新媒体环境下智慧化阅读推广研究——以重庆第二师范学院为例

开展智慧化阅读推广,紧跟时代步伐,有效提升读者多重阅读体验和满意度,增强智慧化阅读推广的价值,促进智慧化阅读推广服务的有效化、规范化、科学化、常态化、长期化发展,已成为当前阅读推广研究中一个重要的切入点。文章基于智慧化阅读研究,结合"新媒体"高新技术环境,提出智慧化阅读推广的内容分析、具体实施、环境构建、推广评估与效果、推广改进等几个方面组成的以读者为中心的核心服务体系。本文分析了智慧化阅读基本方面,以我校图书馆实际运用推广效果,智慧化阅读存在的优、劣势及相应的对策。     

基于人工神经网络的智能化架空线路应变快速解调方法北大核心

为了提高智能化光纤复合架空线路态势感知的实时性,将人工神经网络方法应用于光纤沿线应变解调,确定了神经网络的结构。编程实现了基于洛伦兹模型的最小二乘谱拟合方法和神经网络方法,采用不同信噪比和布里渊频移的布里渊谱训练神经网络,将它们应用于某光纤复合架空线路沿线光纤应变的测量,从不同角度比较了两种方法的计算结果。计算结果表明,神经网络方法能有效获得光纤沿线的布里渊频移进而获得应变,具有与谱拟合方法相似的准确性,但应变解调时间仅约为谱拟合方法的1/20000。研究结果为提高智能光纤复合架空线路态势感知的实时性提供了参考。     

IRS辅助的SWIPT系统中基于能效优先的波束成形设计与优化

以智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的无线携能通信(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)系统为背景,研究了该系统中基于能效优先的多天线发送端有源波束成形与IRS无源波束成形联合设计与优化方法。以最大化接收端的最小能效为优化目标,构造在发送端功率、接收端能量阈值、IRS相移等多约束下的非线性优化问题,用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)求解。采用Dinkelbach算法转化目标函数,通过奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和半定松弛(semi-definite relaxation,SDR)得到发送端有源波束成形向量。采用SDR得到IRS相移矩阵与反射波束成形向量。结果表明,该系统显著降低了系统能量收集(energy harvesting,EH)接收端的能量阈值。当系统总电路功耗为?15 dBm时,所提方案的用户能效为300 KB/J。当IRS反射阵源数与发送天线数均为最大值时,系统可达最大能效。     

模具设计与制造专业群虚拟仿真实训基地建设路径研究

针对模具设计与制造专业群实训教学开展过程中存在的问题,开展专业群虚拟仿真实训基地的建设,通过精密模具智能制造生产线仿真实训工厂、模具数字化设计及智能成型单元综合应用平台、开放共享课程资源等3个方面内容的建设,引入行业新技术、新工艺、新标准,确保虚拟仿真教学资源与学生职业能力培养相一致。基地建设依托智能制造新技术,以培养高层次复合型技术技能人才为主线,满足实训教学为核心,多方共享为目标,助力区域经济发展,服务"鲁班工坊"国际化建设,最终实现虚拟仿真实训基地区域示范性效果。     

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。     

基于词性特征的明喻识别及要素抽取方法

比喻是一种利用事物之间的相似点建立关系的修辞方式。明喻是比喻中最常见的形式,具有明显的喻词,例如"像",用于关联本体和喻体。近年来高考语文散文类鉴赏题中多有考查明喻句的试题,为了解答此类鉴赏题,需要识别比喻句中的本体和喻体要素。该文提出了基于词性特征的明喻识别及要素抽取方法。首先将句子中词向量化表示与词性特征向量化表示进行融合,将融合后的向量输入到BiLSTM中进行训练,然后利用CRF解码出全局最优标注序列;最后得到明喻识别和要素抽取的结果。公开数据集上的实验结果表明,该方法优于已有的单任务方法;同时也将该文方法应用于北京高考语文鉴赏题中比喻句的识别与要素抽取,验证了方法的可行性。     

直流配网型混合动力系统在车客渡船上的应用

针对车客渡船动力负荷切换频繁,传统柴油机推进油耗高、排放和噪声大的问题,提出一种基于变速发电机组和超级电容储能装置的直流配网型混合动力系统。目前系统已成功应用于“江苏路渡3011”轮,实船运行数据显示:该混合动力系统不仅能达到较好的节油效果、降低排放,更在操控性、舒适性上优于传统的柴油机推进模式。     

基于混合蚁群算法的异质车队低碳VRP研究

针对货运车辆在配送调度过程中产生大量碳排放的问题，建立模型将多种影响碳排放量的因素协同优化。模型中考虑了不同载重量的异质车队，两个节点之间有多条道路的柔性路径，以及车辆重量随卸货而减少的动态负载等因素，以碳排放量、行驶时间和行驶路程为优化目标，并加入了节点需求时间窗、根据速度变化划分路段、交接和卸货时间的约束。提出了一种混合蚁群算法，利用蚁群算法信息素强度更新方式保持群体记忆性，利用粒子群算法的快速收敛特性增加计算效率。通过随机数值算例的仿真优化与对比分析，验证了算法和模型的有效性。     

5G网络在智能交通中的应用发展趋势分析

Along with the advent of 5G era, China's transportation industry for intelligent development enters into the fast lane. Based on the integration of communication technology, Internet of things technology, big data technology, cloud computing technology, ar- tificial intelligence technology and so on, the whole process and all-round intelligent control are carried out in traffic construction, traffic management, road transportation, traffic service and so on, so as to ensure smooth and safe travel and to provide good servic- es to road, railway, civil aviation, water transportation and other transportation networks. It is the important feature of intelligent transportation in the 5G era. This paper analyses the trend of application and development of 5G network in intelligent transporta- tion, which is the research basis of perfecting transportation service and the scientific basis of promoting the intelligent and modern development of transportation in China.     

Hollow mesoporous silica nanoparticles as nanocarriers employed in cancer therapy: A review

Hollow mesoporous silica nanoparticles (HMSNs) have become an attractive drug carrier because of their unique characteristics including stable physicochemical properties, large specific surface area and facile functionalization, especially made into intelligent drug delivery systems (DDSs) for cancer therapy. HMSNs are employed to transport traditional anti-tumor drugs, which can solve the problems of drugs with instability, poor solubility and lack of recognition, etc., while significantly improving the anti-tumor effect. And an unexpected good result will be obtained by combining functional molecules and metal species with HMSNs for cancer diagnosis and treatment. Actually, HMSNs-based DDSs have developed relatively mature in recent years. This review briefly describes how to successfully prepare an ordinary HMSNs-based DDS, as well as its degradation, different stimuli-responses, targets and combination therapy. These versatile intelligent nanoparticles show great potential in clinical aspects.