孔型材料优化组合对复合墙体传热特性的影响研究

建筑墙体的传热特性是衡量建筑节能效果的重要参数之一.拟从材质、孔型及组合技术等方面,分析其对复合墙体传热特性的影响,建立孔型材料模型对其进行评价,提出优化组合墙体结构的适宜区域及选材的设计依据,从而满足建筑节能的双重功能的实现.     

一种基于图像识别的高性能混沌特性判别算法

利用混沌阵子可以检测强噪声背景下极其微弱的周期信号。该方法应用中的关键问题是混沌特性的判别。提出了一种新的基于图像识别的混沌特性判别方法,该方法需要的存储量小,算法简单易行,尤其适合系统资源受限的场合,比如嵌入式系统。阐述了该混沌特性判别算法的原理,给出了一个基于此方法的完整判别程序流程。计算机仿真结果表明,该方法用于Duffing信号幅值检测系统是有效的。     

如何提高士官学员学习“计算机应用”的兴趣

"计算机应用"课程是士官学校的一门基础课程,计算机操作技能对于学员来说是一项最基本的技能。在教学过程中,通过精心设计教学过程的导入、丰富课堂的教学方法、提高教学语言的技巧、分层设计教学目标、精心组织技能竞赛等多种方法来激发和提高学员学习"计算机应用"课程的兴趣。     

交流电量采集技术在LF炉的应用

介绍交流电量采集系统的设计,及其在LF精炼炉中的应用.     

基于情境学习的射孔仿真培训系统应用研究

由于传统的仿真培训中只能通过鼠标的点击与键盘进行交互,存在着现场感缺乏以及用户体验不足等缺点,针对油田射孔岗位仿真培训中的交互问题,提出了应用情境学习理论结合体感交互技术的仿真培训系统。通过将Unity与体感交互技术结合,学习者可以运用手势与姿势来实现与仿真培训系统的交互操作。结合应用这一技术可以使得学习者能够在更逼真的虚拟学习环境中尽情的体会和学习,满足学习者的体验和参与需求,可以有效促进学习者从具体的感知经验上升到抽象的知识概念,为教学培训的顺利开展创设有利的条件。     

新工科背景下应用型本科专业建设的研究与实践

文章针对新工科背景下应用型本科高校学生培养方面的缺失,采用产教城深度融合的形式,从专业人才培养目标、专业课程体系和课程教学设计三个方面开展了相应研究与实践,提出了以学生的实践能力为目标的人才培养方案、以学生的学习成果为中心的课程体系以及以激发学生的学习内驱力为方式的课程教学方式,从而达到培养具有扎实专业知识和交叉学科知识、自主学习能力和团队协作能力的复合型创新型工程技术人才.     

基于Octave卷积的混合精度神经网络量化方法

浮点数位宽的深度神经网络需要大量的运算资源,这导致大型深度神经网络难以在低算力场景（如边缘计算）上部署。为解决这一问题,提出一种即插即用的神经网络量化方法,以压缩大型神经网络的运算成本,并保持模型性能指标不显著下降。首先,基于Octave卷积将输入特征图的高频和低频成分进行分离;其次,分别对高低频分量应用不同位宽的卷积核进行卷积运算;第三,使用不同位宽的激活函数将高低频卷积结果量化至相应位宽;最后,混合不同精度的特征图来获得该层卷积结果。实验结果证实了所提方法压缩模型的有效性,在CIFAR-10/100数据集上,将模型压缩至1+8位宽时,该方法可保持准确率指标的下降小于3个百分点;在ImageNet数据集上,使用该方法将ResNet50模型压缩至1+4位宽时,其正确率指标仍高于70%。     

指针生成网络和覆盖损失优化的Transformer在生成式文本摘要领域的应用

针对生成式文本摘要应用场景,提出了以Transformer为基础的摘要模型,并在Transformer模型中加入了指针生成（Pointer Generator）网络和覆盖损失（Coverage Loss）进行优化。首先,提出了基于Transformer模型作为基础结构的方法,利用其注意力机制更好地捕捉上下文的语意信息。然后,在模型的损失函数中引入Coverage Loss来惩罚不断出现的重复的词的分布和覆盖范围,从而解决Transformer模型中的注意力机制在生成式任务中出现不断生成同一个词的问题。最后,在模型中加入了Pointer Generator网络,从而允许模型从源文本中复制词用作生成词来解决词表无法覆盖（OOV）的问题。探索了改进后的模型是否减少了不准确的表达以及重复出现相同词的现象是否得以解决。该模型相较于原始的Transformer模型在ROUGE-1评测函数上得分提升了1.98个百分点、ROUGE-2评测函数上得分提升0.95个百分点,在ROUGE-L评测函数上得分提升了2.27个百分点,并提升了摘要结果的可读性及准确性。实验结果表明,Transformer在加入Coverage Loss和Pointer Generator网络后可应用于生成式文本摘要领域。     

基于改进SVM的互联网用户分类

由于传统模型大量约束样本,导致其学习能力下降,因此设计一个基于改进支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的互联网用户分类模型.该模型通过构造样本数据,模拟互联网用户的浏览轨迹;根据用户偏好,制定全新的用户分类策略;基于改进支持向量机,实现对互联网用户的分类.性能测试:3次实验下,此次设计的模型分类准确率平均值为98.56%,超出了预设的期望值,具备分类能力.对比测试:与两组传统用户分类模型相比,此次设计的模型,面对不断增加的样本数据,同样能保持高水平的学习能力.     

基于混合型事件日志的模型合规性检验方法

信息系统记录的事件日志多为包含点事件和区间事件的混合型事件日志,针对现有合规性检验方法不能直接应用于此类事件日志的问题,提出一种对混合型事件日志及对应模型进行合规性检验的方法,从拟合度、精确度、和简洁度三个方面来衡量混合型事件日志及其对应的过程模型的契合程度,用户可对三个指标设置权重,求出一个综合的合规性指标.论文设计并实现一个原型工具,通过案例分析说明了算法的有效性.