智能电网中D2D网络的通信资源管理优化方案

当前在智能电网的应用中,各种智能终端的使用,使得移动数据流量空前增长,电力互联方式在面临海量数据传输的需求时,由于资源受限,信道间会产生一定的干扰,从而影响通信质量。为了解决通信资源管理这一问题,与常见的移动边缘计算(MEC)方法不同,文中提出了一种网络资源分配方法,优化链路选择和子信道分配,以实现能量效率的最大化。仿真结果表明,与没有卸载和部分优化的方法相比,此方法在能效方面有了很大的提高。     

响应面法优化白芷中欧前胡素的提取工艺

采用高效液相色谱法测定欧前胡素的含量，以水提液中欧前胡素提取率为实验指标，在单因素试验的基础之上，以提取温度、提取时间、液料比为考察因素，利用Box-Behnken Design响应面法进行三因素三水平试验设计。响应面法优选出白芷中欧前胡素的最佳提取工艺为提取温度72℃、液料比8倍、提取时间1.5 h,在该条件下欧前胡素提取率为0.97%。本研究优化的白芷中欧前胡素的提取工艺方便、稳定。     

葫芦容器生态包装设计探析

目的 研究葫芦容器作为生态材料在包装设计中的运用.方法 从葫芦容器的渊源和表现形式两个方面探究,明晰了葫芦作为容器就具备存放盛装、便利实用的包装功能.分析和探讨葫芦作为包装容器的优势,体现在葫芦材质、葫芦造型、葫芦工艺方面,归纳总结出葫芦是现成的生态包装容器,材质安全无害易降解,自然培育无环境破坏压力,符合绿色环保要求.结论 结合实践设计提出葫芦容器的生态化、形态化、功能性的设计延伸再利用,以及葫芦容器的产业化生产的可行性探讨,以期使葫芦容器得到传承与推广.     

厂房温度特性建模与动态仿真

本文开发了一套制冷状态下某洁净厂房的温度特性模型,该模型相对Multizone模型结果更精确,相对CFD模型计算更快捷.运用该模型,对空调参数、室内设备散热量、室外参数等影响因素开展动态仿真,研究厂房整体及局部区域的温度特性,仿真结果与实测数据符合情况良好.结果 显示空调系统与室内散热量对厂房温度影响较大.厂房内设备散热量变化对所处区域影响最大.厂房连续运行时,室内参数对室温影响比室外参数明显,厂房停工休息时,厂房温度仅受室外参数影响.     

离子色谱-电导法检测酱油中氯化钠的含量

该研究采用灰化预处理+离子色谱-电导法检测酱油中食盐的含量，并与莫尔法、电位滴定法进行比较。结果表明，莫尔法存在滴定过量问题，电位滴定法对温度等外界环境条件和仪器操作要求苛刻，而离子色谱-电导法具有操作简便快速并具有较好的准确度和精密度。实验结果表明，氯化钠含量处于11.56～11.61 g/100 mL之间，回收率实验结果为96.00%～102.10%，相对标准偏差为0.089%。干扰实验对结果无明显影响，且能同时测定多种离子，可用于成品酱油中氯化钠含量的检验。     

烧结时间对含铅玻璃制备微晶玻璃析晶及性能的影响

以铅玻璃与粉煤灰为原料，通过协同熔炼制备了微晶玻璃。通过XRD和SEM等手段研究了不同烧结时间下微晶玻璃的物相组成及显微结构，测定了微晶玻璃的密度、吸水率、维氏硬度和化学抗性。结果表明: 延长烧结时间对含铅玻璃加入量为40%(FG40)、50%(FG50)样品的晶相类型和晶化程度有影响，而对含铅玻璃加入量为60%(FG60)、70%(FG70)和80%(FG80)样品的影响较小。随着烧结时间延长，样品晶化程度提高，晶体长大，玻璃相减少。适宜的含铅玻璃加入量为50%~70%，对应的FG50、FG60、FG70样品最佳烧结时间分别为4 h、3 h、3 h。     

基于深度学习的包装缺陷快速检测方法

包装缺陷在线检测对提升产品质量具有重要意义.针对工业生产中人工目检效率低、漏检率高,以及基于显式特征提取的缺陷检测方法通用性差、特征提取复杂、缺陷区域占比小等问题,本文提出了基于迁移学习的改进MobilenetV2轻量化网络的包装缺陷快速检测方法,并利用某工厂糖果产线包装质检环节存在的4种表面缺陷对其进行测试.结果 表明,该方法具有检测速度快、缺陷正确检测率高等优点,单个产品处理时间为0.053 s,验证集上缺陷识别率为98.333％,在线测试缺陷品召回率为96.596％,在检测精度较高的同时能满足高速产线的实时性需求,最高支持2 m/s的传送带运行速度.     

316L不锈钢金属间相固溶过程中的微结构表征

利用扫描电镜、X射线衍射仪和电子背散射衍射仪等设备研究了热轧态316L不锈钢金属间相(σ相和χ相)在固溶过程中的微结构演变规律,同时,利用高温激光共聚焦显微镜对金属间相回溶的全过程进行了原位在线观察,确定了最佳固溶温度。结果表明,固溶过程中发生了γ+σ+χ→γ+σ+χ+α/FeCr→γ+α/FeCr的相变过程。金属间相的回溶从1033.1℃开始到1149.5℃结束,回溶时间为21s,消除金属间相的最佳固溶温度约为1150℃。固溶处理前,基体中分布的带状组织形态不规则,χ相和σ相的面积比分别为0.46%和0.94%;固溶处理后,带状组织形态一致,主要分布铁素体和FeCr相,而χ相和σ相不可见。     

Image label transfer: Short video labelling by using frame auto-encoder

The number of short videos on the Internet is huge, but most of them are unlabeled. In this paper, a rough labelling method of short video based on the neural network of image classification is proposed. Convolutional auto-encoder is applied to train and learn unlabeled video frames, in order to obtain the feature in certain level of the network. Using these features, we extract key-frames of the video by our method of feature clustering. We put these key-frames which represent the video content into the image classification network, so that we can get the labels for every video clip. We also compare the different architectures of convolutional auto-encoder, while optimizing and selecting the better performance architecture through our experiment result. In addition, the video frame feature from the convolutional auto-encoder is compared with those features from other extraction methods. On the whole, this paper propose a method of image labels transferring for the realization of short video rough labelling, which can be applied to the video classes with few labeled samples.