基于信号强度的分组帧时隙ALOHA防碰撞算法

针对现有ALOHA防碰撞算法存在系统吞吐量低下的问题,利用射频识别阅读器和标签之间的信号能量传输特点,对帧时隙ALOHA算法( FSA)进行改进,提出一种分组帧时隙ALOHA防碰撞算法。根据接收信号能量的强度将标签均匀分布到帧时隙中进行分组应答,从而降低标签碰撞概率。仿真实验结果表明,在标签数与帧时隙数之比小于1.8的情况下,该算法最大系统吞吐量可达50%,优于FSA算法及碰撞分组算法。     

PTC管桩在软土路基中的应用及施工控制办法

立足目前软土路基处理的几种方法及各自的适用范围,对先张法预应力混凝土管桩（PTC管桩）在软土路基处理中的特点进行分析,详细阐述PTC管桩的应用和具体施工控制办法,通过小应变检测得出PTC管桩无论是造价还是质量、进度、环保方面都有着明显优势的结论。     

基于SMOTE-XGBoost的变压器缺陷预测

变压器在电力系统中发挥着变换电压、分配电能等重要作用。其故障缺陷将严重危及电力系统的安全运行,从而造成巨大的经济损失和不良的社会影响。因此,变压器的缺陷故障诊断对电力系统的安全运行和社会的发展至关重要。现有关于变压器缺陷诊断的研究颇多,但变压器缺陷数据集类别不平衡仍是准确预测变压器缺陷的难点。为了解决这一难题,提出了一种基于SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique)-XGBoost (Extreme Gradient Boosting)的变压器缺陷预测模型。首先,通过SMOTE算法来处理不平衡数据集,然后构建XGBoost模型预测变压器缺陷。为了表现模型的优越性,研究增加了对比实验。即将原始数据集和经过Up_Sample,CSL和Down_Sample与SMOTE四种方法处理后的数据集分别与决策树(CART)、支持向量机(SVM)、Logistic回归和XGBoost模型四种预测模型两两组合进行预测。实验结果表明,基于SMOTE-XGBoost模型的变压器缺陷预测效果最优。     

冷再生二灰碎石基层施工方法探讨

结合工程实例,就冷再生施工方法进行了探讨和研究,并论述了冷再生施工中的质量控制,同时提出自己的见解和建议,从而完善冷再生技术,确保二灰碎石基层施工质量。     

从吴英案审视我国中小企业融资困境

中小企业融资难问题,已成为中小企业发展的瓶颈.分析了我国中小企业融资难的现状和原因,介绍了相关国家中小企业的融资情况的经验,提出我国中小企业融资的对策思考.     

虚拟现实(VR)教育的问题与思考

针对VR教育的应用现状,分析VR教育的优势、发展目标以及目前存在的问题,指出目前VR教育交互体验感不足的现状,提出加强VR教育交互体验性应引入虚拟替身的观点,分析目前引入虚拟替身的难点问题并讨论可能的解决方案。