ETL应用优化设计与实现研究

分析和研究了传统ETL工作流程处理过程,采用JAVA技术,提出了ETL工作流程优化方案,对传统ETL性能问题提出了优化办法,并进行优化处理,很好地解决了数据集成处理过程数据融合、数据一致化和数据同步更新等重要问题,减轻了瓶颈制约,节约了处理时间开销.实际应用证明,优化后的ETL流程方案有效地减少了传统ETL工作流的时间花费,执行效率好,具有良好的实践应用价值.     

十堰市举办高强度混凝土应用技术规程培训班

7月3日,由十堰市散装水泥办公室、十堰市混凝土砂浆协会和中国建筑科学研究院培训中心联合举办的《高强混凝土应用技术规程》JGJ/T281-2012(以下简称《规程》)培训班在武当山老营国际饭店开班.十堰市建设、建材主管部门代表,预拌混凝土(砂浆)企业的生产负责人、实验室主任和工程技术人员及各施工、设计、监理、质量管理单位的工程技术人员共计80余人参加了此次培训班.     

基于16S rRNA 基因的戈登氏菌演化分析

探讨19种戈登氏菌共31株间16S rRNA基因演化关系。利用16S rRNA基因序列进行相似性分析和同源性比对,并运用Neighbor-Joining法构建进化树,进行演化分析。其中13条16S rRNA基因序列来自临床分离株,其他16S rRNA基因序列来自Genbank。结果表明：13株临床分离菌株包含4株Gordonia paraffinivorans,6株Gordonia bronchialis 和3株 Gordonia sputi,临床分离株的相似性百分比为93．5％-99．7％;16S rRNA基因序列在戈登氏菌不同种间存在较为明显的差异性（2％—6．2％）,可将临床分离株鉴定到种。进化分析结果显示：戈登氏菌分为两大类群,三种临床分离株在演化上按出现的先后依次为Gordonia bronchialis、Gor-donia sputi、Gordonia paraffinivorans。所做研究可为戈登氏菌相关疾病的流行、预防、治疗和控制提供一定的参考。     

油气田开发项目多层模糊综合后评价研究

若进行油气田开发项目综合后评价的分析，结合油气田开发项目的特点，建立一套科学、实用、合理的综合后指标体系则是后评价的前提和关键。在油气田开发项目的综合后评价中，引入模糊评价法对油气田开发项目进行成功度评价，具有一定的可行性，因为这比使用简单的成功度评价法更能准确评价开发项目的成功程度。就油气田开发项目综合后评价指标体系的建立与模糊综合后评价做了初步的研究与尝试。     

基于遗传算法的高考志愿填报排序问题的研究

针对高考志愿填报录取最优化、最佳匹配问题,提出了基于遗传算法搜索最优解的解决方案。该方案模拟物种自然选择和遗传进化过程,将不同考生的高考志愿按录取结果利益最大化进行排序。在可选择院校数量相同的情况下,对不同考生考试成绩的数据通过程序不断进行智能优化和迭代,志愿排序结果趋于稳定,且达到最佳匹配。其不但满足考生的实际需求,而且达到志愿填报利益最大化的目的。该方法采用涵盖985、211、普通院校的10所高校的实际数据进行测试,结果表明,遗传算法可以用来求解最优高考志愿填报排序问题,且具有很高的准确率和适应度。     

一种高强耐水型石膏基自流平砂浆的研制

脱硫石膏通过合适的煅烧和粉磨工艺后得到性能优良的建筑石膏(β-半水石膏),以该脱硫建筑石膏为主要材料,加入适量矿渣粉及少量水泥,再配入一定比例的减水剂、缓凝剂、纤维素醚、消泡剂等外加剂,控制pH值在8～9范围内。通过不同配比试验研究,得到一种性能优良的自流平材料,微观分析结果表明,材料水化产物主要为C-S-H凝胶和部分纤维状三硫型水化硫铝酸钙(AFt)、针状硬硅钙石[Ca₆Si₆(OH)₁₇],养护28d抗压强度达到44.6MPa,软化系数0.82,达到了石膏基自流平砂浆高强耐水的目标。     

网构软件可靠性代数模型及简化计算研究

为了在网络环境下为网构软件提供一致的语法和语义规约并进行可靠性分析,利用抽象代数理论,根据网构软件特征,建立了网构软件形式化代数模型,在此基础上实现了构件组合运算,在定性和定量方面具有演算能力,提出了网构软件系统可靠性计算的简化方法。实验证明,在网构软件的形式化分析基础上建立的模型和提出的可靠性计算方法正确、有效,可以有效地应用于网构软件设计、开发和测试、维护等方面。     

实时多任务软件系统的可靠性模型

在一个实时多结点，多任务系统中，软件系统的故障是由多种原因引起的，比如，某一个结点上一个任务模块的设计缺陷或者瞬时故障；任务执行超过截止时间，结点间的通讯故障或者通讯超时等原因。基于上述特点，本文根据程序模块的故障概率和结点间通讯关系，提出了一个实时多任务系统的可靠性评价模型。     

多处理器实时系统的分析和设计方法

本文阐述了当前在多处理器实时系统的分析和设计中常采用的几种方法，并在此基础上提出了一种新型的分析设计方法，即ＧＡＤＭ方法。这种方法综合了功能分解法，面向目标分析法和全局数据库模型法的特点，为多处理器实时系统的分析，设计提供了一种十分有效的手段。     

基于深度学习的三维点云头部姿态估计

3D人脸识别是计算机视觉领域的重要组成部分,Pointnet依靠深度学习解决了点云的无序性,实现了3D点云的全局特征提取,但由于点云数据缺乏细节纹理,仅靠全局特征很难实现复杂情况下的人脸识别。针对以上问题,基于Pointnet提出了一种局部特征描述子,用于描述点云局部空间的几何特征,并引入关键特征增强机制,通过特征概率分布增强人脸关键信息,该机制能减少不必要特征对任务的干扰,有效提升模型的准确率。在公共数据集CASIA-3D、Lock3DFace、Bosphorus上进行实验测试,结果表明该方法能很好地应对表情变化、部分遮挡以及头部姿态的干扰,在弱光环境下其准确率高于RP-Net 1.1%,并具有良好的实时性。