基于分布式风电的10kV线路低电压治理

随着我国经济的高速发展,电力负荷呈现出迅猛增长态势,给部分农网也带来了不可忽视的冲击,如导致农网配电线路末端容易出现低电压问题.其中10kV 线路存在的低电压现象不容忽视,针对该现象,以某地区存在 “低电压”问题的10kV 线路为研究对象,首先分析该地区低电压问题成因,然后结合国家对新能源大力发展的现状 提出基于分布式风电的10kV 线路低电压治理措施,最后通过算例分析,验证利用分布式风电解决10kV 线路低电压问题的可行性.     

德国Siegwerk集团完成对瑞士SICPA包装油墨子公司的收购

2005年9月8日，总部位于德国科隆附近的盛成科（Siegwerk）集团，经过反垄断管理局批准，完成了对瑞士西帕（SICPA）包装油墨子公司的收购。     

Propac和Zip-Pak推出ZIP-PAK~■ SLIDER~(TM)系统

Propac公司和全球最主要的可再封技术供应商Zip- Pak,在2005年澳大利亚国际包装展览会上展出了首个出 自澳大利亚的ZIP-PAK SLIDERTM系统。这次新投入 市场的Propac立式成型灌装封口机“90-D”,结合消费 者首选的Slider拉链工艺,生产出了STANDATM可再封 包装袋。     

走人未必是坏事吗?

最近看了贵刊“特别报道”里的一篇文章《人才流失冷眼观潮》,很有感触。作为一个IT中人,我对文中所说的“哪家企业人不‘走’,哪家企业不走‘人’”有特别深的切身感受。我为现在的公司工作了两年,就已经算是部门里的“老人”了。两年来,我身边的座位空了又满,满了又空,     

浅谈建筑工程定额与预算课程中教学与实践的结合

课程改革与建设是教学改革的核心。通过对建筑工程定额与预算课程的建设与教学改革。在教学内容、教学方法、教学手段、实践教学以及教学考核等方面进行探讨。     

豆腐柴叶总黄酮不同溶剂级分抗氧化活性分析

采用1,1-二苯基-2-三硝基苯肼自由基、羟自由基、超氧阴离子、还原力、总抗等体外抗氧化活性模型和抗氧化活性综合评价指数,分析四川江油地区不同溶剂萃取的豆腐柴黄酮级分（乙醇、乙酸乙酯、正丁醇、氯仿、水）的抗氧化活性。结果显示,不同浓度乙醇提取总黄酮的1,1-二苯基-2-三硝基苯肼自由基清除活性最高。1,1-二苯基-2-三硝基苯肼自由基清除率、羟基自由基清除率、ABTS阳离子自由基清除率、总抗和还原力皆随乙醇浓度的升高而呈现先增强后减弱的趋势,超氧阴离子自由基清除率却随乙醇浓度增加一直降低。综合评价指数显示不同浓度乙醇抗氧化活性依次为75%醇提物>65%醇提物>55%醇提物>85%醇提物>95%醇提物。乙酸乙酯层萃取物的1,1-二苯基-2-三硝基苯肼自由基清除率、总抗、还原力及ABTS阳离子自由基清除率要优于其它各萃取层。正丁醇层萃取物的超氧阴离子自由基清除率要优于其它各萃取层。乙酸乙酯层抗氧化活性最佳。豆腐柴叶总黄酮有较好的抗氧化活性,可作为抗氧化剂或者健康食品原料开发。      

豆腐柴叶总黄酮的提取、纯化及抗氧化活性研究

在单因素实验基础上,采用响应面法优化豆腐柴叶总黄酮提取工艺,并筛选适合于纯化总黄酮的大孔吸附树脂,最后进行初步鉴定和自由基清除活性分析。结果表明:乙醇浸提总黄酮最佳工艺条件为:乙醇浓度84%、料液比1∶37（g/m L）、温度81℃、时间3.4 h,该条件下总黄酮得率为7.29%。X-5型大孔吸附树脂适用于提取豆腐柴叶总黄酮。紫外-可见光谱分析和显色反应初步鉴定其可能为二氢黄酮。豆腐柴叶总黄酮DPPH自由基和羟基自由基的清除率随浓度的增加而增大,半数抑制浓度值分别为0.10 mg/m L和0.13 mg/m L。当浓度为0.2 mg/m L和0.4 mg/m L时,DPPH自由基和羟基自由基清除率分别为83.75%和80.08%,均接近于叔丁基羟基茴香醚。因此,豆腐柴总黄酮具有较好的抗氧活性,可作为抗氧化剂或者健康食品原料开发。      

重度受损混凝土梁修复后抗剪性能试验研究

针对建筑抗震设防目标"小震不坏、中震可修、大震不倒"中"中震可修"情况,以重度受损钢筋混凝土梁为对象,研究其经加固修复后的抗剪性能。制作4根模拟重度受损钢筋混凝土框架梁端的倒T型试件,采用灌浆料全截面置换受损区域混凝土并外部环贴碳纤维布的复合加固方法对其进行加固修复,通过施加低周期往复荷载试验,分析其受剪承载力。本文部分作者已对正截面承载能力有所研究,这里侧重研究斜截面承载能力。试验结果表明,修复后梁的受剪承载力显著提高;灌浆料应用于全截面加固,可很好地与原混凝土共同工作;碳纤维布不仅有效提高构件受剪承载力,还限制裂缝的开展。试验结果与理论计算对比分析,得出修复后梁受剪承载力提高幅度,验证此复合加固方法的可行性,为工程实践提供试验依据。     

深度学习方法在二维人体姿态估计的研究进展

人体姿态估计的任务是对图像或视频中的人体关键点进行定位和检测,其一直是计算机视觉领域的热点研究方向之一,也是计算机理解人类行为动作的关键一步。近年来,图像和视频中的二维人体姿态关键点预测在许多领域有着广泛的应用,二维人体姿态估计利用深度学习强大的图像特征提取能力,提升了其鲁棒性、准确性并缩短了处理时间,而且表现效果远超传统方法。根据二维人体姿态研究对象数量的不同,可将其分为单人以及多人姿态估计方法。针对单人姿态估计,根据提取到的关键点表示的不同,可采用基于直接预测人体坐标点的坐标回归方法,以及预测人体关键点高斯分布的基于热图的检测方法;针对多人姿态估计,可采用的方法分为解决多人到单人过程的自顶向下方法,以及直接处理多人关键点的自底向上方法。根据现有的人体姿态估计方法对其进行总结,说明网络结构的内部机制及执行过程,并对常用的数据集、评价指标进行分析,最后阐述当前面临的问题及未来发展趋势。     

测向信息辅助的导频分配策略

多用户大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系统能够有效提升系统和速率,但是导频资源有限情况下,用户数增加时,非正交导频引起的导频污染会严重降低系统容量。针对导频资源不足引起的干扰问题,提出了用户测向信息辅助的导频分配策略。先介绍了用户到达角估计算法,分析了角度域信道与用户间非正交导频干扰之间的关系;再提出了一种角度域用户分组方法,并对用户导频进行优化,从角度域和导频空间两个维度降低用户间导频干扰,提高了系统和速率;最后,将信道估计归一化均方误差作为性能指标进行比较,以验证算法的有效性。仿真结果表明,该算法在导频资源受限的多用户场景中,能够有效减小用户间导频污染,验证了所提算法的有效性和可靠性。