的pH值和溶解氧含量可以使FAC的腐蚀速率减小，超临界加氧处理时pH值应在8.9～9.2之间，溶解氧量范围为45～100μg/L,氢电导率的期望值在0.1μS/cm以下。由于各影响因素之间的作用十分复杂，本文只给出了大致范围和趋势，并未给出准确数据。     

掘进机截割头钻速优化分析

文章基于EBZ120型悬臂式掘进机进行截割临界转速分析优化,通过利用微元法和弹性力学建立力学模型,确定临界状态下,截割头转速解析解,然后深入分析影响截割转速的因素,依据影响程序确定影响介个转速的因素次序,为截割临界转速的确定提供实际操作提供依据。     

乳白玻璃生产中节能优化的探索

针对日用玻璃陶瓷生产过程的能耗环节进行探索,优化配方使其更适合于电熔炉的生产工艺,通过对配方中各氧化物引入的原料进行优化,降低原料整体熔点,增加出料量,最终达到降低能耗、减少成本的目的 ,提高企业在行业中的竞争力.     

南水北调中线总干渠藻类的生态调度

南水北调中线总干渠无在线调蓄水库,对藻类生态调度过程中出现的问题开展生态调度实现策略和实施方式研究。主要实现策略包括:划定自身的调蓄区,隔离生态调度对下游的影响;采用高效的渠池运行方式,减少生态调度时蓄量的反复调整;综合考虑安全、快速、平稳等需求,设定生态调度实施进程和方式。具体实施方式包括:将总干渠划分为流速调控区、调蓄区和正常运行区,分别实施等体积、控制蓄量和闸前常水位方式运行;将生态调度过程划分为充水阶段和泄水阶段,基于流速调控目标值、持续时长和水位降幅约束条件,确定各阶段时长和各分区的闸门群调控方案等。基于2018年3月输水工况,采用明渠一维非恒定流模型,仿真总干渠上游15个渠池的藻类生态调度过程。结果表明,生态调度可在3.5 d内完成,各渠池的平均流速由0.48 m/s增至0.93 m/s,持续时间超过2 h。在整个生态调度过程中,水位变化平稳,水位变幅符合安全阈值要求,下游渠道的正常运行未受生态调度明显影响。     

浅谈石油工程注水工艺技术优化

随着我国经济的高速发展,社会公众对石油的需求越来越大。在石油工程中,如何通过改善石油开采技术来提高石油开采效率,和提高石油开采量,成为社会公众关注的焦点。对此,本文以石油工程中常见的低压低渗油层为出发点,对这些开采难度大、开采效率低的油田进行简要分析,并对如何在石油工程中优化注水工艺技术的简述如下。     

基于SOI衬底的宽带低损耗声表面波滤波器研究

使用结构为42°Y-X LiTaO₃(600 nm)/SiO₂(500 nm)/Si的SOI衬底，通过抑制横向模式等优化设计，研制了单端谐振器和声表面波滤波器。经测试，谐振器的谐振频率为1.5 GHz，品质因数(Q)值高达4 000；滤波器的中心频率为1 370 MHz，插入损耗为-1.2 dB，1 dB带宽为74 MHz，相对带宽达到5.4%，阻带抑制大于40 dB，且温度系数在-55~+85 ℃时优于-9×10^-6/℃。该产品具有高频、宽带、低损耗、低温漂、高阻带抑制的特点，其性能指标优异，具有很好的实用性。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。