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1.
56Fe(n,p)56Mn通常作为标准反应来监测中子场通量,该反应截面数据的准确性直接影响到活化法测量结果的精确度,进而影响到实验待测物理量的精度。本文开展了56Fe(n,p)56Mn反应截面实验测量数据评价工作与协方差计算工作,首先系统分析EXFOR中现有的56Fe(n,p)56Mn反应截面实验测量数据,对实验数据进行了归纳总结分析,并从中子源、测量方法、探测器类型等方面对56Fe(n,p)56Mn直接测量实验数据进行评价。然后,拟合给出适用入射中子能量区间为295~35 MeV的激发曲线。随后,针对评价中重点推荐的实验数据开展了关联协方差矩阵的计算工作。最后,使用核反应计算程序TALYS对56Fe(n,p)56Mn激发曲线进行了调参计算并和评价数据进行了比较分析。该工作拓展了现有的中子活化反应截面实验数据的评价方法,结果提高了35 MeV以下中子诱发56Fe(n,p)56Mn反应的评价数据精度。 相似文献
2.
3.
采用三维激光扫描非接触倾斜测量法,可以高效获取矿仓中精矿产品的物料堆积形态。通过优化精矿盘点扫描测量流程,精准计算出矿仓库存量,提高了精矿盘点数据的准确性、测量的高效性和操作的安全性。 相似文献
4.
《小型微型计算机系统》2022,(1)
《小型微型计算机系统》创刊于1980年,由中国科学院主管,中国科学院沈阳计算技术研究所主办,中国计算机学会会刊(月刊),国内外公开发行.《小型微型计算机系统》内容涵盖计算机学科各领域,包括:计算机科学理论、体系结构、数据库理论、计算机网络与信息安全、人工智能与算法、服务计算、计算机图形与图像等.收录情况:中文核心期刊;中国学术期刊文摘(中英文版);中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊;英国《科学文摘》(INSPEC);美国《剑桥科学文摘(自然科学)》CSA(NS);Cambridge Scientific Abstracts(Natural Science)等. 相似文献
5.
随着空间数据体量的持续增长,空间数据所蕴含的价值巨大.传统的数据感知存储技术和处理分析方法已然不能充分挖掘海量空间数据的价值.因此,空间数据智能,一个专注于海量空间数据的研究与应用的多学科交叉的领域,正扮演着越来越重要的角色.介绍了空间数据智能的概念、空间数据智能领域所面临的技术挑战及空间数据智能的关键技术,同时介绍了空间数据智能在社会生活中的典型应用场景,最后对空间数据智能研究的发展做出了展望. 相似文献
6.
在现有OpenStack云平台与Docker容器技术的集成方案中,基于容器初始资源请求的调度模型由于未充分考虑容器运行时的实际资源使用情况,导致资源利用率较低。为满足云计算领域的高资源利用率和低成本需求,构建基于OpenStack云平台的Docker调度模型(DSM),将其与OpenStack的Keystone、Glance以及Neutron组件的API进行交互,获取创建容器所需的镜像、网络等资源,同时调用Docker Engine提供的API部署容器,对容器生命周期进行高效灵活管控。通过融合初始化模块、资源实时感知模块、容器调度模块、资源实时监测模块和容器迁移模块,并在容器调度模块中利用资源可用度评估与优先级决策调度机制为容器选择最优的计算节点,实现OpenStack云平台中资源的高效利用。实验结果表明,与经典Nova-Docker和Yun集成方案采用的调度模型相比,DSM调度模型在CPU和内存利用率上至少提升38.54、30.17个百分点和38.40、28.69个百分点。 相似文献
7.
在直接处理点云的三维神经网络中,采样阶段实现了对原始点云中关键点的筛选,对于整个网络的性能及网络的抗噪能力具有重要作用。目前主流的最远点采样(FPS)方法在处理大规模3D点云数据时计算量大且耗时,并且低采样率时经过FPS采样后模型性能下降明显。针对这两个问题,提出一种面向低采样率的点云数据处理网络AS-Net。设计一个新的采样模块代替原backbone中的FPS,其由两个Layer组成,每个Layer基于长短期记忆网络获取原始点云与采样点云之间的联系权重,从而高效提取关键信息,去除冗余信息。在此基础上,利用注意力机制选择特征值较高的原始点云作为采样点,采样点作为后序任务的关键点输入到网络,进一步提高网络模型性能。基于ModelNet40数据集的实验结果表明,在低采样率条件下,AS-Net仍可达到81.6%的分类准确率,与使用FPS作为采样方法的网络模型相比提高52.7%。此外,其对噪声干扰具有很强的鲁棒性,对于大场景的分割时间效率优于同类采样方法。 相似文献
8.
在智能化、网联化与新能源化的发展背景下,汽车工业将联合计算机、信息通信、人工智能等领域实现融合性发展。基于新一代信息与通信技术——智能网联汽车云控系统,通过网联数据驱动的形式实现新能源汽车的云控级自动驾驶,将为车辆行驶与动力系统提供革新的规划与控制思路。首先,基于云控系统的资源平台获取目标路段的经纬度、海拔、气象信息,建立包含坡度、曲率、转角等数据在内的高精度模型。其次,提出了一种基于高精地图驱动的深度强化学习型混合动力汽车集成控制方法,通过利用两种深度强化学习算法对整车层的速度与转向以及动力系统层的发动机与变速器进行控制,实现了四种控制策略的同步学习。最后,采用高性能边缘计算设备NVIDIA Jetson AGX Xavier进行了处理器在环测试。结果表明,当变量空间涉及14种状态与4种动作时,深度强化学习型集成控制策略在全程172 km的高速工况下实现了在整车层对速度与转向的精准控制,同时取得了5.53 L/100 km的燃油经济性,并且在嵌入式处理器在环测试中仅消耗104.14 s的计算时间,有效验证了学习型多目标集成控制策略的优化性与实时性。 相似文献
9.
针对低压配电台区拓扑结构中相别关系错误的问题,利用台区配电变压器低压侧相电压序列和用户电压序列的相似性,提出了一种基于自适应分段云模型的单相用户相别辨识方法。首先,利用云模型的数字特征刻画电压序列的数据分布;然后,利用自适应分段云模型算法自适应地确定电压序列的分段总数以及每个分段的起始时刻和结束时刻;最后,计算电压序列分段云模型的相似度,确定用户与台区配电变压器的相别关系。该方法不受台区拓扑结构和负荷变化的影响,具有通用性;与现有相似性算法相比,该方法针对台区配电变压器三相电压很接近的情况相别辨识结果区分度更好、准确率更高。算例仿真和实例分析验证了所提方法的有效性。 相似文献
10.
针对基于三维结构光扫描的钢轨磨耗快速精确测量,本文提出了一种基于 4PCS(4-points congruent sets)和 SICP( sparse
iterative closest point)的点云配准组合算法,用于快速精确配准不完整且含噪声的磨耗钢轨与标准钢轨点云。 由于三维结构光
设备一次扫描得到的磨耗钢轨数据是不完整且含噪声的,因此首先利用针对低重叠率点云配准鲁棒性较好的 4PCS 对钢轨点
云进行粗配准,为精确配准提供较好的初始变换矩阵。 然后,再利用针对含噪声点云配准鲁棒性较好的 SICP 进行精确配准。
最后,根据精确配准结果计算出轨头磨耗。 文中定量分析了不同程度降采样对配准精度、时间及轨头磨耗计算精度的影响,展
现了 4PCS+SICP 在快速精确配准不完整且含噪声的钢轨点云的优越性,得出了不同程度降采样对轨头磨耗计算精度无影响的
结论。 与此同时,对钢轨点云含不同程度的噪声点云配准做了定量对比分析,验证了 SICP 在含噪声的磨耗钢轨点云精确配准
中的鲁棒性。 相似文献