新一代超薄显示技术-OLED

随着科学技术的发展,电子显示技术也在不断地更新换代.从传统的阴极射线管(CRT)发展到了先进的液晶屏(LCD).现正在向第3代显示技术过渡.     

变电站系统抗震韧性快速评估方法北大核心CSCD

变电站系统抗震韧性评估为提升其抗震性能提供指导,有助于减少震后各类损失,为了优化其韧性评估的运算效率,文中提出一种向量化快速评估方法。首先建立设备破坏概率矩阵,结合随机抽样获得设备状态矩阵,利用向量化分析模型模拟变电站工作过程,最后定义了系统评价指标,通过蒙特卡洛抽样量化计算变电站系统的剩余功能和抗震韧性指标。利用该方法对一典型220 kV变电站进行抗震韧性快速评估,高效地量化对比了在不同地震强度下加固各类设备对系统韧性的提升,并基于多维指标找寻多种关键设备及多维加固策略。该方法可为特高压变电站系统韧性评估提供技术支持。     

NIM反射试验场电性能评估核心技术研究

评测中国计量科学研究院(NIM)新建反射试验场测试装置的准确性,需要足够准确的基准值。通过分析对比矩量法模型与实测模型,设计制作了一种小馈源偶极子天线,根据矩量法准确性与收发天线间距无关这一特性的近场法,分析了近场法在实测中的误差缩减效应,然后据此验证了基准值的准确性(在30 MHz~1 GHz频段24个典型频率点的场地插入损耗偏差小于0.22 dB,相当于天线系数误差小于0.11 dB)。在30 MHz~1 GHz频段10 m距离条件下对NIM新建测试装置的评测结果为:在24个典型频点,水平极化时偏差小于0.26 dB,垂直极化时偏差小于0.34 dB;在频率间隔1 MHz的扫频范围内,垂直极化时偏差小于0.6 dB。     

基于收益率门槛限制考虑的网格资源拍卖问题

基于收益率门槛限制的视角,通过建立效用函数模型并结合动态博弈理论,对网格资源的拍卖问题进行了探讨.在对网格资源提供者与竞标网格资源使用者的动态博弈过程进行分析时发现,网格资源提供者的最优策略选择决定于其对货币收益与非货币收益的偏好程度,以及网格资源使用者的最高报价.在收益率门槛给定的条件下,当参与竞标的网格资源使用者具有较低的生产利润或付出较高的努力成本时,网格资源使用者将会选择价格较低的投标策略.研究结果表明收益率门槛机制的引入,在一定程度上可以使得参与双方的效用达到最大化.     

采用FPGA通过BT.656接口实现传输4路视频流的方法

提出一种使用FPGA(现场可编程门阵列)实现一个ITU-R BT.656并行硬件接口传输4路CIF格式视频流的方法。该方法说明了从视频处理器到FPGA传输4路CIF格式视频流的数据结构,利用该数据结构,一个ITU-R BT.656的硬件接口可传输4路不同的CIF格式的视频数据流。FP-GA将4路视频数据流分离、插值生成D1(720×576像素)格式的数据输出给视频处理器。这种方法提高了视频处理器的扩展性,增加了视频处理器输出视频的路数。     

计算机联机考试系统的研制

目前，国际国内计算机网络界常见的水平技能考试采用的是联机在线考试方式，例如微软的MCP，CISCO各系列的认证考试等。这种考试机制具有客观性强、测试知识全面、公平等特点。本考试系统就是模拟这种情形而开支。该系统采用VFP6．0作为开发工具，具有实用、简单、高效等特点，很适合网络环境下的各科目考试。     

一种多接口多信道VANET动态频谱分配算法研究

为了实现多接口车载自组织网络(VANET)车辆节点之间通信频谱的动态分配,提出了一种基于信道反馈的动态频谱分配算法。在图论着色模型的基础上,分析信道的质量情况,定义了信道反馈矩阵,车辆节点可以根据信道反馈矩阵中元素的值来自主选择可用信道,从而实现了信道的最大化利用。通过软件仿真比较,可以看出该算法实现了频谱的动态分配,在兼顾最大化系统总收益的前提下大幅度减少了算法的时间开销,显著提高了多接口多信道V ANET的网络性能。     

Kano模型分析法获取智能手机中老年用户需求的实证研究

Kano模型作为一种定性的分析模型,被广泛应用在新产品开发、互联网用户体验、公共服务及服务管理等领域.本文以小米手机MIUI系统为例,运用Kano模型分析法对中老年用户使用智能手机过程中的细致需求进行系统的研究,梳理出中老年用户关注的基本需求功能项和期望需求功能项,以解决中老年智能手机功能优化过程中用户黏度的瓶颈,以达成中老年用户对智能手机使用的忠诚度.     

海量数据电子表格组件的设计与实现

本文结合自主软件开发中对海量数据电子表格的实际需求,从电子表格的设计思路、技术方案、基本功能、“块”数据操作功能实现等几个方面介绍了利用“虚表”+“内存数据库”技术实现百万级记录的电子表格组件,结合实际的大数据测试对比验证了该海量电子表格的优势,并就下一步的深入应用研发提出方向。     

大数据条件下现场运行电能表计量误差估计方法

为了探究现场多维影响工况下在网电能表的计量性能,并映射其在标准实验室条件下的计量误差,提出一种基于大数据分析技术的现场服役电能表计量误差估计方法,结合现场运行的环境数据和电因素数据实现在线计量误差估计。首先,通过优化聚类评价指标实现K-Means聚类算法的改进,并对现场环境数据进行聚类分析;然后,采用LM算法优化基于BP神经网络的数据训练方法,结合负载电流、功率因数等数据,构建电能表电能误差与环境温度、湿度和负载电流、功率因数四种应力的映射关系;最后,在获取电能表现场电能误差数据的基础上,开展工程应用实例计算。结果表明,利用所提方法可对电能表的计量误差进行划分,验证了所提方法的准确性。