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991.
高瓦斯自燃煤层综放工作面瓦斯综合治理 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对高瓦斯自燃煤层综采放顶煤回采工作面的瓦斯涌出考察,及对瓦斯涌出与风量、高抽巷布置、推进速度、周期来压的关系分析,提出瓦斯综合治理措施,在实践中取得较好成效。 相似文献
992.
993.
在对网格进行分簇的基础上,设计了一种基于蚁群算法及移动Agent的网格服务发现机制模型。通过使用移动Agent技术收集网格服务信息,并将收集到的网格服务信息摘要进行跨簇缓存,以提高蚁群算法中信息素信息的准确性,并且在进行服务查找时采用之前缓存的服务摘要信息作为蚁群算法的启发因子,从而提高网格服务发现的准确性以及发现速度,进而提高网格使用效率。通过仿真实验验证了所述服务发现机制的有效性。 相似文献
994.
从稀疏信号重建角度提出了一种改进的波达方向(DOA)估计方法。由于最小冗余线阵(MRLA)能以较少的阵元数获得较大的阵列孔径,将MRLA与l1-SVD方法相结合估计信号的DOA。仿真结果表明,经多次实验验证,所提方法是有效的,相比l1-SVD方法可以估计出更多信源的DOA,并且可以用较少的阵元数估计更多的信源DOA,具有信源过载能力。 相似文献
995.
996.
为提升高速铁路在综合运输市场的竞争力,考虑快速性、方便性、舒适性和经济性指标构造效用函数.以高铁部门营业收入和效用函数值最大为目标,将短途运输高铁与公路的平均效用对比函数、长途运输高铁与航空的平均效用对比函数、客流需求、车站最低停站率、列车最大停站次数等作为主要约束条件,建立高速铁路停站方案的0-1多目标优化模型,设计... 相似文献
997.
998.
999.
1000.
在实际应用场景下,通过图像识别的方式来识别小麦的病虫害具有极大的挑战性。与以往纯粹基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的方法相比,将小麦图像转换成一系列视觉语言,并从全局视角进行小麦识别的方法是更可行和实用的。运用Convolutional Visual Transformers(CVT)来解决小麦识别分为2个环节。首先,利用2分支CNN生成的2种特征图来实现注意选择性融合(Attentional Selective Fusion, ASF)。ASF通过融合多个特征和全局-局部注意力来获取有区别的信息,并投射成一系列的视觉语言。其次,受Transformers在自然语言处理方面的成功启发,用全局自注意力来建模这些视觉语言之间的关系。将CVT与经典分类网络LeNet-5、ResNet-18、VGG-16、EfficientNet对比,识别率有所提升,同时该方法具有良好的泛化能力。 相似文献