某工程剪力墙局部凿除重浇时的支顶脚手架搭设方案

较为详细地介绍了某工程剪力墙局部凿除重浇时支顶脚手架搭设方案的选定过程,以工程实例为依托,初步探讨了使用SAP2000计算软件对脚手架搭设方案进行优化的可行性.     

因势利导、因地制宜-山地校园规划设计探索

自然环境的限制是山地校园规划所面临的一个重要复杂性制约因素,本文通过对大连装备制造工程学校规划设计的解析,探索了山地校园规划“因势利导、因地制宜”的设计理念.     

虚拟样机技术在隔膜泵设计开发中的应用

介绍了往复式活塞隔膜泵的结构及工作原理,建立了几何模型的数值仿真模型即隔膜泵的虚拟样机模型,利用ADAMS运动学分析软件对隔膜泵进行了运动学分析,仿真得到的结果有较高的精度,效果令人满意,为隔膜泵的开发和参数优化提供了理论依据。     

知识管理在贵州电网的应用

随着信息化的快速发展,知识管理已经成为企业提升企业综合实力和核心竞争力必不可少的一个有效手段。贵州电网公司以"促进知识价值最大化、实现知识管理制度化、内容有序化、平台工具化、共享自觉化"为目标,构建了以战略规划、管控与支持、项目管理、运维管理、信息安全管理等五大方面的信息化专业分类知识体系并搭建了知识管理平台。利用知识地图手段,实现了信息化专业知识的统一存储及共享应用,借鉴该体系可为建立贵州电网知识管理提供指导。     

服务外包两项标准已完成送审稿

正2014年1月8日,ITSS分会服务外包专业组在中国电子工业标准化技术协会信息技术服务分会成立大会上成立。现有工作成果:通过服务外包专业组内反复讨论、征求意见,以及通过与工作组专家成员进行充分沟通、交流,确定了服务外包标准框架的总体思路,形成了通用规范、专项规范、业务规范在内的两横多纵的框架模型V1.0,见图1。伴随ITSS整体框架模型逐步成熟,以及服务外包相关标准的研制,在服务外包专业组全体工作会议上,重新梳理了服务外包标准的总体框架,确定以服务外包生命周期为主线,梳理服务外包过程中     

网络教学平台下分布式数据库技术的研究

在对当前分布式数据库技术,特别是分布式数据库管理系统进行分析的基础上,运用开源Amoeba for A ladd in项目对如何搭建分布式的网络教学资源平台进行全面阐述,探讨网络教学资源平台的整体和局部设计,进而提出一种在网络教学资源平台中实现分布式数据库的方法.最终设计并实现一套通用的分布式网络教学资源平台.结合分布式数据库技术来设计网络教学系统可实现教学资源更大范围的共享与整合.     

烟草行业现代物流发展趋势

物流在中国《物流术语》中的定义为物品从供应地向接收地的实体流转过程。这完全是从物流功能的视角就事论事的。美国物流管理协会对物流的定义是:物流是供应链流程的一部分,是为了满足客户需求而对商品、服务、相关信息从原产地到消费地的高效率、高效益的正向和反向的流动及储     

多区块链环境下的连接查询优化算法

为了提高多区块链间的连接查询处理效率,提出多区块链环境下的连接查询优化算法. 该方法在传统的多区块链模型中增加语义信息,构建语义多区块链模型,为多区块链间的连接查询提供基础. 基于该模型,参考分布式数据库的索引结构,提出多区块链间的连接索引结构,将多条区块链进行属性连接,提高连接计算的效率,减少数据传输的通信代价. 在此基础上,提出多链连接查询优化算法,提升多区块链连接查询的效率. 最后,在2个真实公开的数据集上进行实验. 结果表明,多区块链间的连接索引结构稳定;与传统的直接进行连接查询的操作相比,多区块链连接查询优化方法简化了查询处理过程,通过访问连接索引直接获取查询结果,减少了本地计算负载和网络开销,提高了查询效率.     

基于子块运动补偿的运动目标检测

鱼眼相机成像视角大,获得信息丰富,在车载应用中具有广阔应用前景.本文提出了一种适用于移动单目鱼眼相机的运动目标检测方法.首先,提出一种子块运动补偿模型补偿图像背景运动,解决了现有运动补偿模型对强视差背景补偿效果不好的问题.其次,在子块运动补偿模型参数求解时,通过引入自车运动参数简化模型参数个数,并结合直接方法求解,避免了传统基于特征点匹配方法求解参数时易受误匹配特征点影响的问题.然后,针对鱼眼相机的成像形变问题,本文提出了一种三平面校正方法获取鱼眼图像的子块运动补偿图像.最后,利用鱼眼图像的子块运动补偿图像和真实拍摄图像的差异信息实现运动目标检测.多种测试场景下的实验结果表明了本文方法的有效性.     

基于多任务学习的多罪名案件信息联合抽取

面向法律文本的实体关系联合抽取技术对于案情关键信息的智能提取至关重要,是智慧司法领域应用中的重要环节。目前的联合抽取方法虽然已经在特定罪名案件的数据集上取得了较好的效果,但是由于模型在训练时只关注了特定罪名类型文本数据的特点,使得模型的泛化能力有限,在应用到多罪名案件的情况下常常使得模型的效果下降。因此引入多任务学习的方法对多罪名情形下的实体关系联合抽取进行了研究,以涉毒类案件和盗窃类案件两大类罪名的文书数据为基础,构建了一个罪名分类任务作为联合抽取的辅助任务,通过基于特征筛选的动态加权多任务模型同时对两个任务进行学习,在单任务模型的基础上整体F1值提升了2.4个百分点,在涉毒类案件和盗窃类案件上的F1值分别提升了1.6和3.2个百分点。