铃铃音管理系统的设计与实现

彩铃业务的市场规模日益扩大。在彩铃平台中,彩铃铃音占据十分重要的地位。本文深入分析了彩铃业务对彩铃铃音的要求和彩铃业务运营过程中彩铃铃音出现的问题,提出了一种新的彩铃铃音管理系统。该系统的铃音列表生成模块以后台脚本的形式定时生成铃音列表文件,相比一般从数据库直接获取数据的方式,大大减少了忙时占用的数据库服务器资源数,提高了数据获取的速度。铃音文件处理模块,降低了彩铃平台与铃音相关故障的发生率。该铃音管理系统在整个彩铃平台中具有相对独立性,因此,对其他类似实体的管理系统具有很强的借鉴意义和参考价值。     

Dijkstra算法在肾脏移植交换系统中的应用

在肾脏移植过程中,经常存在一个病人的亲属愿意将自己的一个肾脏捐赠给此病人,但是他们的肾脏匹配不够好,只能放弃的情况,这明显是一种资源的浪费.一个可行的方案就是肾脏交换系统.在这篇论文中,我们提出了两种解决方法,分别代表了解决此问题的两个解决方向.给一些相应的组织,如美国的OPTN,一定的改进建议,并对其他国家建立类似的组织起到一定的指导作用.     

基于气象资源插值与迁移学习的广域分布式光伏功率预测方法

针对广域分布式新能源普遍缺乏新能源资源监测装置,而导致功率预测精度不足的问题,提出一种基于气象资源插值与迁移学习的广域分布式光伏功率预测方法。首先,基于地理信息和粗颗粒气象数据,对广域范围下的气象资源数据进行网格化插值;其次,依据插值结果对具有相同气象特征的光伏电站进行自组织映射(self-organizing maps,SOM)网络聚类,并对每一类中的光伏电站进行迁移学习的源域和目标域的划分,以保证预测精度;然后,结合长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络,引入误差修正环节,建立源域至目标域的双迁移模型;最后,以浙江省绍兴市的分布式光伏电站为实例验证该方法的有效性。相比于对各个光伏电站单独建模,所提方法能将目标域光伏电站的训练速度提高10倍以上,且在预测精度方面也有显著提升,具有一定的推广应用价值。     

基于动态门控特征融合的轻量深度补全算法

稠密深度图在自动驾驶和机器人等领域至关重要,但是现今的深度传感器只能产生稀疏的深度测量,所以有必要对其进行补全.在所有辅助模态中, RGB图像是常用且易得的信息.现今的许多方法都采用RGB和稀疏深度信息结合进行补全.然而它们绝大部分都是利用通道拼接或逐元素求和简单的对两种模态的信息进行融合,没有考虑到不用场景下不同模态特征的置信度.提出一种以输入深度稀疏分布为指导,结合双模态信息量的动态门控融合模块,通过动态产生融合权重的方式对两个模态特征进行更高效的结合.并且根据不同模态的数据特征设计了精简的网络结构.实验结果表明所提出模块和改进的有效性,提出的网络在两个有挑战性的公开数据集KITTI depth completion和NYU depth v2上,使用了很少的参数量达到了先进的结果,取得了性能和速度的优秀平衡.     

混流式水轮机主轴自激弓状回旋机理探讨

自激振动是一种常见的自然现象,水电站运行中最常见的当属混流式水轮机的自激弓状回旋,给机组安全稳定运行带来很大危害。混流式水轮机自激弓状回旋的研究主要集中在对其特征和规律的总结,对其形成机理的研究还相对较少。本文首先阐述了存在负阻尼是自激振动本质特征这一机理性认识,分析了间隙空化后空化、空腔作用力的变化及其负阻尼作用,提出该负阻尼作用是自激弓状回旋发生的主要源动力这一观点。通过对现有的增大迷宫间隙、向迷宫间隙处补气、减小顶盖排水等减轻自激振动措施的分析,间接证明了该观点的正确性。研究发现,常规弓状回旋公转频率和自转频率相同,但自激振动后公转频率和自转频率不同,公转频率达到临界转速频率后发生共振。本文还论证分析了自激弓状回旋和转轮转向相同、相反两种状况的启动力矩来源,发现并指出了自激弓状回旋和转轮转向相反时,振动频率等于主轴临界转速频率减转速频率这一规律。     

基于WiFi数字化抽油机研究

WiFi网络近年来得到快速发展,其具有带宽宽、部署便捷、自成体系和成本低等特点。采用WiFi无线网络对抽油机油井系统作为油井监控系统的网络基础,不仅可以实现油井工况参数的远程传输,还可实现音视频传输。监控系统的软件设计采用云端架构,所有的监控数据均存储于云端服务器上,通过Web服务发布到各终端。对传统抽油机的游梁尾梁采用自动调平衡装置,通过控制其前后移动,改变力矩调节抽油机的平衡,以达到节能。数字化控制技术将自动平衡、电机控制、工况监测集成为一个控制系统,可以根据工况参数实现电机运行参数的自动调整,从而实现最优化运行。     

碱性蓄电池隔膜用非织造布探析

介绍了碱性蓄电池隔膜用非织造布在电池生产中的作用和要求,对碱性蓄电池隔膜用非织造布的纤维原料、生产方法进行了比较分析。     

基于HJ-1高光谱数据的植被覆盖度估测方法研究

植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个重要参数,在水文、生态等方面有重要意义,同时,也是影响土壤侵蚀与水土流失的主要因子,是评价土地荒漠化最有效的指标。以环境一号(HJ-1)小卫星上搭载的新型传感器HSI获取的高光谱数据为数据源,通过选择合适的植被指数建立了植被覆盖度反演模型——像元二分模型。然后运用该模型提取了新疆石河子地区的植被覆盖度信息。通过与地面样方数据进行交互比较,对HJ-1/HSI数据反演植被覆盖度的精度进行了评价。研究结果表明,HJ-1/HSI数据能够得到较高精度的植被覆盖度反演结果,在植被动态及全球变化研究领域具有潜在应用价值。