全IP电视直播节目的即时回看技术

介绍了已运用于实践中的一种全IP电视直播节目即时回看技术,用户通过遥控器一键实现直播节目的即时回看,极大地提升了用户的观看体验。通过在临汾市智慧广电全IP融合业务网建设实践项目中的使用,技术的先进性和有效性得到实践验证。     

浅谈4K IP转播系统的设计原则

广电行业正在从高清向超高清推进,带来的不只是分辨率的提升,还有因高动态宽色域带来的10倍的数据传输带宽增长,同时还将面临基带向IP的迭代,本文以重庆广播电视集团(总台)的4K超高清转播系统为例,从总体需求、技术回顾、设计框架等几个方面进行了阐述与分享。     

基于可穿戴传感器数据的人体行为识别数据特征提取方法

随着可穿戴设备的发展与普及,基于可穿戴传感数据进行人体行为检测展现了巨大的研究价值.目前大多人类行为识别工作都是基于视频图像展开的,然而,使用计算机视觉技术进行人类行为识别存在2个挑战:一是很难使参与数据采集的人员在自然状态下采集真实状态下的运动数据,在开展数据采集之前往往需要对参与数据采集的人员进行培训并严格规范其采集动作,最终得到的数据将是背离真实生活的数据,其研究价值将大打折扣;二是数据采集过程中还涉及采集人员的隐私保护问题.为此,提出一种基于深度学习的数据特征提取方法.首先在灵活设置卷积核的基础上引入神经网络的分支结构多尺度提取原始数据的深度特征;然后将各分支得到的数据特征进行融合并作为下一个卷积层的输入.实验结果表明,与目前主流方法相比,该方法在MHEALTH,WHARF和USCHAD这3个标准数据集上的准确率和召回率都取得了更好的效果.此外,该方法还在2个较新数据集Stanford-ECM Dataset和DATAEGO上做了验证,结果表明该方法具有较好的泛化能力.     

CDBN‑IKELM的轴承变工况故障诊断方法

针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题，提出了基于卷积深度置信网络（convolutional deep belief network，简称CDBN）与改进核极限学习机 （improved Kernel?based extreme learning machine，简称IKELM）的滚动轴承故障智能识别方法。首先，由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取；其次，利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维，去除冗余特征信息；然后，采用改进的核极限学习机对特征进行分类，使用粒子群（particle swarm optimization， 简称PSO）对模型重要参数进行优化，实现滚动轴承变工况下的故障识别；最后，将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明，该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障，诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

国际青年日:IAEA亚洲核科学技术新学生竞赛北大核心CSCD

2022年5月,一次虚拟核科学技术(NST)教育竞赛的学生和教师获奖者访问了奥地利的国际原子能机构(IAEA)总部,向原子能机构专家介绍他们的项目,并亲身体验核技术的许多用途。每年8月12日是国际青年日,可持续发展需要年轻人的精力、技能和动力。今年的重点是建立和促进更大的代际团结。原子能机构支持这一努力,并正在努力通过在亚洲及太平洋地区举办一系列新的学生和教师竞赛,提高年轻人对核科学技术的兴趣———获奖者将参加2023年对原子能机构在奥地利的实验室和设施的考察旅行。《全球可持续发展议程》所设想的世界是当今青年将继承的世界,因此,他们参与全球发展挑战,熟悉科学支持的解决方案,将是成功的关键。原子能机构核科学技术(NST)学生竞赛通过及早激发兴趣并突出科学改变世界的潜力,帮助我们将接力棒传递给下一代。     

柚子核中功能性成分的分离纯化研究进展

我国有丰富的柚子资源,柚子的综合开发利用价值极高。柚子核中的生物活性物质如黄酮类物质和类柠檬苦素化合物,经研究表明具有抗氧化、抗肿瘤、昆虫拒食等功效。分析近年来对植物中的功能性成分的提取分离纯化技术,比较溶剂提取、超声波辅助、超临界流体、亚临界流体不同萃取技术;比较结晶法、柱层析法、高速逆流色谱法、制备型HPLC法不同的分离手段对活性成分的提取优劣,为柚子核中功能性成分的深入研究应用提供依据。