阵列水声信号采集系统设计

提出了一种新型大规模阵列水声信号采集系统设计方法。该设计基于数据流驱动设计思想,利用FPGA实现了高速LINK口,同时在数据传输中采用独特的两级缓冲结构,因而系统拓扑结构灵活,数据吞吐率高,同时具备同步性能好,扩展性强的特点。     

考虑数据分类的建筑电能耗集成预测方法

建筑侧各类可再生能源的应用日益普及,建筑电能耗预测在用能供需平衡、电网稳定运行、尖峰需求响应等方面发挥越来越重要作用。尽管诸多数据驱动模型在能耗预测方面获得广泛应用,当前仍缺乏预测精度高、泛化能力强的短期预测模型。针对该问题,提出一种基于建筑物能耗特点并结合数据挖掘技术的分类集成式能耗预测方法。首先,采用递归特征消除法对数据进行特征筛选,并用模糊C均值聚类算法对训练集数据进行聚类,使用K最邻近法对验证集和测试集数据进行归类;选择5种结合智能优化算法的混合数据驱动模型作为子学习器,分别对每类数据做预测,最后使用多元线性回归法进行结果集成。经3个建筑电力用能案例验证,此集成预测模型精度均优于单个子模型,具有适用不同建筑类型和用能尺度的预测潜力。     

考虑天然气混氢的园区综合能源系统电制氢优化配置

电制氢和天然气混氢技术在促进可再生能源消纳、降低系统碳排放量方面具有良好的理论研究和工程应用前景。面向含高比例可再生能源的园区综合能源系统,提出一种计及天然气混氢及跨季节存储的电制氢优化配置方法。首先梳理了含氢园区综合能源系统的运行框架和能量流动关系,建立园区内部能源生产、转换与存储设备的数学模型,其次以设备的年化投资成本、园区综合能源系统的年度运行成本和碳交易成本最优为目标,提出电制氢优化配置模型。最后通过算例分析表明电制氢及天然气混氢技术的引入可提升可再生能源的消纳能力,降低系统的整体经济成本和碳排放量,并分析了电解槽投资成本、混氢体积分数上限以及经济性和低碳性成本权重系数变化对规划运行结果的影响。关键词：园区综合能源系统;电制氢;天然气混氢;碳交易;跨季节储氢;优化配置 中图分类号：TM732     

“AI+智能”赋能高校智慧教学生态体系构建研究

随着人工智能技术的快速发展,深化“AI+智能”应用以推进高校教学生态体系的优化与升级,已成为教育领域发展的一种重要趋势。为顺应这一趋势,加速构建智慧教学生态体系,更好地利用“AI+智能”技术推动教学质效升级,成为当前高校教学创新发展的重要举措。基于“AI+智能”的高校智慧教学生态体系主要通过综合应用多种智能技术,实现教学内容的多元化,为学生提供个性化的学习体验。文中从智慧教学生态体系的基础理论入手,在精准把握“AI+智能”技术在高等教育中的应用优势的基础上,进一步提出了“AI+智能”赋能高校智慧教学生态体系构建的实践策略,以期为推动高校实现智慧化教学提供有益的路径参考。     

高职《计算机组装与维护》实训课程教法研究

《计算机组装与维护》是我院计算机类专业的必修课之一,按照传统的教学方法授课对高职院校的学生来说很难达到教学目的。因此,在实际教学过程中,我院组织了《计算机组装与维护》课程的实训教学环节。在多年的教学实践中,我们积极探索新的实践教学方法,比如任务驱动法,实现教与学的多元化,使学生真正掌握计算机组装与维护知识,解决实际问题。     

网络环境下计算机机房的管理与维护

网络环境下的计算机机房作为学校重要的基础设施,担负着学校教学、教研、考试和对外交流等许多重要任务,科学地管理好计算机机房是关系到教学和科研工作顺利进行的重要保障,对网络机房所面临的网络安全、系统安全及管理问题进行详细的分析,提出了对高校机房进行科学化管理与维护的对策。     

基于多区域的人体运动跟踪研究与应用

针对单区域跟踪快速运动人体易产生漂移的缺点,本文提出一种基于Kulman Filter预测的多区域跟踪的新算法.该算法利用Kalman Filter预测人体各区域,然后利用颜色直方图匹配算法精确定位人体各区域,最后加权计算人体最终位置.     

计算机科学与技术产学研结合应用型本科人才培养模式的探索与实践

面对计算机及信息技术的飞速发展,如何转变传统的教育模式和教学方法,以适应社会不断增长的需求,是应用型本科高校普遍关心的问题。本文从产学研结合的动因、产学研结合人才培养模式、产学研合作的具体形式等方面进行了探索和实践,取得了较好的效果。     

物流配送车辆计划调度系统的设计与实现

深入探讨了物流配送系统信息支撑台的要求与结构,详细介绍了作者开发的财政物流配送车辆计划调度系统的设计和实现过程,最后介绍了该计划调度系统的主要功能。