界首水文站自动流量比测分析

文章通过对二线能坡法流量自动监测系统获取的流量数据与实测流量数据进行比测和分析,证明了自动流量数据的可靠性,为获取流量数据提供了新的途径.     

地铁机电安装绩效领先指标自动预测方法

目前的绩效领先指标的预测中对样本数据的平稳性考虑不足,样本数据波动性大,影响最终的预测准确性.因此提出地铁机电安装绩效领先指标自动预测方法,首先对影响项目绩效的指标进行拟定描述,确定指标后使用Lasso方法来确定其中变量对绩效指标影响程度,然后使用ADF单位根检验法对相关波动数据进行平稳化处理,运用BP神经网络技术来实现自动预测.为了验证设计方法是否满足设计目的 ,设计实验,使用某地铁机电安装工程的数据作为样本数据并进行自动预测,预测结果显示:本文设计方法对比其他方法结果更接近实际值,设计满足设计要求.     

一种飞行计划航段自动激活方法

飞机从一个航段飞向下一个航段时,需要对下个航段是否激活进行判断.提出了一种新的飞行计划航段自动激活方法,通过获取飞机当前位置及其磁差,并结合临近的3个航路点对应位置的磁差经纬度,分别计算3个航路点与飞机位置对应的磁航向角,通过磁航向角之间做差进行比较,进而判断是否被激活.算法推导完成后,通过基于模型的系统工程工具SCADE SUITE进行了建模,并结合杰普逊航图进行了实际数据采样与仿真.仿真结果表明:该航段自动激活方法能够有效稳定地激活下一航段,比传统方法计算简便,方法实用有效.已在实际飞行中成功应用,达到了预期效果.     

基于NR-Transformer的集群作业运行时间预测

高性能集群的作业调度通常使用作业调度系统来实现，准确填写作业运行时间能在很大程度上提升作业调度效率。现有的研究通常使用机器学习的预测方式，在预测精度和实用性上还存在一定的提升空间。为了进一步提高集群作业运行时间预测的准确率，考虑先对集群作业日志进行聚类，将作业类别信息添加到作业特征中，再使用基于注意力机制的NR-Transformer网络对作业日志数据建模和预测。在数据处理上，根据与预测目标的相关性、特征的完整性和数据的有效性，从历史日志数据集中筛选出7维特征，并按作业运行时间的长度将其划分为多个作业集，再对各作业集分别进行训练和预测。实验结果表明，相比于传统机器学习和BP神经网络，时序神经网络结构有更好的预测性能，其中NR-Transformer在各作业集上都有较好的性能。     

2022年边缘计算的5个趋势

边缘计算趋势在商业中扮演着关键角色,因为现在边缘部署无处不在。随着智能手机、智能手表和自动驾驶汽车在内的边缘计算设备的列表以指数速度增长,商业专业人士需要在2022年紧跟前沿趋势。事实上,经过几年的发展,边缘计算似乎将在2022年的采用和投资方面取得巨大进展。以下是需要关注的边缘计算趋势。     

贵州水利工程运行期生态流量下泄过程中存在问题及对策探讨

为确保水利工程在运行期间能足额下泄生态流量，整理了贵州目前水利工程常采用的４种生态流量下泄方式，并分析了各自下泄方式适用范围及存在问题。针对中小型水利工程运行期生态流量下泄存在的问题，提出了应加强恒生态流量自动控制阀的研究与应用，推动智慧水利平台建设，强化生态用水调度运行管理，完善相关行政管理部门生态流量监控管理平台，同时结合国家近期出台的有关生态流量管理的法律法规、条例、政策增强生态流量在线监测监控的管理力度等5条对策建议，以实现生态流量实时足量下泄的技术支撑，并以现行有关生态流量下泄的法规条例为抓手加强管理，可保障河流水资源开发与生态环境保护的协调发展。此结论可为贵州仍至全国其他省（自治区、直辖市）水利工程下泄生态流量方式的选取及生态流量监控监管提供参考。     

HXD2型电力机车自动换端控制研究与实现

介绍了HXD2型电力机车自动换端控制技术,对相关控制原理进行了系统阐述.首先对自动换端功能进行了概述,然后对自动换端升弓原理进行了逻辑分析,最后对机车外重联模式下的自动换端控制进行了详细说明.     

浅谈5G车路协同自动驾驶技术的应用

自动驾驶成为当前社会热点,也是人工智能以及自动化技术创新发展的重要方向。自动驾驶的实现对于计算机信息技术同样也提出了较高要求,基于5G技术发展的创新优化极为必要。5G车路协同自动驾驶技术就是现阶段的研究重点,确实也表现出了极强的作用价值,成为未来发展趋势。文章即重点围绕着5G车路协同自动驾驶技术的应用,在简要介绍该技术及其性能要求的基础上,具体从多个方面探讨了如何予以构建运用,希望具备参考借鉴作用。