电力物联网终端网络安全监测技术研究

根据电力物联网终端网络监测技术提出的安全性和可靠性更高要求,加快电力物联网终端网络安全管理平台的建设,尽快实现网络终端的实时监测和闭环管理。因此,本文重点研究和分析了电力物联网终端的网络安全监测技术,从而确保了电力物联网终端的网络安全,避免了各种病毒和网络安全漏洞对电力系统的网络安全造成严重威胁。     

两种渠道衬砌机衬砌施工质量控制及工效对比

南水北调中线一期工程总干渠禹长段第三标段渠道为梯形断面,全渠段采用现浇混凝土衬砌。为了保证该渠段混凝土衬砌质量满足设计要求,在渠道衬砌施工中采用了专用和人工两种不同的衬砌机械,介绍了渠道衬砌施工主要工艺流程和施工质量控制方法。比较了两种机械各自的优势、主要差别和所需的人工成本。结果表明,专用衬砌机施工工效远高于人工衬砌机,可节约人工成本15%以下。     

2种常见浆果及其果酱制品的国内外食品安全标准限量分析

近年来,随着环保和健康意识的不断增强,国外技术性贸易壁垒越来越严格,发达国家对于进口产品的食品添加剂、农药残留等食品安全限量的要求也日趋严苛。为了打破我国浆果及其果酱制品出口的贸易壁垒,提高我国产品质量水平,亟需对国内外相关食品安全标准进行对比分析。本文通过将2种常见浆果及其果酱制品的国内外食品安全标准限量进行对比,发现我国食品安全标准与国际食品法典委员会标准、欧盟标准在对2种浆果的农药残留限量以及果酱制品的添加剂限量上存在的差异,以期为我国提升产品质量和安全水平提供参考,为我国出口企业的产品提供技术支撑和法律依据。     

内装焊药的管状焊条

用管内填装焊药的管状焊条的焊接方法,由于焊药均匀的送入,保证了优良的焊接质量。曾就下列形式的管状焊条进行了试验: 1.内径5公匣、长350公厘的黄铜管,管内填装下列成分的焊药:硼酸70％;烧炼硼砂21％,氟化钙9％.用丙烷——氧气火焰进行焊接。 2.内径5公厘、长350公厘的紫铜管,管内填装下列成分的焊药:烧炼硼砂78％;硼酸4％;氯化钠13％;重碳酸钠(苏打)5％。用乙炔——氧气火     

钢铁材料表面自身纳米晶化及其应用前景

实现钢铁材料表面自身纳米晶化的主要方法有超声喷丸、高能喷丸和机械研磨处理等。大塑性变形诱发晶粒碎化和应变诱导相变是钢铁表面自身形成纳米晶的主要机制。表面自身纳米晶化能够显著提高钢铁材料的表面强度、硬度、耐磨和耐疲劳性能，在化学热处理和电化学防护方面展示了广阔的应用前景。     

高分辨率声波测井仪时差信息处理系统设计与实现

介绍了高分辨率声波测井仪，时差信息处理系统的研制及工程实现。采用单片机作为核心８单元，使其智能化程度大大提高。Ａ／Ｄ，Ｄ／Ａ采用１２位分辨率的ＡＤ５７４Ａ和ＤＡＣ１２１０，使系统高精度，高速度达到统一。采用８２５３可编程定时／计数器，用独立振荡器向ＣＬＫ提供计数时钟，大大提高了计时精度，合理了门控单元的开门，关门时间，使系统干扰能力进一步加强，扩展了串行通讯，键盘操作与显示接口等，与上位     

基于样本个体差异性的深度神经网络训练方法

深度神经网络目前在许多任务中的表现已经达到甚至超越了人类的水平,但是其泛化能力和人类相比还是相去甚远.如何提高网络的泛化性,一直是重要的研究方向之一.围绕这个方向开展的大量卓有成效的研究,从扩展增强训练数据、通过正则化抑制模型复杂度、优化训练策略等角度,提出了很多行之有效的方法.这些方法对于训练数据集来说都是某种全局性质的策略,每一个样本数据都会被平等的对待.但是,每一个样本数据由于其携带的信息量、噪声等的不同,在训练过程中,对模型的拟合性能和泛化性能的影响也应该是有差异性的.针对是否一些样本在反复的迭代训练中更倾向于使得模型过度拟合,如何找到这些样本,是否可以通过对不同的样本采用差异化的抗过拟合策略使得模型获得更好的泛化性能等问题,提出了一种依据样本数据的差异性来训练深度神经网络的方法,首先使用预训练模型对每一个训练样本进行评估,判断每个样本对该模型的拟合效果;然后依据评估结果将训练集分为易使得模型过拟合的样本和普通的样本两个子集;最后,再使用两个子集的数据对模型进行交替训练,过程中对易使得模型过拟合的子集采用更强有力的抗过拟合策略.通过在不同的数据集上对多种深度模型进行的一系列实验,验证了该方法在典型的分类任务和细粒度分类任务中的效果.     

论中国旅游发展道路与旅游立法之间的关系

从中国旅游发展模式的基本特点入手,重点分析了中国旅游立法相对滞后的根本原因,进一步阐述了旅游立法的重要作用,对今后旅游立法工作具有指导意义。     

基于EDA和回译的导游投诉文本混合增强方法

近年来,使用机器学习算法从导游投诉文本数据中识别出导游违规行为,辅助旅游监管人员工作,为旅游监管提供依据,成为一个必然趋势。然而导游投诉文本存在着语料单一、难以获取等困难,如何对这些导游投诉文本进行文本增强以满足导游违规行为识别需要,是一个迫切需要解决的问题。针对这一问题,提出了一种基于EDA(easy data augmentation)和回译的导游投诉文本混合增强方法。从EDA和回译两个角度对导游投诉文本进行增强,将两种方法返回的增强投诉语料进行混合,得到最终的增强文本;并将该方法在实际的导游违规行为识别系统中进行了应用与验证。通过大量实验对该方法与传统的EDA文本增强方法、回译文本增强方法进行了分析与对比,实验数据表明,基于EDA和回译的导游投诉文本混合增强方法相对于其他两种传统文本增强方法具有更高的准确率和更优秀的文本增强效果,应用在实际的导游违规行为识别系统中得到了87.54%的准确率,相比原始数据集准确率提升了7.4%。