这回不假 打电话真的不花钱

不花钱打电话应该是每个人的梦想,而此前出现的一些网络电话软件要么附送可怜的免费时长,长期使用需要充值,要么就是以一款网络聊天软件冒充免费电话软件。今天介绍的网络电话软件,拨打国内固定电话、手机全免费,时长足以满足普通用户。     

倒易晶胞和小波相结合的图像复原方法

为了去除混迭、噪声和模糊对图像的影响,从遥感器成像的光学及几何特性出发,运用倒易晶胞的复原方法对晶胞形状进行限制;将错误的频谱覆盖放到正确的位置以减少混迭;并结合小波复原方法对退化的图像进行去模糊、去噪,得到一幅更清晰的图像．实验结果表明,结合倒易晶胞的小波复原方法比常用基于频域的方法复原效果更好．     

基于套餐隐式评分与用户画像的电力套餐推荐方法

面向售电公司提供差异化售电服务、提高用户黏性的市场需求,提出基于套餐隐式评分与用户画像的电力套餐推荐方法。首先,提取电力套餐属性标签,以用户的套餐历史购买行为作为其对电力套餐的隐式评分,构建计及偏好衰减的用户-套餐标签画像模型。然后,以皮尔逊相关系数和欧氏距离分别表征用户的分时负荷与总负荷水平的相似性,提出基于双尺度负荷聚类和轮廓系数的套餐标签赋权方法。在此基础上,构建基于加权欧氏距离的用户画像相似度评估模型,提出电力套餐协同过滤推荐方法,为目标用户筛选并推荐最经济的电力套餐。对不同负荷水平和用电习惯的用户进行电力套餐推荐仿真,结果表明,所提套餐推荐方法可根据用户的套餐历史购买信息发掘其消费偏好,提高售电公司的电力套餐推荐准确率。     

基于改进深度学习的风机油污识别

针对风机设备油液渗漏影响风机正常运行亟需解决的对风机设备油污的识别问题,提出了一种基于改进深度学习的风机油污检测方法。基于深度学习在目标检测中的应用特点,对目标检测网络YOLOv5n（You Only Look Once v5n）进行改进,将原网络中的非极大抑制（Non Maximum Suppression,NMS）替换为Soft-NMS,降低了网络的误检率,添加CA (Coordinate Attention)注意力机制,增强了模型对目标的定位能力,改进原网络损失函数为α-IoU（Alpha- Intersection over Union）损失函数,提高了边界框检测的准确度。实验结果表明:模型平均精度提升了8.1%,查全率提高了19.1%,网络推理速度提高了28.6%。改进后的模型能准确检测风机油污,有效解决了风机实际运行中油液渗漏所带来的问题。     

高分七号卫星多源遥感数据精度优化与评估

高分七号卫星是国内首个亚米级双线阵立体成像卫星,同时配有两套激光测高仪和激光足印相机,可同期获取多源遥感数据。文中采用高分七号卫星获取的多源遥感数据进行平面和高程精度优化,利用激光测高数据对立体影像密集匹配的DSM进行偏度、中值、线性和二阶多项式模型和高程优化评估,利用足印影像对DOM进行一阶仿射变换方法和平面优化评估,并利用外业控制点对无控平面高程、激光高程优化、足印-激光平面高程优化、外业-激光平面高程优化等不同优化模型的结果进行精度评估。实验结果表明,利用激光测高数据可明显优化DSM高程精度,无控DSM高程误差平均值为?4.268 m,中误差为4.518 m,经过中值模型优化后的DSM高程误差平均值提升为?0.272 m,中误差提升为1.508 m,经过线性模型优化后的DSM高程误差平均值提升为?0.320 m,中误差提升为1.351 m;利用足印影像可改善DOM的平面精度,平面误差平均值从13.606 m提升到5.341 m,中误差从13.626 m提升到5.495 m。     

基于MVP模式的进销存系统的软件架构设计

随着企业信息化的快速进展和网络的日益普及,企业实现基于计算机的进销存系统管理是中小企业普遍关注的热点问题.当前该类软件系统普遍基于两层C/S结构,未解决其业务逻辑的不灵活及安全的问题.该系统结构采用基于MVP模式的三层架构,给出了关键的C#程序代码,后台数据库基于SQLServer2008.实践表明系统的可伸缩性强,使用效果可靠稳定,有一定的实用推广价值.     

覆盖率导向的WTB控制器功能验证方法

随着单芯片集成度的迅速提高,硬件验证在系统设计中占有越来越重要的地位.仅由设计者完成的模块级验证已经不能够保障流片成功率,需要在验证方法学指导下采用多种先进有效的验证技术和工具,帮助设计者尽可能早地发现和修改设计缺陷.本文详细介绍了在验证方法学VMM指导下,基于IEC61375-1标准的规定,设计分层次的验证环境,对绞线式列车总线控制器进行RTL和参考模型联合仿真的功能验证技术.通过可重用VMM库和随机化函数及基于断言的验证方法,编写高效、可重用的验证平台,以提高验证效率和覆盖率.实验表明,采用覆盖率导向的验证方法可有效地减少验证工作量和验证时间,提高验证质量.     

一种基于联合深度神经网络的食品安全信息情感分类模型

针对因中文食品安全文本特征表达困难,而造成语义信息缺失进而导致分类器准确率低下的问题,提出一种基于深度神经网络的跨文本粒度情感分类模型。以食品安全新闻报道为目标语料,采用无监督的浅层神经网络初始化文本的词语级词向量。引入递归神经网络,将预训练好的词向量作为下层递归神经网络(Recursive Neural Network)的输入层,计算得到具备词语间语义关联性的句子特征向量及句子级的情感倾向输出,同时动态反馈调节词向量特征,使其更加接近食品安全特定领域内真实的语义表达。然后,将递归神经网络输出的句子向量以时序逻辑作为上层循环神经网络(Recurrent Neural Network)的输入,进一步捕获句子结构的上下文语义关联信息,实现篇章级的情感倾向性分析任务。实验结果表明,联合深度模型在食品安全新闻报道的情感分类任务中具有良好的效果,其分类准确率和F1值分别达到了86.7%和85.9%,较基于词袋思想的SVM模型有显著的提升。     

一种从饱和正弦信号中恢复原信号幅值与相位的方法

本文面向电磁耦合传感系统,提出一种从饱和正弦信号中估计原信号幅值与相位的方法。该方法利用正弦信号具有大小变化和过零的特性,在饱和信号中提取未饱和部分信号样本;然后用基于最小二乘法拟合的线性矩阵计算,实现信号的正弦和余弦分量估计,计算得到信号幅值和相位。通过仿真考察饱和程度和噪声水平对恢复信号幅值和相位等参数的影响;结果表明,当满足足够的采样点数条件时,本方法能在一定的噪声下完成大范围（十倍饱和界限）饱和信号的恢复,并能够保证较高的信号提取精确度和计算速度。这为大范围饱和情况下的信号准确提取和扩大测量量程提供了依据。     

高等学校教工党建与学科建设相结合研究与实践——以沈阳农业大学林学院为例

教工党支部与学科建设的结合,是实践科学发展观的根本要求,也是落实党管人才原则的需要,更是发挥党支部战斗堡垒作 用和加强对党员管理与教育的需要。支部建设与学科建设结合的基础是配好班子,选强带头人;关键是找准支部建设的切入点,与 教学科研相契合;核心是建立长效机制,使之制度化、规范化和科学化。支部建设与学科建设结合,应该创新党支部设置模式、工作 方法和管理制度。实践表明,首先,加强党组织建设为学科发展提供保障,必须以党性强、业务过硬为标准,选派学科带头人担任党 支部书记;增强党员归属感和责任感,增强党组织和谐团队凝聚力;倡导党组织建设的“导师制”,发挥党员的传帮带作用;启动“共 产党员工程”,推进专业学科建设的大发展。其次,解决学科发展瓶颈,增强党支部的凝聚力必须积极参与教学科研课题, 时刻做好 申请博士点准备;加强教学科研理论研究,提高多个学科建设活力;创建学院实验中心平台,完善实习基地改造;整合教学科研资 源,为地方经济发展服务。