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1.
随着原油品质的下降,在炼油过程中造成的腐蚀问题,受到广泛重视,腐蚀监控技术得到快速发展。炼油装置中的均匀腐蚀情况可以通过电阻探针监控法和电感探针监控法来进行监控,点腐蚀情况可以通过线性极化探针监测法和电化学噪声监控技术来进行监控,应力腐蚀情况可以通过氢通量测量技术和线性极化探针监控法来进行监控。基于这些腐蚀监控技术,建立腐蚀监控系统,用于全面监控炼油装置的腐蚀情况,基本实现了对炼油装置腐蚀情况的连续监测,以便及时给出应对措施,可有效预防腐蚀的发生,减少安全事故。 相似文献
2.
为了使广大师生能方便、快捷地从学校食堂获取自己喜爱的菜品,提高校园生活质量,根据青海民族大学校园卡使用业务流程,开发了青海民族大学食堂点餐APP,实现了利用校园卡完成一站式生活服务.系统包括客户端和服务端,客户端有为学生提供的点餐、与客服交流、充值等功能,以及为食堂客服提供的与学生在线互动、添加菜品、提醒学生取餐等功能;服务端实现数据库的连接以及向客户端的数据推送等. 相似文献
3.
自动驾驶汽车虚拟测试已成为自动驾驶或车路协同测试评价的一个重要手段,三维激光雷达数据模拟生成是自动驾驶汽车虚拟测试中的重要任务之一,目前多采用基于飞行时间原理的几何模型方法生成激光雷达三维点云数据,该方法生成点云实时性较差。布告牌是虚拟场景中常采用的树木建模方法,由于布告牌仅由两个矩形面片即八个三角形面片组成,直接采用布告牌方法生成的三维点云数据难以反映树木的真实空间信息。针对上述问题,提出了一种基于布告牌空间变换的快速树木三维点云生成方法。以布告牌的纹理图像为依据,根据纹理透明度获取树木二维平面点云分布,经二维树木点云的轮廓提取,结合树木结构的先验知识进行旋转、随机偏移和尺度变换,以更少的三角形面片数和更小的计算代价获得树木的三维点云数据。提出了一种空间直方图三维点云相似度评价方法,将三维点云空间量化为若干个子空间,获得三维点云的投影空间直方图,采用巴氏系数计算投影空间直方图相似度,以投影空间直方图加权相似度作为点云相似度评价值。实验结果表明,基于布告牌空间变换方法和几何模型方法生成的云杉等三种树木的三维点云数据的平均相似度在90%以上,且该方法生成树木点云的时间仅是几何模型法的1%,因此布告牌空间变换树木三维点云生成方法快速且准确,可以满足自动驾驶汽车虚拟测试的性能要求。 相似文献
4.
针对常用的核密度估计在计算离散点密度上存在的诸多局限,提出了空间点密度算法。该算法在保持点离散属性与初始空间位置的基础上,设定分箱规则,获取离散点最近的格网点坐标;通过遍历,统计并计算每个搜索邻域内点的数量,以离散点初始坐标与点密度值为输出结果。以USGS的美国大陆地下水资源数据集展开实验研究,采用可视化输出与时间复杂度为验证指标,与核密度估计算法进行对比验证。实验结果表明,该算法提高了点密度的识别性,获取了离散点真实的密度值,可视化效果与精度方面均优于ArcGIS 10.4.1与kde2d核密度分析的结果、运算效率优于kde2d算法。 相似文献
5.
主要阐述国内外消防标准对消防泵的性能要求,消防泵性能要求中零流量点、额定流量点、1.5倍额定流量点的重要性及在消防系统中的应用。 相似文献
6.
多点分布式储能系统在响应过程中,对外部环境和需求响应等因素考虑较少,导致调度成本过高,调度模型运行效率较低.基于此,提出建立计及需求响应的多点分布式储能系统多阶段入网调度模型.实验结果表明,计及需求响应的多点分布式储能系统多阶段入网调度模型可快速完成调度任务,且调度成本较低. 相似文献
7.
兴趣点(POI)推荐可以帮助用户发现其没有访问过但可能感兴趣的地点,是重要的基于位置的服务之一。时间在POI推荐中是一个重要因素,而现有POI推荐模型并没有较好地考虑时间因素,因此通过考虑时间因素来提出融入时间的POI协同推荐(TUCF)算法,从而提高POI推荐的效果。首先,分析基于位置的社交网络(LBSN)的用户签到数据,以探索用户签到的时间关系;然后,利用时间关系对用户签到数据进行平滑处理,以融入时间因素并缓解数据稀疏性;最后,根据基于用户的协同过滤方法,在不同时间推荐不同POI给用户。在真实签到数据集上的实验结果表明,与基于用户的协同过滤(U)算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了63%和69%;与具有平滑增强时间偏好的协同过滤(UTE)算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了8%和12%;并且TUCF算法的平均绝对误差(MAE)比U算法和UTE算法分别减小了1.4%和0.5%。 相似文献
8.
MicroRNAs(miRNAs)是一类长约22~23碱基(nt)的单链非编码RNA,在生物进化方面有着重要意义。成熟的miRNA会通过其种子序列(5’第2-8位核苷酸)与message RNAs(mRNAs)的3’UTR区域靶位点进行完全或不完全配对,实现切割mRNA及抑制mRNA翻译等功能。由于miRNA结合mRNA靶位点的机制仍未明确,因此预测miRNA靶位点的工作一直是miRNA研究领域的一大挑战和难题。实验方法虽然准确,但耗时长且昂贵。在生物信息领域,基于规则匹配的常规计算方法虽然能进行靶位点的预测,但存在着准确率偏低的问题。随着深度学习的兴起及实验验证数据及具体靶位点信息的丰富,基于深度学习的方法成为了miRNA靶位点预测领域的研究热点。首先介绍了常用的miRNA预测数据集、预测类型和常见特征;之后对预测研究中常用的深度学习模型进行阐述;接着介绍了常规的预测方法及基于深度学习的预测方法,并对这些方法进行了分类总结和性能的对比分析;最后对使用深度学习的预测工作当前存在的问题及未来的发展进行了探讨。 相似文献
9.
针对碳纤维增强树脂基复合材料(Carbon fiber reinforced polymer,CFRP)弱导电性和异质多相结构特点,通过设计开发高分辨率涡流线圈探头结合空频域信号处理方法,实现对碳纤维复合材料板中10-6~10-3m细观尺寸范围内的纤维分布以及纤维缺失、褶皱和空隙过大等缺陷的涡流成像.主要从线圈探头耦合特性建模仿真和图像特征参数提取两个方面对碳纤维复合材料的电涡流细观尺度成像技术进行研究,建立分离式线圈探头耦合阻抗信号模型和点扩散函数数学模型,综合考虑这两方面影响因素设计一种自调零涡流探头并确定了其结构参数.对多方向CFRP层合板进行了检测并研究了图像的特征参数提取方法,基于复平面相位旋转的方法确定每个扫描点的像素值,得到了清晰的纤维纹路分布和缺陷图像,进一步提高检测的分辨率. 相似文献