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1.
魏建兵 《电脑编程技巧与维护》2021,(2):40-42
学生的德育考核是高职学校德育管理工作的一个重要环节.当前大部分学校的考核方式都以辅导员的评分为主,而评分的依据来自于辅导员日常记录.该方式带有较强的主观性,并且数据收集整理的工作量大.建立一个基于互联网的德育量化考核系统,通过班主任、教师、学生干事、企业实习导师等多渠道进行信息录入,再根据特定的算法得到学生德育的考核结果.这样不仅实现了对每个学生的德育进行更为公平公正的量化考核,而且提高了德育考核工作的效率,同时为奖助学金评定、三好学生评定及企业选拔人才提供了良好的参考数据. 相似文献
2.
针对海上P稠油油藏纵向层薄,构造平缓,油井产能特征差异大的特点,从地质条件、储层物性及流体性质等方面,研究油井产能特征主控因素。油井产能特征是油井生产能力及稳产能力的综合体现,采用层次分析法及灰色关联法,量化评价了油井产能特征的主控因素的影响程度。研究表明,原油流度及边水距离是影响油井生产能力的主要因素;边水距离、隔夹层及砂体厚度是影响油井稳产能力的主要因素;油井产能特征综合影响程度排序为原油流度、边水距离、砂体厚度、隔夹层及泥质含量。本文针对性地提出提高油井生产能力,延长稳产期的三个措施方向:提高油井周围原油流度、改善油井附近能量供应情况及提高井控储量,对开展精准的开发调整方案具有重要意义。 相似文献
3.
浮点数位宽的深度神经网络需要大量的运算资源,这导致大型深度神经网络难以在低算力场景(如边缘计算)上部署。为解决这一问题,提出一种即插即用的神经网络量化方法,以压缩大型神经网络的运算成本,并保持模型性能指标不显著下降。首先,基于Octave卷积将输入特征图的高频和低频成分进行分离;其次,分别对高低频分量应用不同位宽的卷积核进行卷积运算;第三,使用不同位宽的激活函数将高低频卷积结果量化至相应位宽;最后,混合不同精度的特征图来获得该层卷积结果。实验结果证实了所提方法压缩模型的有效性,在CIFAR-10/100数据集上,将模型压缩至1+8位宽时,该方法可保持准确率指标的下降小于3个百分点;在ImageNet数据集上,使用该方法将ResNet50模型压缩至1+4位宽时,其正确率指标仍高于70%。 相似文献
4.
针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下的剩余使用寿命(remaining useful life,简称RUL)预测困难的问题,提出一种结合卷积神经网络(convolution neural networks,简称CNN)和长短时记忆(long short term memory,简称LSTM)神经网络的滚动轴承RUL预测方法。首先,对滚动轴承原始振动信号作快速傅里叶变换(fast Fourier transform,简称FFT);其次,将预处理所得到的频域幅值信号进行归一化处理后,将其作为CNN的输入,并利用CNN自适应提取局部内在有用信息,学习并挖掘深层特征,避免传统算法需要专家大量经验的弊端;然后,再将深层特征输入到LSTM网络中,构建趋势性量化健康指标,同时确定失效阈值;最后,运用移动平均法进行平滑处理,消除局部振荡,再利用多项式曲线拟合,预测未来失效时刻,实现滚动轴承RUL预测。实验结果表明,所提方法构建的趋势性量化健康指标在两种故障模式下都具有良好的单调趋势性,预测结果能够较好地接近真实寿命值。 相似文献
5.
高镍三元正极材料成本低、比容量高,符合锂离子电池可持续发展的理念,被认为是下一代的主流正极材料。但是,高镍材料需搭配合适的电解质才能有效发挥其性能,而这一研究很少被关注。因此,总结并选择适配的电解质对于高镍锂离子电池来说格外重要。本文简述了锂离子电池电解质的一般组成及其产生的电解质类型,重点综述了有机液体电解质、固体电解质及离子液体基电解质在高镍三元材料电池中的应用,并通过电解质的量化计算进行了验证总结。分析表明,离子液体-有机溶剂混合电解质在高镍三元材料(NCM)电池中具备更好的循环效果,同时满足了电池安全稳定的要求,更适合作为高镍材料电池的电解质。最后,针对混合电解质各溶剂间的相互作用机理及Li+传输等分子动力学研究进行了展望。 相似文献
6.
7.
基于三向主应力影响的水泥环弹塑性模型和界面裂缝的应力场模型,综合考虑水泥环拉伸破坏、塑性屈服、界面裂缝沿界面扩展以及界面裂缝曲折扩展等失效形式,建立了满足压裂井筒密封要求的水泥环力学性能设计方法,同时据此方法构建了水泥环弹性模量、泊松比量化设计图版,明确了井筒安全和风险区域,量化了水泥环屈服强度和抗拉强度指标。研究表明:降低水泥环弹性模量、提高水泥环屈服强度和泊松比可避免水泥环发生塑性变形;提高水泥环抗拉强度可防止其拉伸破坏;提高水泥环弹性模量和泊松比对缩短界面裂缝长度有利,但会增加界面裂缝曲折扩展进入水泥环的风险。模型验证与实例检验证实该模型计算结果较准确,更便于现场应用。 相似文献
8.
为提高织物设计的效率及多样性,文章从“再设计”的角度梳理“织物-织物”的设计流程,重点整理织物图案形状及颜色主题的主要提取方法。大部分提取研究主要利用织物图像底层视觉特征中的形状及颜色特征,其中针对图案形状的提取,大多采用边缘检测、阈值、聚类、区域及其他特定理论对图案轮廓或整体区域进行分割;针对颜色主题的提取,则通过聚类、中位切分及八叉树等颜色量化方法建立和谐的配色规律,两个方向的提取算法可以相互借鉴。通过图像实例对不同提取方法的特点进行分析比较,发现单一算法具有一定的局限性,采用多特征、多算法融合的方式可有效提高提取的精度和效率。最后对织物再设计流程的完善及其在纺织服装领域的应用发展进行展望。 相似文献
9.
10.