基准平面垂直断面法在爆破漏斗试验中的应用

系统阐述了基准平面垂直断面法在爆破漏斗试验中测量爆破漏斗体积的基本原理,并将隧道激光断面仪应用于金厂河矿1 750 m水平15^#采场底部切割巷道爆破漏斗试验爆破漏斗体积测量中。通过与传统体重法等计算法所得漏斗体积分析比较,结果表明基于隧道激光断面仪与3D Mine软件分析的基准平面垂直断面法实用性强、操作方便、结果直观可靠,达到试验预期目的。     

风云四号A星红外高光谱大气垂直探测仪观测资料质量评估

评估星载红外高光谱仪器观测资料的质量可以推进其在数值天气预报中的应用。使用2020 年 7 月 FY-4A 红外高光谱干涉式大气垂直探测仪 (Geostationary Interferometric Infrared Sounder, GIIRS)观测数据，分析GIIRS所有通道观测噪声随视场和纬度的变化、偏差 (观测亮温与辐射传输模式模拟亮温的差) 随时间、视场、纬度和天顶角的分布来评估 GIIRS 观测资料质量。研究结果表明:波段727.5~733.8 cm?1、1107.5~1130 cm?1和1650~1776.9 cm?1的观测噪声超出仪器灵敏度设计指标，且这些通道的偏差和偏差标准差明显大于其他通道；除了长波观测噪声大的通道外，其余通道噪声等效温差NEdT在32×4阵列上均呈“中间小，两边大”的特征，且NEdT的分布不随纬度带和FOR阵列而改变，在进行GIIRS资料同化或变分反演时，其观测误差只用考虑不同通道在32×4阵列内的NEdT分布；由于数值预报模式的地表温度在白天时值偏低，使得模拟辐射量偏低，造成偏差绝对值减小，使偏差有明显的日变化；中波通道偏差特征基本不随32×4面阵的列而改变，主要与阵列中的行有关，在中波通道进行偏差订正时可以针对32×4面阵中行开展，基本不需要纬度带和卫星天顶角的订正。     

使能未来工厂的5G能力综述

5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域，即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结，包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位，而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度，对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理，对其挑战做清晰的总结，从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。     

TRIZ理论在解决回转式空气预热器低温腐蚀以及堵灰问题中的应用

回转式空气预热器冷端传热元件的低温腐蚀、堵灰现象在国内外非常普遍,且受到众多电厂的关注,该问题会严重影响到锅炉的安全运行,导致诸如排烟温度增高、热风温度降低、阻力增大、漏风率上升等问题。根里奇·阿奇舒勒创立的TRIZ理论是一种综合的创新方法,可促进发明创造并得到优异的创新产品,它能够帮助我们系统地分析问题,发现问题的本质以及矛盾,从而得到问题实质解。本文针对回转式空气预热器低温腐蚀以及堵灰问题,采用TRIZ理论进行了深入分析。     

对当前我国5G to B发展六大问题的新认识

5G的重要市场是垂直行业,5G to B市场更是推动企业持续发展的新的增长点。面对市场、用户、竞争以及未来,如何更好地推动5G to B高质量发展成为运营商当前和今后一段时期的重要议题,这需要对当前我国5G to B市场发展现状特征及发展规律有着正确的认识。本文将对我国5G to B市场发展六大核心问题进行探讨。5G to B市场发展驱动力是什么?笔者认为,我国5G to B发展有四大驱动力——政策驱动力、技术驱动力、竞争驱动力和需求驱动力。     

三门核电土石方工程中深孔爆破法的应用

浙江三门核电平基工程中采用深孔台阶爆破进行土石方开挖,对底板的平整度和完整性有很高的要求,超挖不得超过20cm,不容许欠挖。为此,根据可爆性对开挖区内的岩石进行分级,分别采用不同的钻爆参数,同时采取了预留保护层爆破、无超深爆破、底部空气间隔装药等技术措施,确保了底板的开挖质量。     

汽车外饰件斜顶痕的解决方法

针对汽车外饰件斜顶痕的问题，从斜顶在模板槽内的定位与导向设计及模具装配过程中的配模与杆长度调节等不同方面考虑，对塑件表面斜顶痕的形成类型进行分析，并对各种类型的斜顶痕在设计阶段和配模阶段的注意事项进行阐述，对表面喷漆的大型汽车外饰件的模具设计、钳工配模和后期模具生产维修提供指导作用。     

5G行业应用的探讨

目前我国5G网络建设迎来大规模发展,5G垂直行业应用正处于爆发性增长阶段,如果5G进行全面覆盖,将来一切均可通过无线连接,开启万物互联新篇章.5G作为新型基础设施建设的重要组成部分,凭借其大带宽高速率、低延时高可靠性、海量机器通信等特性,与MEC(多接入边缘计算)、AI(人工智能)、云计算、大数据等新技术不断融合,加快垂直行业应用,促进产业升级,缓解我国经济下行压力,为经济发展注入新活力.     

纸质简谱图像的分割、倾斜校正及音符歌词提取

乐谱图像的自动分割、倾斜校正是乐谱识别过程中的关键技术,各种计算机光学乐谱识别技术在乐谱图像的数字化中有着广泛的应用,但对于乐谱中简谱的识别一直鲜有研究.本文针对人工拍摄条件下光照不理想的简谱图像,提出一种基于PCNN(脉冲耦合神经网络)和DNN(深度神经网络)相结合的分块简谱图像自动分割算法,该方法根据简谱图像灰度分布特征对图像进行自适应分块处理,依据每个分块的灰度特征与PCNN最佳迭代次数之间的关系构造合适的DNN神经网络,从而实现了最优分割图的自适应选取;进一步利用最优分割图像中音符小节线的水平投影,提出一种双尺度下降法实现了简谱图像的倾斜校正;提出去边垂直投影法和连通域距离判断法实现了简谱图像中音符及歌词的提取.实验仿真结果表明:本文算法对复杂光照条件下的简谱图像处理都具有较好的鲁棒性,同时表现出更高的效率.