宁夏地区雨季特征时空变化规律及其归因分析

为揭示宁夏地区雨季特征时空变化规律及物理归因，利用1960～2020年宁夏地区9个气象站点的降水资料，基于滑动t检验法确定宁夏地区各个站点多个雨季特征(包括雨季开始时间、结束时间、持续时间、降雨量、降雨强度和降雨日数)的时空分布规律，分析大气环流、季风以及海表温度对宁夏地区雨季特征的影响。结果表明：宁夏地区的雨季开始时间和结束时间具有明显的年代际和空间变化特征，西北太平洋增强(减弱)的反气旋是宁夏地区雨季开始(结束)的重要信号。雨季降雨量和降雨强度在突变年份发生后，具有增强的趋势。多个雨季特征表现出与厄尔尼诺(ENSO)区域明显的负相关性，即升高的海表温度会导致宁夏地区雨季起讫时间的提前、降雨量和降雨强度以及雨季降雨日数的减小。研究成果可为探究宁夏地区雨季特征与海表温度的遥相关性提供参考。     

基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法

急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72％,精度达到99.53％,灵敏度达到100.00％,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1％,该项研究具有非常重要的临床应用价值.     

针对细微特征进行K-means聚类的电台分选识别技术

现代战场中的无线通信设备日益增多，精准获取个体信息已成为研究热点，但也是难点。针对通信电台，提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发，对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选，分选的同时提取各个个体的特征属性值，未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识，无需训练运算，通过实验验证，其可行、高效，易于工程实现。     

性能为王 两款高端360mm一体式水冷上机体验

近两年,Intel和AMD在高端市场的竞争愈演愈烈,你有酷睿i9,我也有锐龙9。高性能的处理器,其功耗往往也比较高,比如锐龙95950X和酷睿i9-10980XE的功耗分别达到了125W和165W,特别是在进行超频时,功耗还会更高,从而导致发热量大幅增加。普通散热器很难及时带走处理器在高负载下所产生的热量,这时候就需要散热能力更强的高端风冷或一体式水冷散热器才能“镇压”处理器的“火气”。前不久,《微型计算机》评测室收到了分别来自ROG玩家国度的STRIX LC 360 RGB WE小白龙白色纪念版(后文简称ROG小白龙)和芝奇的上古水神ENKI 360一体式水冷。这两款产品都定位于高端市场,并且同为360mm规格,那么二者的性能如何?我们将一探究竟。     

欲图抢占5G+VR场景市场先机! 爱奇艺智能完成数亿元B轮融资

1月4日,爱奇艺智能宣布完成由屹唐长厚基金、清新资本共同投资的B轮数亿元人民币融资。爱奇艺智能透露,本轮融资将用于VR关键技术、算法与新产品的研发,并在内容生态建设方面持续投入。爱奇艺智能CEO熊文表示,"本轮融资后,我们将继续围绕‘成为中国VR娱乐新生态的开创者和领导者’这一战略目标,在自主技术创新方面加大投入,为用户和行业打磨一台比QUEST2更好用的VR产品,让中国VR技术引领下一代计算平台。"     

EBZ-260型掘进机截割头截割性能研究

通过对EBZ-260型掘进机截割头的截割性能进行分析和研究,深入了解和掌握了相关截割头的数据参数、设计结构及载荷等情况,进一步研究了截割头的受力情况、形状结构及其截齿运行轨迹及安装分布等特性,可为截割工作提供必要的数据参考及理论基础,有利于重要部件的有限元分析,对研究掘进机整机受力的情况、截割的性能、所具备的可靠性及稳定性等方面具有重要作用.     

典型土耳其煤质对锅炉设计及选型的影响分析

本文从土耳其的电力市场入手,结合土耳其煤质的特点,分析了硬煤和褐煤两种典型的煤质,针对这两种典型的煤质结合实际案例,分别采用煤粉锅炉和循环流化床锅炉技术,并就锅炉设计及选型给出了建议,对国内电力装备企业开拓"一带一路"市场,支持中国产品走出去,具有一定的借鉴意义。     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

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DFS旷世藏表共襄盛典2021年12月7日,世界领先的奢侈品旅游零售商DFS在澳门的T广场四季名店,与超过400名宾客及VIP顾客共同庆祝了第十二届"旷世藏表"鉴赏会的璀璨启幕。该届鉴赏会特别推出了一系列"首创"活动,包括首届专业大师奖以及首次与传奇拍卖行富艺斯拍卖行达成战略合作关系。DFS集团腕表及珠宝部高级副总裁Matthew Green表示与富艺斯拍卖行合作一直是双方长期以来的共同愿望,透过彼此在钟表和珠宝市场的互补角色,共享相同的价值观以及对奢侈品的定位。