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黄文杰 《计算机光盘软件与应用》2012,(20):152-153
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。 相似文献
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柳文杰 《军民两用技术与产品》2021,(11):78-80
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. 相似文献
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赵文杰 《中国铸造装备与技术》1987,(1)
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。 相似文献
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储能技术能够解决清洁可再生能源利用过程中存在的能量密度低、间歇性、波动大等问题,是促进我国乃至全球能源结构调整的关键技术.随着储能行业的快速发展,储能技术高水平人才的需求呈现井喷式增长.储能技术涉及动力工程及工程热物理、电气工程、材料科学与工程、化学工程与技术等学科的知识,具有较强的学科交叉性,从而给储能领域人才培养带来了很大的难度.针对储能技术高水平人才培养难和人才严重匮乏问题,中国矿业大学开展了面向储能技术的跨学科拔尖创新人才培养探索与实践,通过增设储能技术专业课,拓展学生跨学科的理论基础;建立交叉学科团队指导模式,充分发挥创新导师团队的正面引导作用;利用高水平储能创新平台反哺教学,实现储能交叉学科产教研协同育人.以上探索与实践取得了良好的效果,对储能行业拔尖创新人才的培养具有借鉴意义. 相似文献
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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。 相似文献
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