机器学习算法概述及其在钻井工程中的应用

在互联网大数据时代,人工智能的核心—机器学习方法应用在钻井工程中是未来发展的大方向.其中钻井工程作为油气勘探开发过程中的中坚力量,利用机器学习方法优化钻井参数、进行事故预测与预警对于指导钻井工作经济、安全、高效、环保进行具有重要意义.针对利用以往经验、数据难以有效指导深井超深井钻井工作的情况,对目前机器学习所使用的算法...     

编辑图片小技巧

在平常的节目制作中,我们除了要编辑记者拍摄回来的视频素材,很多时候会碰到要编辑各种格式的图片,即图像文件。图片相对于其它素材来说显得平面呆板,缺乏动感。如何让这些平面图像鲜活地动起来,编辑就得费一番脑子了。用After Effects来编辑图片,有时也能创造出类似三维的动画场景。下面就是我们用After Effects编辑图片的一些小经验,仅供朋友们参     

基于双向LSTM的误植域名滥用检测方法

当前,误植域名检测主要以计算域名对之间的编辑距离为基础,未能充分挖掘域名的上下文信息,且对短域名的检测易产生大量的假阳性结果。采集域名相关信息进行判定虽然有助于提高检测效果,却会引入较大的额外开销.本文采用了基于域名字符串的轻量级检测策略,并引入双向长短时记忆模型（LSTM,Long Short-Term Memory）来充分利用域名上下文,提升检测效果.本文还设计了面向域名的局部敏感哈希函数,以提高在大规模域名集合上进行误植域名检测的速度.在大量真实数据集上的实验结果表明,本文的工作改进了基于编辑距离检测方法的不足,能够有效地进行误植域名滥用检测.     

谈国企有线电视台的依法规范管理新机制

1　国企有线电视台建立依法规范管理机制的必要性2 0世纪 80年代以来 ,党和国家为了加强对新兴的有线电视业的管理 ,颁布了《有线电视管理暂行办法》、《有线电视管理暂行办法实施细则》、《有线电视管理规定》、《广播电视管理条例》 ,在施行这些法规的过程中 ,各省市政府也相继颁布了地方性法规和有关政策 ,从而建立了配套的管理体系 ,使有线电视业走上依法管理的轨道。国企有线电视台直接受企业内部管理模式影响 ,其管理制度一般都带有明显的企业特色 ,完成企业党委和行政所赋予的各项重要任务 ,起到了有益的作用。但是 ,国企有线电视台…     

近红外分析实验室模型的评价——在汽油管道自动调合的应用

采用近红外光谱技术的偏最小二乘法建立了汽油调合组分和产品汽油（90、93、97号）辛烷值、组成等性质的实验室模型，并用常规方法分析样品验证模型的准确性和稳定性。实验表明，其准确性达到标准方法对测定结果的要求。近红外光谱技术能在5min内快速、准确测定调合组分汽油和成品汽油的辛烷值、芳烃、烯烃、苯等性质。     

移动Agent在DIDS中应用的关键技术

移动代理作为一种先进的软件技术,可有效解决入侵检测系统分布式天然特性所带来的诸多问题。针对目前入侵检测系统的不足,将新型分布式处理技术移动Agent与入侵检测融为一体,提出了一种基于移动代理的分布式入侵检测系统(DIDS)的模型,并深入阐述了在分布式入侵检测系统中应用移动代理技术所需要解决的关键问题。     

一种锥型双频带通雷达罩的RCS 及电性能分析

文中介绍了一种双圆环结构的频率选择表面(FSS)锥型双频带通雷达天线罩的制造工艺及电性能测 试。该天线罩底面直径500 mm,垂直高度321 mm,壁厚2 mm。采用热压罐固化成型技术制作样件。主要测试了该 雷达天线罩在水平极化及垂直极化时,Ku 频段(中心频点f0 =13.28 GHz)的功率传输系数及瞄准误差。最终实验结 果表明,该天线罩在Ku 波段设计频点f0 最小功率系数为75%;大于70%带宽达到1. 1 GHz 以上;在设计频点垂直极 化下最大瞄准误差为18.87′,水平极化下最大瞄准误差为11.37′,小于20′带宽分别为0.5 GHz 和1.3 GHz。说明天 线罩在通带内的良好传输特性和通带外的良好截止特性,具有良好的瞄准性。同时,在HH/ VV 极化、前向±60°范围 内,测量纯介质曲面样件和双频带通FSS曲面样件的雷达散射截面( RCS) ,结果表明,点频RCS均值都小于 -10 dB,RCS 缩减量均不小于10 dB。     

基于CSRR的带通滤波器小型化设计

介绍了一种新型的互补开环谐振器(Complementary Split Ring Resonators,CSRR),用此新型谐振器和1/4波长传输线变换器制作了波导带通滤波器.在此基础上为了使滤波器更小型化,设计了挡板结构,改进了滤波器的1/4波长传输线变换器.通过对两种结构的仿真比较得出,新型结构的滤波器在满足设计需...     

喷水织机采用国产防水浆料研讨

分析国产防水浆料的结构、性能和特点,提出相适应的上浆工艺条件及使用中应注意的几个问题。     

智能靶标目标检测方法研究

在激光模拟训练中,具有智能打击功能的靶标装置可以更加逼真地模拟实战对抗过程,满足智能化军事训练需求。但目前大多数靶标不具备智能打击或反击功能,靶标仅能实现作为目标的被打击功能或者非智能的触发反击功能,模拟训练形式单一,靶标运动或打击功能呈现规律性,不能真实模拟敌方目标主动攻击的能力,因此为适应模拟训练发展的需求实现模拟训练智能化、提高模拟仿真程度就需要通过智能靶标来模拟敌方目标进行作战。在智能靶标的研制过程中其中首先要解决的问题就是目标检测。本研究最终目标是对战场环境中的单兵目标进行检测并做出攻击活动,故对单兵目标的检测速度和精度有较大要求,本文提出一种基于Yolov5神经网络架构提高目标检测精度、加快目标检测速度的算法,采用改进网络结构对传统的目标检测算法进行优化,保证在输入可见光图像下,能够实现快速检测,并保证检测的精度。