我国页岩气开采进程影响因素分析

2015年4月国务院批准了《长江中游城市群发展规划》,长江中游城市群是以武汉、长沙、南昌3个中心城市为主体形成的特大城市群。为了促进长江中游城市群城市勘测事业合作与发展,武汉市测绘研究院、长沙市规划勘测设计研究院、南昌市城市规划设计研究总院,共同倡议成立“长江中游城市群测绘地理信息发展战略论坛”。本文介绍了论坛成立的背景和意义,分析了在经济新常态下城市勘测单位发展面临的机遇与挑战,阐述了论坛交流合作的原则和主要内容,并对推动论坛合作发展提出了建议。     

基于PLC的视频图像传输

在实现模拟视频信号在低压电力线上的实时传输的基础上，对整个系统的基本原理、设计和实现进行论述。     

两种包装材料结合真空贮藏对油炸脆枣货架期的预测

为探究低温油炸脆枣贮藏过程中品质劣变规律,采用PET真空包装、PET真空+脱氧剂包装、铝箔真空包装、铝箔真空+脱氧剂四种包装方式,分析不同贮藏温度(25、35、45℃)下酸价和过氧化值的变化,结合Arrhenius公式建立低温油炸脆枣货架期的预测模型。结果表明：不同贮藏温度下四种包装方式的油炸脆枣的酸价、过氧化值呈上升趋势,25℃变化速率低。从包装效果来看,铝箔真空+脱氧剂包装方式油炸脆枣的氧化速率最低(酸价动力学模型K值=0.0131,过氧化值动力学模型K值=0.0147),预测货架期模型R2>0.90,拟合度良好,货架期预测值模型误差小于10%。通过比较不同包装方式真空低温油炸脆枣的品质变化,铝箔真空+脱氧剂包装效果最佳,该包装方式下常温贮藏60 d,酸价上升了0.322 mg/g,过氧化值上升了0.026 g/100 g,预测货架期达180 d。     

我国四大小麦产区地理特征概述（二）

南方冬麦区位于秦岭、淮河以南,折多山以东,包括福建、江西、广东、海南、台湾、广西、湖南、湖北、贵州等省、自治区全部,云南、四JlJ、江苏、安徽省大部以及河南南部。全区主要属亚热带气候,但海南省以及台湾、广东、广西等省南部和云南省个旧市以南地区,已由亚热带过渡为热带。因受季风气候的影响,气候温暖,全年≥10的积温5750℃左右,变幅为3150℃～9300℃。     

基础四国温室气体排放及未来挑战

基础四国包括中国、印度、巴西和南非,是发展中国家参与应对气候变化国际谈判与合作的重要力量.本文从研读基础四国第二次国家信息通报入手,分析比较基础四国温室气体排放情况、减排目标以及减缓措施,并提出以下几点对策建议：在谈判策略上,四国应以人均GDP和人年均二氧化碳排放为核心,形成共同立场;在减缓措施上,四国应在提高能效、发展可再生能源领域方面加强合作;在适应气候变化方面交流推广相关经验;在清单核算方面强化沟通交流.     

无线传感网中移动式蠕虫的抑制与清理

在无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)中引入移动节点可以极大地提升网络性能。然而,移动节点一旦被蠕虫感染则会大大加快蠕虫在WSNs中的传播。针对这一新的研究问题,该文分2步来抑制和清理移动蠕虫传播源。首先建立了移动蠕虫感染模型,设计启发式算法以确定移动感染区域的边界,通过挂起感染边界附近的高风险节点来阻断蠕虫的进一步传播。第2步设计定向扩散的良性蠕虫对网络中被感染的节点进行修复,以彻底清除蠕虫病毒。理论分析和仿真实验结果均表明,该文所提方法能够在付出较小的代价下达到较好的移动蠕虫清理效果,适合能量受限的无线传感器网络。     

数字孪生五维模型及十大领域应用

数字孪生(Digital Twin)作为践行智能制造、工业4.0、工业互联网、智慧城市等先进理念的使能技术与手段,近期备受学术界和企业界关注,尤其是数字孪生的落地应用更是关注热点。模型是数字孪生的基础与核心,而传统数字孪生三维模型已无法满足现阶段技术发展与应用需求。在此背景下,为推动数字孪生技术在相关领域和行业的进一步应用,在数字孪生车间研究过程中,提出了数字孪生五维模型的概念,以适应新需求。基于前期相关研究,在进一步阐述数字孪生五维模型后,结合相关合作企业实际应用需求,重点探讨了数字孪生五维模型在卫星/空间通信网络、船舶、车辆、发电厂、飞机、复杂机电装备、立体仓库、医疗、制造车间、智慧城市10个领域的应用思路与方案,以期为相关领域践行数字孪生理念与技术提供参考。     

响应面法优化制备塑料-锯末活性炭

将梧桐锯末和聚丙烯塑料按比例混合后,采用K2CO3活化法制备活性炭,基于中心组合实验设计(CCD)的响应面法(RSM),以碘吸附值和亚甲基蓝吸附值为优化目标,优化工艺参数。结果表明,当塑料含量为19wt%、无水K2CO3与梧桐锯末质量比为1.73、活化温度为958℃、活化时间为91 min时,所制活性炭的性能最优,碘吸附容量为1320.97 mg/g,亚甲基蓝的吸附容量为471.95 mg/g,与二阶模型预测值接近,表明该模型具有较高的可信度。方差分析结果表明,盐料比、活化温度、活化时间提高对活性炭的碘吸附容量有显著的促进作用,而塑料含量对活性炭碘吸附容量有抑制作用;活化温度、活化时间对活性炭的亚甲基蓝吸附容量影响显著,与塑料含量均具有促进作用,而盐料比是非显著因素且有抑制作用。最优条件下所制活性炭的比表面积为1916.10 m2/g,总孔容为1.12 cm3/g,其中介孔高达70.10%。相比于单因素优化实验所制活性炭,比表面积提高了454.11 m2/g。FT-IR分析表明两种优化条件下所制活性炭的官能团基本没有变化,活性炭亚甲基蓝吸附量的提高主要是由于样品的比表面积增大。     

蜕变关系敏感度及其聚类分析

为缓解软件测试的Oracle问题,蜕变测试通过验证多个测试用例及其输出之间是否满足蜕变关系来验证测试结果.可见蜕变关系是蜕变测试的核心,而现有的蜕变关系检错能力的衡量标准,即错误检出率(Failure Detecting Rate,FDR)是蜕变关系对不同变体的错误检出概率的平均值,这掩盖了蜕变关系的一些重要特征.因而本文提出蜕变关系敏感度的概念,即用蜕变关系对不同变体的错误检出率所构成的多维信息向量,来全面地反映蜕变关系特征,从而为蜕变测试研究提供更多的可能性.蜕变关系敏感度的一个典型应用是对蜕变关系集合进行聚类分析,并挖掘出构建蜕变关系的需求特征与错误发现能力之间的关联.论文使用经典聚类算法k-means进行了实验.实验结果表明,蜕变关系敏感度能很好地支持聚类分析计算,并能挖掘出有用的知识.蜕变关系敏感度为蜕变测试的进一步研究提供了新的方法和依据.     

一种基于背景优化的高效联邦学习方案

联邦学习因其在客户端本地进行数据的训练,从而有效保证了数据的隐私性和安全性。对于联邦学习的研究虽然取得了很大的进展,但是,由于非独立同分布数据的存在以及数据量不平衡、数据类型不平衡等问题,客户端在利用本地数据进行训练时不可避免地存在精确度缺失、训练效率低下等问题。为了应对联邦学习背景环境的不同导致的联邦学习效率降低的问题,文中提出了一种基于背景优化的高效联邦学习方案,用于提高终端设备中本地模型的精确度,从而减小通信开销、提高整体模型的训练效率。具体来说,在不同的环境中根据精确度的差异性来选择第一设备和第二设备,将第一设备模型和全局模型的不相关性(下文统称为差异值)作为标准差异值;而第二设备是否上传本地模型则由第二设备和第一设备之间的差异值决定。实验结果表明,与传统的联邦学习相比,所提方案在普通联邦学习场景下的表现明显优于联邦平均算法,在MINIST数据集上,其精确度提高了约7.5%;在CIFAR-10数据集上,其精确度提高了约10%。