水工建筑物测流法在琚湾水文站的应用

本文以琚湾水文站为例分析水工建筑物测验方法施测流量.在以往分析的基础上,新增2009年、2010年、2011年资料,利用公式对该站近年来水位流量数据进行计算分析得出:琚湾站采用实测流量反推流量系数中考虑动能水头的情况,利用堰闸流量公式可以实现水工建筑物法测验流量.     

我来修电脑

故事1我删了所有文件夹讲故事的人/贺拴运老王又来了,笑嘻嘻云:电脑又挂彩了!过去一看,果然。总结起来,表现有三:其一,无法使用资源管理器;其     

基于数字图像处理的控制系统动态性能测量

针对目前位置控制伺服系统动态性能较难准确测量的问题,提出了一种基于激光和数字图像处理的测量思路,实现了对运动轨迹的数字化监测,并以某火炮检修中的位置控制伺服系统为例,详细介绍了系统组成、软件处理系统及相应的试验结果.这是开展位置控制伺服系统动态性能准确测量的有益尝试.     

[a,b]-缩减生成器

利用两个反馈移位寄存器（LFSR）构造了一类新型的缩减生成器——［a,b］-缩减生成器,证明了其输出序列的周期、线性复杂度、重量复杂度、k-错线性复杂度及其0、1个数。理论分析和局部随机性检验表明这类缩减生成器序列具有好的统计特性,适合流密码系统的使用。     

铃铃音管理系统的设计与实现

彩铃业务的市场规模日益扩大。在彩铃平台中,彩铃铃音占据十分重要的地位。本文深入分析了彩铃业务对彩铃铃音的要求和彩铃业务运营过程中彩铃铃音出现的问题,提出了一种新的彩铃铃音管理系统。该系统的铃音列表生成模块以后台脚本的形式定时生成铃音列表文件,相比一般从数据库直接获取数据的方式,大大减少了忙时占用的数据库服务器资源数,提高了数据获取的速度。铃音文件处理模块,降低了彩铃平台与铃音相关故障的发生率。该铃音管理系统在整个彩铃平台中具有相对独立性,因此,对其他类似实体的管理系统具有很强的借鉴意义和参考价值。     

Dijkstra算法在肾脏移植交换系统中的应用

在肾脏移植过程中,经常存在一个病人的亲属愿意将自己的一个肾脏捐赠给此病人,但是他们的肾脏匹配不够好,只能放弃的情况,这明显是一种资源的浪费.一个可行的方案就是肾脏交换系统.在这篇论文中,我们提出了两种解决方法,分别代表了解决此问题的两个解决方向.给一些相应的组织,如美国的OPTN,一定的改进建议,并对其他国家建立类似的组织起到一定的指导作用.     

基于气象资源插值与迁移学习的广域分布式光伏功率预测方法

针对广域分布式新能源普遍缺乏新能源资源监测装置,而导致功率预测精度不足的问题,提出一种基于气象资源插值与迁移学习的广域分布式光伏功率预测方法。首先,基于地理信息和粗颗粒气象数据,对广域范围下的气象资源数据进行网格化插值;其次,依据插值结果对具有相同气象特征的光伏电站进行自组织映射(self-organizing maps,SOM)网络聚类,并对每一类中的光伏电站进行迁移学习的源域和目标域的划分,以保证预测精度;然后,结合长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络,引入误差修正环节,建立源域至目标域的双迁移模型;最后,以浙江省绍兴市的分布式光伏电站为实例验证该方法的有效性。相比于对各个光伏电站单独建模,所提方法能将目标域光伏电站的训练速度提高10倍以上,且在预测精度方面也有显著提升,具有一定的推广应用价值。     

基于动态门控特征融合的轻量深度补全算法

稠密深度图在自动驾驶和机器人等领域至关重要,但是现今的深度传感器只能产生稀疏的深度测量,所以有必要对其进行补全.在所有辅助模态中, RGB图像是常用且易得的信息.现今的许多方法都采用RGB和稀疏深度信息结合进行补全.然而它们绝大部分都是利用通道拼接或逐元素求和简单的对两种模态的信息进行融合,没有考虑到不用场景下不同模态特征的置信度.提出一种以输入深度稀疏分布为指导,结合双模态信息量的动态门控融合模块,通过动态产生融合权重的方式对两个模态特征进行更高效的结合.并且根据不同模态的数据特征设计了精简的网络结构.实验结果表明所提出模块和改进的有效性,提出的网络在两个有挑战性的公开数据集KITTI depth completion和NYU depth v2上,使用了很少的参数量达到了先进的结果,取得了性能和速度的优秀平衡.     

基于混合代码表示的源代码脆弱性检测

软件脆弱性对网络与信息安全产生了极大的威胁,而脆弱性的根源在于软件源代码。因为现有的传统静态检测工具和基于深度学习的检测方法没有完整地表示代码特征,并且简单地使用词嵌入方法转换代码表示,所以检测结果准确率低,误报率高或漏报率高。因此,提出了一种基于混合代码表示的源代码脆弱性检测方法来解决代码表示不完整的问题,并提升检测性能。首先将源代码编译为中间表示（IR）,并提取程序依赖图;然后基于数据流和控制流分析进行程序切片来得到结构化的特征,同时使用doc2vec嵌入节点语句得到非结构化的特征;接着使用图神经网络（GNN）对混合特征进行学习;最后使用训练好的GNN进行预测和分类。为了验证所提方法的有效性,在软件保证参考数据集（SARD）和真实世界数据集上进行了实验评估,检测结果的F1值分别达到了95.3%和89.6%。实验结果表明,所提方法有较好的脆弱性检测能力。     

混流式水轮机主轴自激弓状回旋机理探讨

自激振动是一种常见的自然现象,水电站运行中最常见的当属混流式水轮机的自激弓状回旋,给机组安全稳定运行带来很大危害。混流式水轮机自激弓状回旋的研究主要集中在对其特征和规律的总结,对其形成机理的研究还相对较少。本文首先阐述了存在负阻尼是自激振动本质特征这一机理性认识,分析了间隙空化后空化、空腔作用力的变化及其负阻尼作用,提出该负阻尼作用是自激弓状回旋发生的主要源动力这一观点。通过对现有的增大迷宫间隙、向迷宫间隙处补气、减小顶盖排水等减轻自激振动措施的分析,间接证明了该观点的正确性。研究发现,常规弓状回旋公转频率和自转频率相同,但自激振动后公转频率和自转频率不同,公转频率达到临界转速频率后发生共振。本文还论证分析了自激弓状回旋和转轮转向相同、相反两种状况的启动力矩来源,发现并指出了自激弓状回旋和转轮转向相反时,振动频率等于主轴临界转速频率减转速频率这一规律。