水资源论证区域评估现状、问题和对策

水资源论证区域评估是水利“放管服”改革中一项探索性工作,对提升水资源管理效能和审批效率具有重要意义。从政策制定、实践探索方面阐述了全国水资源论证区域评估总体进展,从实施范围、评估内容、告知承诺制、事中事后监管等方面总结了经验做法,分析了推进水资源论证区域评估中主要存在的评估适用范围不明确、评估技术要求不统一、事中事后监管难度大等问题,并针对性地提出了对策与建议。     

努力实现4000m3高炉实现1000天稳定顺行

通过提高高炉操作技能,提升技术水平,完善、落实管理制度,为高炉提供保姆式服务,强化生产组织管理等多手段并举,保证了马钢三铁总厂高炉生产的长周期稳定顺行。     

任务驱动法在计算机教学中的应用

随着信息时代的到来以及计算机技术发展,计算机已经成为了人们日常生活中不可缺少的一种学习和交流的工具,在人们生活中越来越普遍,计算机技术的掌握对于人们越来越重要,能否掌握一定的计算机技术成为了衡量一个人能力的一个重要决定性因素之一,所以,在21世纪的今天,计算机学习成为了人们在教育过程中的一个重要环节,计算机教学也成为了高等教育中的一门重要课程,是高等教育培养综合性人才,提升高校学生能力,增强学生竞争力的一种关键性手段,目前就计算机教学方法已经成为引起了我国社会各界的高度关注,其中,就关于任务驱动法在计算机教学中的应用已经取得了卓有成效的研究,并被广泛地应用于计算机实际教学过程当中,在学生计算机兴趣、计算机掌握能力等方面取得了显著的效果。     

多红外火焰探测中基于决策树的火灾识别

在多红外火焰探测系统中,提出了一种基于决策树的火灾识别算法。按照特种火灾探测器的国家标准实验的要求,获取实验数据。该算法首先对五个红外火焰探测器获得的数据进行多窗口重叠交叉预处理,然后提取六个火灾特征作为决策树的分类属性,对决策树进行训练、剪枝,最后得到火灾识别的最优决策树模型。将该识别模型应用于在线火灾识别,实验结果表明该决策树分类算法的准确率可以达到95.2%,识别速度在2s以内,较其他的分类识别算法有更高的准确率和更快的识别速度,具有很好的实用性。     

黄河龙口水利枢纽工程排沙洞设计

黄河是著名的多泥沙河流,黄河上修建电站,解决好泥沙问题至关重要。龙口水库采用蓄清排浑、汛期排沙的运用方式,汛期大孔口（底孔）排沙、小孔口（排沙洞）冲沙,保证水库调节库容和电站＂门前清＂,减少粗沙过机。根据工程经验和模型试验,合理选定了排沙、发电分流比和排沙洞进口流速,采取了合适的抗磨措施。     

转基因生物危害环境预防制度探析

转基因生物在给人类带来巨大经济利益的同时,也存在潜在性的环境安全问题。以法经济学的视角研究转基因生物危害的环 境预防制度,通过将转基因生物技术与环境预防机制相契合,构建中国转基因生物危害的环境预防制度,从源头上对转基因生物的危 害进行预防,不仅对保护生态环境具有积极影响,而且对解除社会公众对转基因的疑虑具有现实意义。     

一种快速颜色传输算法

图像间的颜色传输是将一幅图像的颜色特征传输给另一幅图像,使目标图像具有与参考图像相似的色彩。提出一种自动的、快速颜色传输算法。在HSV空间模糊聚类生成代表不同色调特征的样本区域;通过计算各样本区域的特征向量间的距离,建立样本区域之间的匹配关系;利用图像在ιαβ 空间的基本统计信息进行局部颜色传输;最后利用隶属度因子融合局部传输效果。对有效色调值进行加权聚类,大大降低聚类样本数量,在取得较好的颜色传输效果的同时,显著地提高了传输速度。     

基于ARM 的嵌入式系统Bootloader 的设计与实现

为了解决在设计Bootloader 时调试程序不方便的问题,作者自行设计了ARM9 核心板,扩展和增加了SD 卡具体硬件模块上的功能支持。设计并实现了一个支持从SD 卡加载系统镜像并启动系统的Bootloader。在启动模式、中断处理、硬件初始化以及内存映射和最终引导linux 内核等一系列关键技术上做了详细的设计。该设计已成功运用到湖南省科技厅一款手持导航设备项目中,运行稳定。     

单跨光纤长距离混沌激光保真传输实验研究

混沌激光在载波通信、密钥分发等信息安全传输领域具有巨大的应用潜力,但放大器自发辐射噪声、光纤色散以及非线性效应会降低混沌信号的保真度,进而限制单跨光纤混沌同步的距离。本文通过研究滤波器线宽、光纤色散补偿偏差以及混沌入纤功率对混沌激光传输保真度的影响,探明了单跨光纤混沌同步的极限距离,并在实验中实现了200 km单跨光纤中保真度为0.9214的混沌信号传输。以此信号为驱动,获得了同步系数为0.9043的共驱混沌同步,为长距离混沌载波通信与密钥分发的实现提供了基础。     

基于方差变化率判据-四分位的风电场功率异常数据识别

风电场运行中产生了数量巨大的历史数据,而提升历史数据的质量是实现风电场高效智能运维的前提。为此,文中分析了风电场风功率数据的分布特征和形成机理,提出基于方差变化率判据-四分位法组合的风电场风功率异常数据识别方法。首先,利用物理规则对原始风功率曲线进行预处理,剔除明显异常的数据;然后,利用风功率方差变化率判据法识别并清洗风功率曲线的堆积型异常功率数据点,判据的阈值借助箱型图自动获取;同时,利用四分位法识别并清洗剩余的离散型异常数据点;最后,通过算例验证了所提算法的可行性。研究结果表明所提算法具有易实现、效率高和通用性强的优点,其异常识别效果优于局部离群因子(local outlier factor,LOF)算法和Thompson tau-四分位算法,其耗时比LOF和Thompson tau-四分位算法分别减少9.6 s和0.49 s,且在5个不同位置的风电场验证了所提算法的通用性。