基于目标检测的地铁站人群数量估计

为实时估计并控制地铁站的人群数量,提出了一种基于改进YOLOv3的人群数量估计方法.首先,对收集的多场景的地铁监控视频进行抽帧、采样、标注等前期处理;其次,通过上采样改进模型的输出尺度,同时以"人头"代替"人"作为检测目标训练检测模型;最后,对测试结果进行评估,验证所提出方法的有效性及实时性.实验结果表明,在地铁监控视频检测任务中,改进YOLOv3检测方法的平均准确率可以达到90.42％,每帧的检测时间大约50 ms,在达到准确率要求的同时,可以满足特定场景所需的实时检测的需求.     

以就业为导向的计算机教学模式的探讨

现代社会的教育及培训离不开社会就业现实的导向作用。对于中职学生来说,以就业为导向的教育模式更容易让学生认识到当前的形势。每一个中职学生在计算机课堂上学习时,都应紧跟就业导向的要求。中职计算机教师对就业导向领悟的程度不同,学生学习的实际效果有很大差异。因此有必要对目前中职计算机教学的现状加以探讨,结合学习内容和计算机学科的特点,结合就业市场的具体需求、提升学生的就业竞争力。     

新冠肺炎疫情趋势预测模型

2019年新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)的爆发对人们的健康和生活造成了极大的危害和影响。预测疫情的发展趋势可帮助人们提前制定应对措施。SEIR模型是经典的传染病模型之一,由于该模型中病毒传染率为常数,难以对新冠肺炎传播情况进行准确建模并完成疫情趋势预测。针对此问题,本文提出基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的病毒传染率预测方法,并将其与SEIR模型结合,建立新冠肺炎疫情趋势预测模型(LSTM-SEIR network, LS-Net)。为了验证本文提出的方法,收集了国内多个省市官方公布的疫情数据进行实验。实验结果表明,本文提出的LS-Net可对疫情发展趋势进行有效预测,并优于传统SEIR模型。     

基于宽度学习的结构沉降预测

结构监测是确保工程结构建设在施工和运营阶段安全的关键因素,因此采用合理有效的预测模型对结构沉降监测数据进行科学准确的预测成为了当前结构沉降预测研究的重点。针对传统预测方法与深度学习方法用于结构沉降预测存在的预测精度不够高、模型结构复杂、训练耗时等问题,提出了一种基于宽度学习的结构沉降时间序列预测模型。通过实测地铁地下隧道沉降监测数据对宽度学习、人工神经网络、支持向量回归和深度置信网络-支持向量回归预测模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明:宽度学习系统(broad learning system,BLS)应用于结构沉降预测具有良好的效果,其训练速度更快,预测精度更高。验证了所提出的宽度学习算法应用于结构沉降预测的可实施性和有效性。     

电站锅炉烟气余热利用现状分析

介绍了电站锅炉烟气余热回收的现状,指出了余热回收、利用、发展3个阶段的特点,表明余热方案系统越来越复杂,节能效果越来越好,方案可选择性越来越多,需要优化.总结了余热方案优化常用的优化目标和优化方法.     

电磁起重机调磁保磁系统常发故障及改进

介绍了电磁起重机在马钢H型钢厂的应用情况,阐述了调磁保磁系统的作用和功能。针对在实际使用过程中的常发故障,进行了分析和改进。     

Al_2O_3包覆对富锂锰基正极材料Li_(1.2)Mn_(0.54)Co_(0.13)Ni_(0.13)O_2的电化学性能影响

采用水热法合成富锂三元正极材料,探究了最佳包覆比例下Al_2O_3包覆对材料的电化学性能影响.采用扫描电镜(SEM)和X射线衍射仪(XRD)表征了富锂三元正极材料的表面形貌和结构,通过循环伏安(CV)、交流阻抗(EIS)技术分析了材料电化学性的影响因素.结果表明,通过异丙醇铝水解制得了氧化铝包覆层,提高了材料的比容量,稳定了材料的结构.     

析供电企业资金全过程监控预警--以六安供电公司为例

资金管理是现代财务管理的重要组成部分,随着财务集约化和财务信息化的逐步推进,公司资金管理工作也面临新的挑战,如资金安全管理需进一步加强,资金管理模式需不断创新等。六安供电公司从资金安全管理的角度,对资金进行全过程监控预警,从现金流量进行源头预警,采用银行账户预警、票据管理预警、电子支付库预警、资金支付流程预警等方法形成对资金的实时预警监控,同时结合自查和上级检查进行跟踪预警,通过各项绩效考核指标对资金进行优化预警。在实际应用中,六安供电公司资金使用效益得到提升,有效防范了企业的资金风险。     

近海大气环境下低矮RC剪力墙抗震性能试验

为了解近海大气环境下低矮RC剪力墙的抗震性能,采用人工气候实验室对6片剪跨比1.0的低矮RC剪力墙试件进行模拟近海大气环境腐蚀试验,进而对其进行拟静力试验,得到不同轴压比和不同锈胀裂缝宽度下腐蚀试件的滞回曲线,绘制出各个试件的骨架曲线,分析轴压比和锈胀裂缝宽度对腐蚀试件强度、刚度、延性、耗能能力等抗震性能指标的影响.结果表明:随轴压比增加,腐蚀试件的承载力和刚度不断提高,而延性和变形恢复能力却降低,表明在近海大气环境下对低矮RC剪力墙进行抗震设计时需要严格控制其轴压比;随锈胀裂缝宽度的增加,试件的开裂荷载和峰值荷载不断降低,刚度、延性和耗能能力均变差,当遭受腐蚀较为严重时,脆性破坏更为显著,说明在近海大气环境下低矮RC剪力墙内部钢筋锈蚀越来越严重,抗震性能越来越差.     

Unsupervised SAR image segmentation using TMF and belief propagation

To solve the problem that the traditional statistical inference approach for the triplet Markov fields (TMF) model cannot balance segmentation accuracy and computational efficiency, an efficient statistical inference approach for the TMF model using belief propagation is proposed, and then applied to unsupervised synthetic aperture radar (SAR) image segmentation. The algorithm combines the TMF model and the statistical property of the SAR image, and translates the segmentation problem into maximization of the posterior marginal (MPM) estimation. For the two label fields in TMF, the belief propagation algorithm is generalized to the bivariate case to estimate the joint posterior marginal probability of the two label fields through message passing. The two label fields can be simultaneously estimated according to the MPM criterion. Experiments on both simulated and real SAR images demonstrate that the proposed algorithm can efficiently suppress the influence of the speckle, and obtain accurate segmentation results with a reasonable computational cost.