计算密集型大流量数据的接力计算与动态分流处理

针对当前大流量数据计算速度慢、服务器端计算压力大等问题,提出一套计算密集型大流量数据的接力计算与动态分流处理模型。首先,在分布式环境下,使用内存型数据存储技术确定计算任务的运算量与复杂等级,同时利用节点资源能力对节点进行排序;然后,动态分配任务到不同节点进行并行计算,并采用一种接力处理模式完成计算任务的分解,以有效保证高流量复杂运算任务的性能和精度要求。通过分析对比,可知在万级以上数据量的情况下,多个节点比单个节点的运行时间更短、计算速度更快;而且,将该模型应用于实际时,发现它不仅能在高并发场景下减少运行时间,而且也能节省更多计算资源。     

基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测

在印刷工业生产中,针对直接使用YOLOv4网络进行印刷缺陷目标检测精度低、所需训练样本数量大的问题,提出了一种基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测方法。首先,使用了一种图像分割和随机参数变化的策略对数据集进行增强;然后,在主干网络中增加了孪生相似性检测网络,并在相似性检测网络中引入Mish激活函数来计算出图像块的相似度,在此之后将相似度低于阈值的区域作为缺陷候选区域;最后,训练候选区域图像,从而实现缺陷目标的精确定位与分类。实验结果表明：Siamese-YOLOv4模型的检测精度优于主流的目标检测模型,在印刷缺陷数据集上,Siamese-YOLOv4网络对卫星墨滴缺陷的检测准确率为98.6%,对脏点缺陷的检测准确率为97.8%,对漏印缺陷的检测准确率为93.9%;检测的平均精度均值（mAP）达到了96.8%,相较于YOLOv4算法、Faster R-CNN算法、SSD算法、EfficientDet算法分别提高了6.5个百分点、6.4个百分点、14.9个百分点、10.6个百分点。所提Siamese-YOLOv4模型一方面在印刷品缺陷检测中有较低的误检率和漏检率,另一方面通过相似性检测网络计算图像块的相似度从而提高了检测的精度,表明所提缺陷检测方法可应用于印刷质检以提高印刷企业的缺陷检测水平。     

结合一维扩展卷积与Attention机制的NLP模型

自然语言处理作为人工智能的一个分支,在日常生活中有着广泛的应用。随着循环神经网络在自然语言处理领域的应用以及循环神经网络的不断演进与迭代,自然语言处理有了很大的飞跃。循环神经网络也因此迅速成为自然语言处理领域的主流算法,但是其具有结构复杂和训练时间漫长的缺点。提出一种基于一维扩展卷积和Attention机制的自然语言处理模型,利用一维扩展卷积提取语言文本的深层特征,再通过Attention机制给深层特征分配权重以整合各个时序特征。实验结果表明,该模型只需循环神经网络约30%的训练时间,就能达到与循环神经网络相近的性能,验证了该模型的有效性。     

基于LAAE网络的跨语言短文本情感分析方法

跨语言短文本情感分析作为自然语言处理领域的一项重要的任务, 近年来备受关注. 跨语言情感分析能够利用资源丰富的源语言标注数据对资源匮乏的目标语言数据进行情感分析, 建立语言之间的联系是该任务的核心.与传统的机器翻译建立联系方法相比, 迁移学习更胜一筹, 而高质量的跨语言文本向量则会提升迁移效果. 本文提出LAAE网络模型, 该模型通过长短记忆网络(LSTM)和对抗式自编码器(AAE)获得含上下文情感信息的跨语言向量, 然后利用双向GRU (Gated Recurrent Unite)进行后续情感分类任务. 其中, 分类器首先在源语言上进行训练,最后迁移到目标语言上进行分类任务. 本方法的有效性体现在实验结果中.     

配电线路拓扑及台户区分自校验系统的研究

针对人工检查低压配电网拓扑关系带来的管理难度和成本高的问题,本研究分别在时域和频域上比较了皮尔逊相关系数和灰色关联分析,提出了一种实用的配电线路拓扑异常检查方法,该方法利用从数据采集与监控系统和电力信息采集系统获得的配电数据,使用皮尔逊相关系数来判断用户电压序列曲线的相似性,采用灰色关联法对用户样本集进行分析,对中间节点的电压变化确定了下游节点的异常位置,发现识别出站区标识错误的用户;根据实验验证的结果,与灰色关联分析法相比,皮尔逊相关系数不具有良好的鲁棒性,而且会增加误判的次数,采用频域相似度的灰色关联分析法得到配电线路拓扑校验准确率达到99.9％,十分适用可靠.     

基于Z-buffer算法优化的大型变电站场景模型快速线消隐方法

针对现有三维模型消隐方法面向大规模三维场景模型应用中存在的计算复杂、耗时长等缺陷, 本文提出了基于改进 Z-buffer 算法对大型变电站场景消隐的快速可视化方法。首先,为了简化计算,将场景模 型数据整合并重构;其次,通过透视投影变换将变电场景模型像素化;进一步,基于 Z-buffer 算法高效的像素 化计算特性提出了快速模型筛选方法,从而得到变电场景的子模型遮挡关系。最后,实验中将所得遮挡关系列 表融合现有消隐算法,结果表明本文提出的方法能够大幅度提升消隐的运算性能。     

静电纺CS/PVA纳米纤维膜对Cu~(2+)、Cd~(2+)的吸附特性

采用静电纺丝法制得CS/PVA纳米纤维膜,并将其作为对铜、镉离子的吸附材料。通过扫描电子显微镜(SEM)观察到CS/PVA纳米纤维细而均匀且呈不规则的网状结构。力学性能测试结果表明CS/PVA纳米纤维膜的稳定性较好,为其广泛应用于金属离子吸附材料提供前提。系统探讨了吸附时间、pH值、金属离子初始浓度对吸附性能的影响。结果表明,CS/PVA纳米纤维膜对Cu~(2+)、Cd~(2+)的吸附作用在2 h内即可快速达到平衡,其吸附容量随着金属离子初始浓度、溶液pH值的增加而增大。此外,在100 mmol/L的稀盐酸(HCl)溶液中,Cu~(2+)、Cd~(2+)的脱附率在1min内可分别达到86.7%和91.3%。     

基于PDCA的烟草行业能源管理系统研究

为了有效解决烟草行业能源管理水平落后和能源利用效率低下问题,文章首先从实用的角度分析了烟草行业能源管理模式,设计了烟草行业能源管理系统总体架构,并从生产管理层和集中管理层两个层面提出了具体解决方案.研究表明,通过该系统可以及时了解企业的能源状况,从而更好的对行业进行能源管理优化.     

通信企业4G时代流量营销策略研究

随着移动互联网的普及和第三方应用的深入,运营商数据流量呈现出爆炸性增长.与此相对应的流量营销从根本上改变了运营商的价值创造方式,并成为各运营商获取竞争优势的关键手段.如何在4G时代流量营销的争夺战中赢得主动成为通信企业当前面临的迫切问题.文章通过分析各通信企业4G时代流量营销策略存在的问题和原因,提出了适应4G时代的流量营销策略.     

唑类化合物双氢键催化转酰胺反应的机制研究

通过密度泛函M062X方法在6-31+G(d)基组水平上考察乙酰胺与甲胺在唑类化合物咪唑、吡唑和苯并三唑双氢键催化作用下的转酰胺反应机制。在该机制中,催化剂通过与底物乙酰胺的羰基氧以及氨基上的一个氢形成双氢键来活化其酰胺键,从而有利于亲核试剂甲胺对乙酰胺酰胺键的亲核进攻。计算结果显示,咪唑和吡唑催化的转酰胺反应焓变能垒分别是123.9 kJ·mol-1和92.3 kJ·mol-1,而苯并三唑做催化剂时焓变能垒降低为88.3 kJ·mol-1,其催化效果优于咪唑和吡唑。当运用溶质全电子密度溶剂化模型SMD (solvation model density)来考察甲苯和水作为溶剂对苯并三唑催化的转酰胺反应产生的溶剂效应时,发现溶剂的加入使反应焓变能垒明显升高,说明溶剂的加入并不利于反应的进行