移动边缘计算中基于中继辅助计算方法综述*

为了满足下一代网络在覆盖范围、部署成本以及容量方面的挑战,移动边缘计算（MEC）通常需要借助中继节点的辅助来完成计算密集型和延迟敏感型的任务。首先介绍了基于中继辅助MEC系统的基本架构,之后从任务卸载、资源分配和中继节点选择三方面对基于中继辅助MEC系统最新的研究方法进行归纳总结。更进一步,针对现有方法可能存在的问题与挑战进行了讨论与分析,并提出一些可行的解决方案为后续研究发展提供参考。     

液压支架电液控制系统软件在线升级方案设计

针对现有液压支架间架控制器与端头控制器的软件升级需要技术人员在井下对控制器逐一拆装操作,且耗时长、效率低的问题,提出了一种液压支架电液控制系统软件在线升级方案,详细介绍了液压支架电液控制系统组成、代码存储空间变化及在线升级的相关程序流程,并给出了实验数据及分析。该方案实现了对间架控制器和端头控制器的远程在线升级,升级过程简单方便,且升级速度快。     

浅谈提高计算机网络可靠性的有效方法

近年来,随着计算机信息技术的飞速发展,计算机网络的安全性与可靠性的提高成为了网络发展的必然趋势。计算机网络的可靠性,不论是对于个体用户的信息安全,还是国家的政治、经济,以及军事方面的信息安全,都有着重要的作用。本篇文章就当前影响网络可靠性的相关因素,提出了行之有效的提高网络可靠性的措施。     

装饰设计专业《计算机辅助设计》辅助教学网站的建设研究

装饰艺术设计专业《计算机辅助设计》课程的教学,既要能学会熟练操作各类艺术设计软件,又要有装饰制图知识、艺术设计能力和独创性思维能力。而各类辅助设计软件彼此之间缺少必要的联系和连贯性,学生很难系统掌握。因此建设本课程的辅助教学网站很有必要,使传统课堂讲授和网络教学相结合。本文同时还从网站建设思路和建设方案等方面来探讨本课程的网站辅助教学方法。     

你好,火星!—探秘火星登陆

火星探测任务是目前最为复杂的航天活动之一,涉及火箭发射、太空变轨、火星捕获、降落火星与表面巡视等诸多环节.迄今为止,全世界共进行了40 余次火星探测,但成功实现火星巡视的寥寥无几.     

新型多功能高效缓蚀剂BH—931的研制

随着油田开采深度的增加,油田综合含水率不断上升,目前我国油田开采相继进入高含水期,油井采出液含水率已达70～90%,采出矿化度也高,有的总矿度高达20～30万mg/L,pH=6.0～6.5,且存在大量二氧化碳,硫化氢,氯化物及硫酸盐还原菌等腐蚀因素,使油井的油套管、抽油杆、井下泵、集油输管等设备产生严重腐蚀.据调查,大部分高含水油井的深井泵使用寿命一般只有90天左右,抽油杆使用寿命不到一年,油管年损失率达40%左右.由于设备更换期短,严重影响原油产量,为此迫切需要开发一种高效、耐温,同时具有缓蚀,阻垢和杀菌作用的多功能缓蚀剂.我们在这方面作了一些研究探讨工作,研制出一种新型高效缓蚀剂BH-931,其化学结构式如下:     

热挤压钢管沿长度方向外径尺寸的稳定性及影响因素

总结了挤压钢管外径尺寸沿长度方向的变化规律，分析了1Cr18Ni9Ti不锈钢管外径尺寸波动的原因，提出了减少超差的改进措施。     

立式离心浇铸机结构设计的探讨

文中介绍了作者在LXB1000型立式离心浇铸机(厂定型号)的设计和试验中的体会,并对立式离心浇铸机主要参数和结构设计进行了探讨。     

热处理生产的环境污染应引起重视

热处理工艺是造成环境污染的重要因素之一，治理热处理环境污染是摆在热处理工作者面前的一项重要课题，对其系统而全面地认识、了解并采取有效措施进行控制，对防止污染、保护环境、节约能源具有现实意义。本文对热处理生产过程中几种主要污染进行了研究并提出治理方法。     

基于智能磨矿介质及CNN和优化SVM模型的球磨机负荷识别方法

当前球磨机负荷检测方法难以准确评估磨机内部变化,给磨机综合运行状态的控制和优化带来较大难度。本文设计了一款内嵌加速度传感器且与钢球介质物理性质相一致的智能磨矿介质用于识别磨机负荷,开展了不同充填率等磨矿条件下的磨矿试验,设计磨矿效果系数划分磨机负荷状态;分别采用了卷积神经网络方法(CNN)和优化的支持向量机(SVM)模型对智能磨矿介质获取的加速度信号进行球磨机负荷识别。基于优化的SVM模型将获取的一维加速度信号进行互补集合经验模态分解算法（CEEMD）去噪、时域特征值和样本熵提取等预处理,将上述磨机负荷的特征向量分别输入GA?SVM、GS?SVM、PSO?SVM分类模型进行训练,研究表明,PSO?SVM模型的识别准确率可达98.33%,但存在训练过程繁琐,耗费时间长的问题。在图像识别领域具有优秀应用能力的CNN模型是把智能磨矿介质检测加速度信号数据转换为二维图片后直接输入基于VGG19网络的CNN模型进行分类识别,磨机负荷分类识别准确率高于优化的SVM模型,可达98.89%,在保证识别准确率的同时有效节约了计算时间。基于CNN的智能磨矿介质球磨机负荷识别方法可为实现球磨机负荷检测与在线评估提供重要解决方案与技术保障。