基于ZigBee井下人员定位系统设计的研究

本文结合ZigBee的优点,研究符合需求的硬件网络环境,并设计开发一套应用于矿井下的人员定位系统.该软件系统中有安全可靠的人员定位功能,并且为了管理员更好地监控井下人员,还加入了人员轨迹回放功能,用于高效监测矿井人员的位置信息,便于在异常情况时矿井人员的及时撤离与实施营救.     

多方桌式会议系统的实现

本文介绍了一个可在ＷＩＮＤＯＷＳ９５／ＮＴ个人机和ＴＣＰ／ＩＰ网络环境中运行的多方桌式会议系统。文中详述了它的体系的各主要组成成分的设计考虑。     

综采工作面智能化开采技术现状及研究

目前,综采工作面智能化开采技术尚处于起步阶段,通过分析综采工作面智能化开采技术现状,针对实际生产过程中煤岩识别技术无法实现常态化应用、液压支架跟机移架效果差、智能化设备可靠性较差等问题,提出通过优化截割三角煤工艺流程,升级工作面设备,提升智能化监控平台软硬件水平等建议,从而实现智能化工作面常态化开采.     

基于Voxler的煤炭地质三维自动可视化应用

快捷高效的建立煤炭地质三维可视化模型尤为重要,使地质技术人员能快速进行地质资料的三维分析.通过对煤炭地质三维可视化模型建立技术的研究,结合Voxler软件功能特点,建立了煤炭地质三维自动可视化的方法和流程.利用Visual C++语言对Voxler软件二次开发,形成了基于Voxler的煤炭地质三维自动可视化建模程序.文...     

移动互联网下视频时延的用户体验质量研究

随着移动互联网的发展,移动视频业务的迅速爆发,良好的用户体验质量(QoE) 成为运营商挽留用户的关键因素。从用户体验角度,建立不同时延下移动视频业务的评价量化 标准。通过情景实验模拟的方法,以平均主观意见分(mean opinion score,MOS)量表建立用户 视频体验质量的实数映射关系。针对用户对视频观看时延的有效反应进行分级研究,得到以下 结果：单次和多次的初始缓冲时延和卡顿时延对用户观看移动视频的影响并建立用户体验质量 评价等级。在短视频中出现单次时延在4 s 以上,用户会出现负面情绪;在相同延迟时长下, 单次的初始缓冲时延的用户体验质量略优于卡顿时延;对于在一定播放时长的移动视频业务中 出现多次卡顿,卡顿时延短但是间隔频繁的体验质量比卡顿时延长但是间隔时间长的体验质量 要更差。     

实时CORBA rtORB的性能评估

介绍了一个实时CORBA的原型rtORB,给出了一个对其进行实时性能测试的平台。以延迟和延迟抖动为指标,通过与其他实时CORBA的性能比较,表明rtORB可以支持实时应用。为评估操作系统和通信对实时CORBA的影响,在不同操作系统上进行了测试。针对rtORB在不同操作系统上的测试结果,讨论了操作系统和通信对基于实时CORBA实时应用的影响。     

恶意域名检测研究与应用综述

目前,网络安全问题层出不穷,特别是近年来以域名为依托的攻击,如勒索软件、垃圾邮件、DDos攻击等,成为网络安全威胁的重要表现形式。以域名攻击技术为主要攻击方式的网络威胁,经历了从传统的机器学习的检测方法到主流的深度学习检测方法的转变。发现神经网络能够很好地自学习恶意域名特征,并能提供更高的检测率。但随着检测技术的不断提高,攻击者提出了更智能的DGA域名来规避神经网络的检测,在后续的基于这些DGA变体的检测成为目前域名检测技术的主要研究方向。随着生成对抗网络在域名检测方面的应用,Anderson等提出利用GAN来生成对抗样本提高检测,为域名的检测发展提出新的发展方向。最后,总结域名检测的发展概况及其存在的问题,并对域名检测的可发展点做出展望。     

关于煤层气勘探开发思路的探讨

以煤储层地质条件、构造条件为基础,构建煤层气勘探开发体系,选择合适的钻井工艺和井型,是提高煤层气勘探开发效果的有效手段。石嘴山矿区目前地质勘探程度较高,对煤层气地质特征具备一定的认知和掌握,基于前期石嘴山矿区煤层气勘探开发评价体系,采用350 m×300 m井间距+U型井的试验井网是最适宜于石嘴山矿区的煤层气勘探开发模式。石嘴山矿区煤层气勘探开发可以按照“边勘探边开发”的滚动式勘探开发模式,加快勘探开发步伐,尽早实现探采一体化的模式。     

基于手机使用情景的交互设计研究

目的明确使用情景的定义,并针对现有产品在不同使用场景下形成的交互形态进行分析,探究不同场景下产品使用时用户的交互诉求以及期望的交互体验,达到探索新的功能及交互方式的目的。方法以使用情景理论依据为研究基础,结合诺曼UCD理论和诺曼行为分析系统,了解用户在心理世界与现实世界中对信息处理的分类与筛选的方法,以此对用户在不同使用情景下的交互行为进行分析或预期,提出基于使用情景的交互设计方法基本方式,为交互设计提供新思路。结论通过得出的基于使用场景的交互设计方法,以现有手机拍照交互设计为实例,提炼出用户在不同场景中交互体验的需求痛点,针对用户的使用痛点,结合用户的使用诉求,提出创新的交互方式,以此初步证明研究思路的可行性。     

神经风格迁移模型综述

神经风格迁移技术主要用于对图像、视频等进行风格化,使其具有艺术美感,该领域极具应用价值,是人工智能的热门研究领域之一。为推动神经风格迁移领域的研究发展,对神经风格迁移技术进行了全面概述。简述了非真实感渲染技术和传统的纹理迁移技术。对现有神经风格迁移模型进行了分类整理,并详细探讨了各类代表性模型的算法原理及后续改进,分析了神经风格迁移技术的应用市场。提出对风格迁移模型质量的评判应该从定性评估和定量评估两个方面来考虑,并从各个角度讨论了现阶段风格迁移技术存在的问题以及未来研究方向。最后强调应提高模型的综合能力,在保证生成质量的情况下提升生成速度以及泛化能力。