一种改进的交易中间件负载均衡模型

基于负载均衡模型和算法的研究,结合交易中间件中的应用,提出一种改进的混合式负载均衡模型并给出相应的算法,采用静态均衡和动态均衡折中的思想,既能准确收集负载信息,做到初始任务分发均衡,又能降低动态迁移的开销,从而提高系统的整体性能。     

浅议编制投标文件

简述了编制投标文件的方法,指出了编制投标文件时应注意的问题。     

基于RSM法优化黑果腺肋花楸多酚提取工艺及抗氧化活性研究

确定了黑果腺肋花楸多酚的最佳提取工艺,并测定其抗氧化活性。以超声波辅助提取,对乙醇浓度、液料比、提取温度、提取时间进行单因素实验,在此基础上以提取量为指标,利用响应面法优化工艺条件;通过对DPPH、ABTS及超氧阴离子自由基清除率的测定,评价其多酚类物质的抗氧化活性。结果表明:黑果腺肋花楸多酚最佳提取条件为液料比44∶1(m L∶g)、乙醇浓度55%、提取温度45℃、提取时间90 min,在此条件下黑果腺肋花楸多酚提取量达19.549 mg/g。黑果腺肋花楸多酚对DPPH、ABTS及超氧阴离子自由基有较强清除作用,并与其质量浓度呈正相关关系,说明其多酚具有良好的抗氧化活性。      

光电经纬仪补充条件定位方法及其应用

在固定翼飞机定点着陆飞行训练过程中,由于测试装备种类数量较少、测试手段有限或装备故障等因素,经常出现测量记录的数据不能满足飞行讲评和飞行质量评估要求的情况,从固定翼飞机定点着陆飞行训练数据分析入手,根据飞机在下滑道中的运动特点,建立了飞机定点着陆训练下滑道段补充条件定位解算的数学模型,在有效测元不足不能运用常规方法进行定位解算的情况下,提供了定位解算的方法.实测数据计算结果验证了这一方法的正确性和有效性.该方法简单实用,可有效提高光电经纬仪有效信息源的利用效率,在固定翼飞机定点着陆飞行训练中具有十分重要的工程应用价值.     

基准降水对GPM数据精度的影响——以南京“20170610”极端降水事件为例

现有文献多采用两种途径生成评价GPM等卫星遥感反演降水数据精度的基准资料：站点基准降水和插值基准降水，然而，关于基准资料生成方法对卫星降水数据精度的影响以及应优先采纳哪种基准资料尚缺乏深入研究。因此，本文以南京“20170610”极端降水事件为例，利用地面稠密雨量站的观测资料，设计了不同地表雨量站点密度下的随机抽取试验，解析了不同地表基准降水条件下IMERG Early、IMERG Late和GSMaP NOW三种GPM数据的精度特征。结果发现，基准降水对GPM数据精度的影响与雨量要素、数据类型、指标类型、站点密度有关。进一步以高超密度站点插值降水作为“真实”降水，量化了不同站点密度条件下两种基准降水的误差，发现对于24 h累积雨量和逐小时降水过程，存在一定的雨量站点平均密度临界值。若雨量站点密度高于该临界值，以插值降水为基准评价GPM数据的精度更合理，否则采用插值降水和站点降水为基准均可。本文研究深化了对GPM降水数据误差特性的认识，可为合理选取评估卫星降水数据的地表基准数据生成方法提供参考。     

正丁烷纯度分析方法的研究与优化

本文建立了一种高效、快速测试正丁烷气体纯度的方法。通过实验表明：气相色谱面积百分比法测试正丁烷，选择色谱柱PLOT-Al/S(30 m×0.53 mm×15.0μm),进样量为20μL,分流比为1:1,载气流速为5 mL/min,柱温为初始温度80℃保持2 min,以8℃/min升温到150℃,能够实现各组分快速，有效的分离，测试结果重复性较好，该测试方法不仅准确、可靠，而且测试效率高。     

基于谐波控制的高效线性功率放大器设计

为了满足当前第五代移动通信系统对高速率传输的要求，采用谐波控制的方法设计了一款高效线性功率放大器。结合三阶交调分量的产生机制，综合考虑基带阻抗、基波阻抗及二次谐波阻抗对输出功率、效率和线性度的影响，在保证效率的基础之上，改善功放线性度。并采用紧凑、便于集成的耦合线SIR(Step Impedance Resonator)带通滤波器作为输出匹配网络，实现对谐波的抑制。该功率放大器采用GaN HEMT器件CGH40010F,通过仿真与实物测试，验证了该方案的可行性，最终测试结果表明，功率放大器在中心频率3.4 GHz处，间隔5 MHz的双音信号下，输出功率为37 dBm时，对应的功率附加效率(PAE)为40%,三阶交调失真(IMD3)为-30 dBc,增益约为10.5 dB。     

基于图像融合特征的水工岩体完整性评价方法

水利工程多建设在地质条件复杂多变的高山峡谷，因此坝址及库区的岩体完整性评价对于工程建设具有重要意义。但岩体完整性评价常采用手工作业的方式，经济成本和时间成本较高。针对这一问题，本研究采用知识迁移的方法实现岩心图像特征的深度融合，进而提出基于权重支持向量机（Weighted Support Vector Machine,WSVM）的岩体质量评价模型，最终实现水工岩体完整性的智能评价。通过对比基于单一深度模型特征和深度融合特征的水工岩体完整性智能评价模型可以发现，深度特征融合能有效提升模型性能，准确率提升5%以上；另一方面，本文也对比了WSVM和SVM及其他机器学习模型，证明了WSVM模型在水工岩体完整性智能评价中的有效性。本文提出的方法能在一定程度上实现水工岩体完整性评价的自动化和智能化分析，为水工地质勘察和水利工程建设提供新的方法。     

水工洞室基础地质现象多模型智能分类方法

水工洞室内基础地质现象在一定程度上可以反映地质灾害的发生，其分类与识别对于了解洞室内结构面分布状况、围岩性质以及指导下一步洞室勘探有重要意义。对水工洞室内地质现象和地质结构的分类识别分析通常采用手动作业的方式，但传统分析方法费时费力，难以实现分析过程的自动化。因此，采用多种深度学习模型和机器学习模型对水工洞室内基础地质现象图像进行分析，通过运用不同深度学习模型，并将Softmax分类器、随机森林及支持向量机应用于基础地质现象分类，对比并选择性能较好的模型进行耦合，可建立较优的水工洞室基础地质现象图像智能识别模型，在一定程度上实现了洞室内基础地质现象的自动识别分析，减少了地质工程师的工作量。     

移动端界面风格的新复古主义浪潮:2010—2020年

2010—2020年间，新复古主义浪潮席卷视觉设计领域。通过分析“中国视域”下移动端界面复古风格的族群演进情况，明确了主要流行风格的边界与特征、模因与族系、形成与流变、脉络与动因等若干关键问题。复古未来主义、复古初期特征、复古艺术设计这三大风格组团交织影响，依次兴起，并在2017—2019年全面爆发，极大地影响了视觉审美趋势。在这一过程中，国内风格呈现出“倒序复古”“蒸汽波驱动”与“80年代爆发”等演进特征。“扁平化语境下的适者生存”“架空现实的未来观虚无”“自媒体觉醒下的史海拾贝”及“土酷时代的审美异化”是新复古主义浪潮的底层演进逻辑。未来风格趋势的创造主体将可能从精英专业阶层转向大众。