全钢子午线轮胎胎面破边的原因分析及解决措施

从口型设计和胶料粘度等方面分析全钢子午线轮胎胎面破边产生的原因,并提出相应解决措施。通过采取后进胶口宽度与口型正面宽度差值为40～50 mm、后进胶口总高度与预口型高度比值为0. 65～0. 75、总宽膨胀因数为1. 06～1. 08、注意清除胶料杂质和检查胶料门尼粘度及保证挤出压力等措施,全钢子午线轮胎胎面边部厚度及破边缺陷得到有效控制,既提高了胎面质量合格率,又降低了制造成本。     

AFOS超大规模网络频率优化的研究与实践

本文通过对AFOS系统所能处理的最大规模的频率优化工作进行研究,通过利用大量MR数据的导入及工程模拟,对AFOS的极限处理能力得到了一些经验数据和实际应用技巧,对其后续软件需要完善的方面提出了改进的建议;同时在此基础上成功实现了单次近31000载频的超大规模的频率优化工作,实际入网效果达到预期目标.     

等温锻造Ti-22Al-25Nb合金的显微组织与力学性能

对Ti-22Al-25Nb(at%)合金在不同相区等温锻造与锻后热处理过程中的组织演变及其对力学性能的影响进行了研究。结果表明,在980℃(B2+α_2+O三相区)、1040℃(α_2+B2两相区)以及1060℃(B2相区)等温锻造并热处理之后,合金的显微组织表现为典型的等轴组织、双态及双尺寸的板条组织,各相的尺寸以及体积分数可以通过热处理制度来控制。合金的力学性能测试表明:双尺寸的板条组织具有较高的室温强度但塑性最低,而等轴组织具有较高的塑性,强度最低。等轴组织的抗蠕变性能最低,双态组织以及双尺寸的板条组织具有相似的抗蠕变性,后两种组织主要以板条组织为主导,板条组织具有比等轴组织更优异的抗蠕变性能。     

老山自行车馆大厅自然排烟系统性能研究

采用性能化防火设计思想，分析老山自行车馆大厅的排烟系统所应达到的安全目标，设计了可能发生的火灾场景，使用CFD技术研究自然排烟系统的性能，通过数值模拟给出发生火灾时的流场和温度分布，证实大厅自然排烟系统能够保证人员安全疏散，满足该建筑消防安全要求。     

基于Simulink与Stateflow的红外图像边缘检测系统设计

基于模型设计方法实现基于细胞神经网络的红外图像边缘检测系统。将simulink、stateflow设计方法与CNN的设计理论相结合,建立CNN IP核模块。接着采用串行结构搭建图像输入、输出模块,达到可视化实时仿真及代码自动生成。仿真结果表明：基于模型的设计方法取得了较好的效果。在Xilinx公司Virtex-6系列的FPGA平台上,综合后占用极少资源的情况下达到了142.693MHz最高频率和7.927Mpixels/sec的处理速度。     

全彩LED驱动芯片的S-PWM优化

提出了一种基于全彩LED恒流驱动芯片的改进型的S-PWM(Scrambled-PWM)实现方法。该方法将16 bit灰度数据分为两个部分:10位的高比特数据(MSB)和6位的低比特数据(LSB)。LSB灰度数据得到的灰度控制信号被划分成63个部分,MSB灰度数据则重复计数64次来得到灰度控制信号,每当MSB数据计数完成一次,LSB灰度控制信号的一个部分被添加在MSB得到控制信号的后面。即使MSB数据全部为0,也能得到均匀分散的灰度控制信号。与传统的S-PWM方法相比,该方法提弥补了传统S-PWM方法在MSB数据全部为0时的不足,提高了数据的刷新频率。     

LED电视在3D模式下的视觉健康舒适度测试研究

通过客观量测人眼观视时的各项视觉生理指标,并将各项指标嵌入人眼健康舒适度评价模型进行分析运算的方式,经由180人次的人因实验,从视觉健康舒适度等方面对3款主流品牌的LED电视样机进行了较为详细的测试与评价。     

针对中文分词的带标签注意力的成词记忆网络

成词信息是一种对中文分词任务十分重要的文本特征。最新中文分词模型之一的WMSEG就是通过引入成词信息来获得最顶尖的分词性能。然而这类模型在建模时并未考虑标签之间的依赖关系,导致其分词性能特别是对未登录词的识别有所欠缺。针对这一问题,通过在学习过程中引入标签嵌入的注意力机制,提出了一种带标签注意力的成词记忆网络来增强标签之间的依赖关系以及标签和字符之间的相关性。实验结果表明,该模型在四个常用数据集上都取得了不弱于WMSEG的分词性能,同时提高了对未登录词的识别能力。     

LTE语数分层策略研究及优化效果

随着LTE网络的不断发展,D+F多层网覆盖逐渐成熟,根据VoLTE业务的需求特点,将其承载于固定的频率层,实现LTE语音与数据分层。本文从LTE多层网各自优势出发,结合VoLTE业务强覆盖低速率的需求,将VoLTE业务态用户分离至F2频率层,达到优化VoLTE网络覆盖和提升用户感知的目的。     

大规模手机位置数据发布的隐私保护方法——基于频繁活动点集匹配的策略*

作为一种新兴的个体轨迹数据,大规模手机位置数据被认为能为人类活动研究带来新的前景。然而,近期研究发现,手机位置数据中蕴含的个体活动点可能导致用户重识别,即隐私信息泄露。因此,针对个体的频繁活动点集合,本研究计算手机位置数据中的个体重识别风险,通过点击匹配策略实现高风险个体敏感位置信息的隐匿;利用交通流分析来评价隐私保护后的数据可用性损失。基于深圳市大规模手机位置数据实验,结果表明本研究提出的方法在降低整体隐私泄露风险和确保隐私保护后的数据可用性方面皆具有良好效果。本研究成果对大规模手机位置数据隐私保护具有重要的促进作用,有助于保障此类大规模个体轨迹数据的安全应用以及相关法律法规的合理制定。