惠威D1080MKⅡ 08音箱中低频出众

作为惠威首款在低频上有卓越表现的2．0多媒体音箱,惠威D1080MKⅡ自发布以来就受到众多的褒奖。但随着技术的改进和市场的变化,单靠一款2007年发布的老产品支撑整个中端市场显然是不现实的,坊间也一直有传惠威将推出D1080MKⅡ的改进版。     

多彩6800G无线键鼠套装—99元的诱惑

目前,市面上已经出现了多款售价在百元以下的2．4GHz无线键鼠套装,这些高性价比的产品受到了不少装机用户的关注和喜爱。近期．多彩公司也推出了一款售价仅为99元的6800G无线键鼠套件。     

硕美科WL-3000无线耳机——体验无束缚的音乐

近年来,无线传输技术得到了长足的发,展．而相关的无线产品也成为市场的宠儿。国内知名耳机企业硕美科也在积极向无线耳机领域发展。前不久．硕美科就推出了一款WL-3000无线耳机．标称无线传输距离达到惊人的100米。MC评测工程师收到这款产品之后立即进行了测试。     

新型电力系统多源异构数据融合技术研究现状及展望

能源转型背景下,新型电力系统以清洁低碳、开放互动为目标不断建设,同时监测技术与通信技术也快速发展,电力系统中的数据来源更加广泛,数据结构更加复杂,为新型电力系统数据融合提供数据基础的同时也提出了挑战。首先,分析新型电力系统数据特征,提出新型电力系统的数据融合需求;接着,介绍新型电力系统数据模型、多源异构数据融合技术层级,分析关键融合技术的优缺点,并对不同技术的适用场景进行分析;然后,分别从输配协同、源网荷储协同、虚拟电厂、多元负荷、电碳市场交易5个典型场景,对多源异构数据融合的数据需求、数据来源、融合目标、常见方法及研究难点进行归纳;最后,对新型电力系统数据融合技术的未来研究发展进行了展望。     

面向电网调控信息智能检索的知识图谱构建及应用

针对电网调控多维信息缺乏有效地检索手段,提出面向电网调控信息智能检索的知识图谱构建方法,基于深度学习识别调度运行规程关键信息间的语义关系,采用规则转换方法抽取电网模型信息,通过融合对象化的调度运行规程知识和电网模型知识建立调控信息知识图谱,同时提出基于知识图谱的调控信息智能检索应用方案。通过算例验证了所提方法具有较高的识别准确率,能够支撑不同场景下调控信息的智能检索。     

基于离散混合自动机的园区综合能源系统多模式建模与日前优化EI北大核心CSCD

综合能源园区是推进能源系统低碳发展的关键应用场景。针对电、气、冷、热耦合的综合能源园区,给出一种供需互动的园区综合能源系统日前优化方法。基于离散混合自动机(discrete hybrid automaton,DHA)架构,搭建考虑多种运行模式的综合能源系统设备级模型与系统级模型;通过搭建用户空调负荷预测模型,给出基于调节价格的园区需求侧负荷响应机制;通过搭建供需互动的园区综合能源系统双层优化模型,计算在低成本模式与低碳模式下的园区综合能源系统日前优化结果。算例仿真验证了所提建模方法在描述设备运行模式的优势,计算园区供需互动带来的经济效益,并评估园区在低碳运行模式下的减排能力。最后,讨论通过清洁机组与储能设备的升级改造实现零碳园区的可行性,以及在设计规划阶段需要考虑的评估指标。     

一种用于取样示波器的高速数字信号传输速率的测量方法

取样示波器利用顺序等效采样技术可以实现对宽带、高速信号进行采样和波形恢复,从而对信号质量进行分析。因此取样示波器在5G高速通信、雷达等信号测量领域得到广泛应用。但是取样示波器采用的顺序等效采样方法是对被测信号进行多周期间隔、不连续采样,采样间隔周期不确定,导致不能直接从恢复的波形中分析出被测信号的传输速率。为确定传输速率,提出一种基于快速傅里叶变换算法的速率计算方法。通过实验验证,此方法能够准确计算出高速数字信号的传输速率,相对误差均在1%以内,并且在采样点数及眼图叠加次数较少的情况下仍然适用。     

基于GAN的导频配置和信道估计联合优化算法

随着通信设备的爆炸式增长,信道环境变得愈加复杂,传统信道估计方法需要进一步增加导频开销以维持现有信道估计精度。然而,这会导致系统吞吐量的下降。首先,提出了一种基于GAN的信道估计方法以在OFDM通信系统中解决这一问题。然后,采用GAN模型去学习从低维的潜向量到真实信道样本的映射关系。最后,在此基础上进行联合的导频配置优化。     

基于知识增强的文本隐喻识别图编码方法

隐喻识别是自然语言处理中语义理解的重要任务之一,目标为识别某一概念在使用时是否借用了其他概念的属性和特点.由于单纯的神经网络方法受到数据集规模和标注稀疏性问题的制约,近年来,隐喻识别研究者开始探索如何利用其他任务中的知识和粗粒度句法知识结合神经网络模型,获得更有效的特征向量进行文本序列编码和建模.然而,现有方法忽略了词义项知识和细粒度句法知识,造成了外部知识利用率低的问题,难以建模复杂语境.针对上述问题,提出一种基于知识增强的图编码方法（knowledge-enhanced graph encoding method,KEG）来进行文本中的隐喻识别.该方法分为3个部分：在文本编码层,利用词义项知识训练语义向量,与预训练模型产生的上下文向量结合,增强语义表示;在图网络层,利用细粒度句法知识构建信息图,进而计算细粒度上下文,结合图循环神经网络进行迭代式状态传递,获得表示词的节点向量和表示句子的全局向量,实现对复杂语境的高效建模;在解码层,按照序列标注架构,采用条件随机场对序列标签进行解码.实验结果表明,该方法的性能在4个国际公开数据集上均获得有效提升.     

基于自适应Kriging模型的不确定可靠性功能优化算法研究

产品研发中功能失效是一个复杂的系统性工程,失效过程包含大量不确定性因素。为此,构建了自适应Kriging的不确定可靠性功能优化算法,进行产品总体功能失效分析、认知集合可信任度、样本点的生成、自适应Kriging计算及优选功能组合,获取在指定的概率约束下的最优解。以大数定律及极限定理为基础,保证了样本点在重要区域及Kriging模型的收敛条件。以工程机械储能系统为例,说明算法的迭代性、收敛性、准确性及稳定性。结果表明,该算法能够得出准确的敏感度,节省计算时间,提高计算效率。