ORACLE数据库的重组方法

ＯＲＡＣＬＥ数据库在经过一段时间运行后，由于对表的插入、更新、删除等操作而产生许多碎片，使ＯＲＡＣＬＥ性能下降，也使表空间内数据库文件中可能找不到完整连续的区间分配给增长的表．本文以表为例讨论了ＯＲＡＣＬＥ空间分配的策略，并介绍了表主间下的表和全部数据重新组织的方法。     

MCU遭遇新挑战

分析天文图像采集设备对通信的要求,给出了USB总线接口在开发CCD相机系统应用中的软硬件设计实例.     

基于神经网络的爆破振动速度峰值预报

以广东岭澳核电站二期工程20 m平台和核岛爆破开挖为实例,运用人工神经网络原理,以孔径、孔深、孔距、排距、最小抵抗线、最大单孔药量、最大段药量、堵塞长度、总药量、高程差和爆源距作为影响爆破振动速度的主要因素,建立BP神经网络模型,对质点爆破振动速度峰值进行预测。分析结果表明,运用提出的神经网络预测模型精确度明显高于传统的萨道夫斯基公式。     

岩体单孔及群孔齐发爆破爆炸荷载数值分析

采用广东岭澳核电站现场岩体的力学特性和基岩爆破参数,利用高能炸药的状态方程模拟岩石乳化炸药的爆炸过程,并假定岩石在爆炸产生的高应变率和高压环境下符合率相关的弹塑性本构关系,由此利用显式动力分析方法模拟单孔柱状装药和群孔齐发爆破柱状装药情况下的岩体爆炸应力波的传播过程,分析岩体爆炸粉碎区边界峰值应力的变化情况和衰减特征,并与相关理论公式进行比较,得到单孔和群孔齐发爆破情况下岩体爆炸荷载随装药量的变化规律。研究结果表明,爆源近区岩体爆炸冲击波压力急剧衰减;岩体爆炸峰值应力随装药量增加而增加;拉应力随药量的增长幅度远比压应力小;单孔药量的变化对岩体爆炸荷载的影响大于最大段药量的影响。工程实践中采用多爆孔小药量的爆破方式能有效减小岩体动态响应。     

二氧化铈抗紫外性能研究进展

综述了二氧化铈抗紫外材料的研究现状,阐述了抗紫外机理,并对其优缺点进行了比较,以及对一些常见的掺杂改性技术作了介绍,并对其在防晒化妆品、纺织物、玻璃、涂料等材料中的应用及未来在高分子材料中的发展前景进行了展望。     

低复杂度上行多用户MIMO检测算法

针对上行多用户MIMO系统,提出了一种新的空时检测算法.算法首先对接收信号进行线性重组,然后采用正交于各用户干扰集的匹配滤波向量来消除多用户间干扰,最后各用户利用等效信道的正交性实现线性译码.给出了非理想信道环境下算法的设计.理论分析及仿真结果表明,该算法具有复杂度低和顽健性好的优势,且性能优于其他检测算法.     

基于准虚电路的TCP／IP网关及实现研究

Ｉｎｔｅｒｎｅｔ联相数目自９０年代以来迅速膨胀。在ＩＰｖ６尚未推广之前，ＩＰ地址短缺成为一个严重的问题。在ＴＣＰ／ＩＰ网关上通过准虚电路技术能一定程序上解决这一问题。对其中基础技术网络地址转换与连接级服务代理进行了介绍，并对实现中的一些技术细节进行了阐述。     

基于ＬＳＴＭ和序列到点模型的非侵入式负荷分解技术

随着深度学习在 NILM （Non-intrusive Load Monitoring,NILM）的应用,对于负荷的识别与功率分解能力有所提升,但是对于多状态用电负荷依旧存在负荷分解准确度低、算法泛化性能低、分解耗时等问题。为此,文中提出了一种基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和序列到点（Sequence-to-point ,S2P）的负荷分解模型,滑动总功率数据序列来映射目标设备在功率数据窗口中点的功耗。首先,采用基于滑动窗口的事件探测算法,提取激活负荷样本作为序列到点模型的输入数据;利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks ,CNN)自动提取输入负荷总功率的负荷特征,引入长短期记忆网络挖掘序列中点前后相关度最高的信息完成负荷辨识。为了验证模型的有效性,将所提出的模型应用于实际家庭能源数据集UK-DALE,并与目前领先的模型进行了比较,综合性能提升了28.8%,结果表明所提出的深度学习模型可以有效地提高模型的预测能力。     

草根创业者小而美的生存

说到Android平台上的视频播放器，MoboPlayer或许会被不少玩家率先提及。这款全格式支持、操作体验也属上乘的移动端播放器，在移动互联网历经几年大浪淘沙之后，顽强地存活了下来。MoboPlayer团队一直处事低调，外界也很难看到有关他们的报道。