美国国家人工智能安全委员会最终报告解析及启示

随着人工智能技术的快速发展和广泛应用,人工智能在国际竞争中的战略作用日益显现,特别是对以技术优势确保军事优势、实现国家安全目标具有不可替代的作用.为了促进入工智能和相关技术发展、满足美国的国家安全和国防需求,2018年8月,美国根据约翰·麦凯恩《2019财年国防授权法》成立了国家人工智能安全委员会,旨在为美国政府和国会提供战略层面的规划建议.     

APPLICATION OF PULSED PLASMA ARC WELDING TO BOILER TUBING SYSTEM JOINTING

本文对脉冲等离子焊接锅炉管系的研究工作中一些主要结果进行了论述,如焊接参数对焊接熔池控制的影响,主要焊接参数的匹配及主控参数的选定,焊接缺陷与消除方法及其在生产使用中的情况。还讨论了取等离子弧穿透时产生的音响讯号作为工艺适应控制讯号的问题。     

基于电网电力设备“两态”管理体制的安全生产责任体系建设的研究与应用

介绍了安全生产责任体系建设的基本内容,分析了电网电力设备安全生产现状及存在问题,并结合相关实践经验,分别从强化电网电力设备状态检修等多个角度与方面,探讨了电网电力设备安全生产责任体系建设策略。     

基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法

短期电力负荷的精准预测可以有效指导机组组合调度、经济调度与电力市场运营。针对输入数据特征量受限时负荷预测的低精度问题,提出一种基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法。通过建立融合局部特征预提取模块的LSTM（long short term memory）网络结构,并将其与XGBoost（eXtreme boosting system）预测模型并行结合,之后结合MAPE-RW（mean absolute percentage error-reciprocal weight）算法进行模型融合初始权重设置,对最佳权重进行搜索,构建最佳融合模型。通过运用电力负荷数据对所提方法进行预测实验,结果表明CNN-LSTM- XGBoost模型的MAPE（mean absolute percentage error）与RMSE（root mean square error）分别为0.377%与148.419 MW,相比于单一网络模型与融合模型结构实现了误差指标的显著降低,验证了基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法具有较快的模型训练速度、较高的预测准确度与较低的预测误差。     

储能与AGC机组协同的鲁棒调度

利用储能所具有的调节速率快的特点参与自动发电控制(AGC)机组调度,对应对风光间歇性具备明显的优势.已有计及储能的调度决策方法往往不能准确刻画储能应对风光间歇性的作用.为此,提出了储能协同AGC机组应对风光间歇性的两阶段鲁棒优化调度模型,将储能与AGC机组在控制中的动作轨迹抽象为任意2个瞬间之间的过程,利用储能所具有的快速充放电特点,弥补AGC机组响应速度的不足,提高其爬坡能力来释放机组的调节潜力,从而应对可再生能源发电的间歇性问题.所提两阶段模型具有解耦复杂、迭代次数多的特点,采用列约束生成(C&CG)算法进行求解.算例结果表明,与不考虑利用储能应对间歇性的模型相比,所提模型具有较强的鲁棒性,可有效降低对电力系统调度的配置需求,在经济和效率上有明显的优势.     

颗粒尺度对纳米材料相变的影响

运用Ｈｅｉｓｅｎｂｅｒｇ模型研究了纳米材料相变的尺度效应，建立了相变与颗粒尺度之间的定量关系。模拟结果表明，这一理论与实验数据相符合。     

射线辐射的防护与监测

介绍了国内外对X射线、γ射线和中子射线、α粒子射线对生物机体的损伤机理，防护方法，以及国内的有关防护标准。     

Cr对Cu-Ag-Cr合金再结晶行为的影响

采用真空熔炼方法制备了Cu-Ag和Cu-Ag-Cr合金,利用硬度测试、金相显微观察和透射电镜分析等方法,研究了Cr对Cu-Ag-Cr合金再结晶行为的影响.结果表明,微量Cr的加入,使合金中形成细小、弥散分布的析出相对位错和亚晶界具有强烈的钉扎作用,而有效抑制合金的再结晶,使Cu-Ag合金的再结晶软化温度提高150℃以上;同时还能显著细化合金的再结晶晶粒.     

少片渐变刚度钢板弹簧的优化设计与计算

讨论了渐变刚度钢板弹簧的载荷、变形量、刚度和应力的计算，建立了少片渐变刚度钢板弹簧的优化数学模型，利用MATLAB优化工具箱进行优化，并给出了计算实例。     

铼对钼冷脆转变温度的影响

众所周知,用置换元素使固溶体合金化,通常提高金属的强度并降低其塑性。然而首次是在1955年由文献[1]指出,当钼和钨固溶体中铼的加入量接近极限溶解度时,铼对其强度和塑性产生良好影响。随后的研究结果证实了铼对钼性能的这种影