语义网环境下的标准知识关联与服务探析

论文围绕语义网环境下的标准知识关联,探讨了知识获取、组织、关联和服务的相关问题,阐述了以学科与主题知识关联为主的标准知识关联的结构、技术与方法,论述了在知识关联基础上的知识增值与个性化服务的主要手段,提出了深入进行标准知识咨询与服务的对策。     

配电网状态估计可观性研究综述

状态估计是实时感知系统运行状态的关键手段.目前配电网中常因量测配置不足而难以满足状态估计可观性的要求,因此开展状态估计可观性研究具有重要意义.首先,介绍了配电网可观性的分析方法和评价指标;其次,归纳了量测配置优化、伪量测建模和零注入节点处理等提高配电网可观度的方法;然后,基于分布式电源的并网机理与主动配电网中存在的不确...     

用于复杂型面电镀CBN砂轮的研制

本文针对复杂形面工件的磨削加工,设计制造了电镀CBN砂轮。探讨了电镀CBN砂轮使用过程中存在的一些问题。以砂轮基体加工到CBN磨料的电镀及机床热变形对成形磨削的影响等方面进行了初步试验研究。     

自然交通场景中的车辆颜色识别

车辆颜色是重要的车辆信息之一,对其进行识别可为智能交通系统中的车辆识别环节提供更为精准丰富的信息.自然场景中光线的变化会对车辆颜色造成影响,致使难以根据RGB图像直接获得车辆的颜色类别.传统的机器学习方法用于车辆颜色识别时,通常依据经验筛选用于分类的图像特征,易导致分类效果有限等问题,且这些方法一般计算量较大,难以获得实时结果.针对自然场景中车辆颜色信息难以获取和描述这一问题,提出了一种基于多色彩空间信息的深度神经网络模型(MultiColor-Net),使用多个不同尺寸滤波器分别对输入图像在RGB颜色空间和HSV颜色空间上进行特征提取,再将上述不同颜色空间中获得的特征组合,通过全连接网络,获得自然交通场景中目标车辆的颜色分类结果.在真实的智能交通数据集上对比ResNet,Inception v3等深度神经网络模型和本文所提出的MultiColor-Net,结果表明,MultiColor-Net相比于单独识别HSV图像,准确率提高了2.45％左右;相比于单独识别RGB图像,准确率提高了0.8％左右.因此,MultiColor-Net模型能够在真实的交通图像数据上取得较高的识别准确率,同时保持较低的计算复杂度.     

浅谈电熨斗产品UL标准与IEC标准的差异

本文以电熨斗产品为例，论述了UL和IEC标准各自的特点，分别指出了两标准在制订思路、标准结构、测试方法等方面所存在的差异，并就重点章节进行了较详尽的比较和分析。     

动力汽车用锂离子电池全生命周期标准体系建设研究分析

当前世界各国都将发展电动汽车作为国家战略,加快推进技术研发和产业化。及时跟进锂离子动力电池技术和市场动态,不断完善相关标准,将为推动我国电动汽车产业化进程起到积极作用。本文分析了我国动力汽车用锂离子电池全生命周期标准的现状和需求,提出了动力汽车用锂离子电池全生命周期标准体系,并给出了意见与建议。     

国内信息共享空间发展现状对国家标准馆技术标准信息共享空间建设的启示

本文首先分析近几年国内信息共享空间的发展现状和建设现状,指出国内信息共享空间建设发展趋势,最后总结出对国家标准馆技术标准信息共享空间建设的启示和建议。     

神奇的图象处理大师——Adobe Photoshop 5

这一讲我们将介绍颜色模式和对图象进行色彩矫正和调整的方法等方面的内容.大家知道Photoshop具有很强的色彩处理功能,要掌握这些功能的使用方法,就必须先学习与颜色处理有关的一些知识,虽然这部分内容理论性较强,但这些基本知识是创建具备最佳色彩效果的图象所必须掌握的,因而请读者朋友们耐心学习.让我们首先了解一下有哪些基本的颜色模式及不同模式图象是怎样转换的.     

美国煤炭工业在环保制约下缓慢增长

美国煤炭工业未来的发展很不确定.企业行业界限的淡化注定给煤炭业带来更高的价格压力,同时美国环保局(EPA)又继续颁布新的环保法规.尽管有这些因素的严重威胁和挑战,但国际资源数据公司(RDI)仍预测美国的煤炭产量将从1997年的10.9亿t增长到2015年的13.0亿t.