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61.
尚小格 《军民两用技术与产品》2014,(19)
探讨电力企业与所处市场环境能够实现相互协调运行的机理,从而使电力企业的行为方向有利于市场效率的提升。分析了我国电力企业市场化改革的现状,对市场化改革后的电力企业运行和与市场环境相互协调的电力企业运行进行了分析。 相似文献
62.
63.
为了解决使用美国商用GPS对我国飞行试验中定位精度和速度的种种限制以及对我国国防安全的潜在危险,文章基于我国日趋成熟自主研发的北斗定位系统技术,开展其在飞行试验中的研究;文中分别对北斗的短报文通信技术、单点及事后差分技术、实时差分技术在飞行试验中的应用方法进行研究,并介绍了飞行试验中北斗定位数据的处理方法;通过试验数据与美国商用GPS数据进行对比,结果显示北斗定位系统精度与美国商用GPS精度接近;最后展望了北斗定位系统未来在我国飞行试验以及国防、科研以及交通运输等民用领域的广阔应用前景. 相似文献
64.
课前预习能够培养学生的自学能力,对学生的课堂学习具有导向作用,帮助教师进行个性化的教学。思维导图是知识可视化工具,能够帮助学生将思维的过程清晰、直观地呈现。本文通过实验,研究思维导图在语文课文预习中的应用,以及对学生思维能力发展所起的作用。 相似文献
65.
用AT89C52单片机和串行时钟控制芯片DS1302组成的核心模块,实现了超长时间的定时控制。可广泛应用于用于不同用途的长达几年甚至几十年的定时开关,规律闭合开关,与固态继电器组合还可定时控制高压开关。本系统以串行时钟控制芯片DS1302作为系统的时钟源,用AT89C52单片机作为系统控制中心,另外包括LCD显示模块,按键控制调节模块,自动复位电路模块。 相似文献
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为了解决当前集装箱堆场信息采集水平不足和工作效率低下的问题,设计了一个基于超高频无源RFID技术的堆场信息采集系统,介绍了系统的构成和各部分的作用,给出了系统中一种符合ISO 18000-6B和ISO 18000-6C标准协议的读写器的硬件和软件的设计方法,并描述了上位机软件的设计方法;该系统成功实现了对进出堆场的车辆的实时监控和集装箱信息的实时采集与处理,投入使用后明显简化了操作流程,加快了集装箱的流通速度;测试和应用结果表明该系统满足了实际的应用要求。 相似文献
67.
生产车间异构数控机床DNC系统设想 总被引:1,自引:0,他引:1
将生产车间分散的、不同型号的数控机床与计算机联网,实施综合数字控制,构成分布式数控系统DNC,已成为现代企业继CIMS系统联网集成后,进一步实现过程自动化所需要解决的关键技术之一。DNC侧重于生产过程信息流的集成,它的实施能明显改善生产过程的控制与管理,提高数控机床利用率,缩短生产准备时间及转移加工时间。文章就机械制造行业异构数控机床的DNC,详细论述了联网方案、系统合成、机床信息采集、关联接口等功能的组成和实现方法,并简单介绍了HTC-DNC系统的体系结构。 相似文献
68.
深度神经网络声音事件检测方法需要大量标记声音事件类别和起止时间的强标签音频样本,然而强标签标注非常困难和耗时.弱标签声音事件检测是解决这一困难的有效途径.本文将弱标签声音事件检测作为多实例学习问题,并基于卷积循环神经网络提出弱标签声音事件检测的空间-通道特征表征与自注意池化方法 .该方法研究多实例弱标签声音事件检测的特征表征和帧级预测结果池化两个方面的内容.在特征表征方面,为了增强卷积神经网络的特征表征能力,结合上下文门控和通道注意机制构建门控注意力结构并嵌入到卷积循环神经网络中,实现了音频样本特征的空间和通道特征选择;在预测结果池化方面,引入自注意思想设计音频帧预测结果的自注意池化方法,增强了音频样本中事件帧之间的相关度,使事件帧获得更大的权重.本文方法通过对卷积循环神经网络特征表征和预测结果池化的革新,有效提升了模型的检测性能.本文提出的方法在DCASE 2017任务4和DCASE 2018任务4数据集的评估集中分别取得了52.47%和31.00%的F1得分,性能优于当前绝大部分的弱标签声音事件检测方法 .实验结果表明:本文提出的空间-通道特征表征与自注意池化方法能显著改善弱标签声... 相似文献
69.
针对燃煤机组不满足《东北区域发电厂并网运行管理实施细则》和《东北区域并网发电厂辅助服务管理实施细则》中关于自动发电控制各项考核指标的问题,对AGC负荷指令的生成控制策略进行研究,通过对协调控制系统逻辑分析以及不同工况下的参数对比,提出600 MW燃煤机组AGC控制策略优化方案。解决了一次调频动作与AGC动作方向一致时,实际负荷先反向动作再正向动作的问题,弱化了一次调频对AGC响应时间的作用,使机组在各个工况下均能满足调频调峰的要求。采用新的控制策略,机组考核量大幅减少,经济效益明显提高。 相似文献
70.
为解决谓语中心词识别中的唯一性问题,提出一种基于回归模型的谓语中心词识别模型,使用回归网络与神经网络结合直接输出预测的谓语中心词结束位置与开始位置。对数据集进行预训练,利用BILSTM层捕捉句子上下文的信息,通过卷积神经网络对句子中的特征进行进一步提取,使用多元线性回归层对特征进行线性回归计算,预测唯一谓语中心词的位置,训练过程中不断修正预测值与真实值的距离。使用中国判决网上获取的判决文书作为数据集进行唯一谓语中心词识别的实验,结果达到了82.99%的F值评分,验证了该模型的可行性和有效性。 相似文献