积极推进行业和联合会系统文化建设

中国建材联合会学习宣传贯彻六中全会精神本刊讯10月28日,中国建材联合会班子理论学习中心组(扩大)召开党的十七届六中全会精神学习会,深入学习领会六中全会精神,对做好联合会系统学习贯彻和教育工作做出安排。中国建材联合会会长乔龙德,党委书记、常务副会长孙向远,副会长叶向阳、孙铁石,秘书长张东壮等参加学习。与会同志认真学习胡锦涛总书记在党的十七届六中全会上的重要讲话精     

干湿循环作用下PVA-FRCC氯离子侵蚀深度研究

通过聚乙烯醇纤维增强水泥基复合材料(polyvinyl alcohol fiber reinforced cementitious composite,PVAFRCC)和普通混凝土在干湿交替条件下的氯盐侵蚀试验,研究了干湿循环次数、纤维体积掺量、温度梯度对PVAFRCC氯离子侵蚀深度的影响,并从水泥基内部孔隙结构和微裂缝两个主要方面进行了机理分析。结果表明,随干湿循环次数的增加,PVA-FRCC与普通混凝土氯离子侵蚀深度均在增大,且PVA-FRCC氯离子侵蚀深度和侵蚀速度均比普通混凝土的低,随着纤维掺量从0~2%增加,PVA-FRCC氯离子侵蚀深度总体呈降低趋势;随着干循环温度以20℃、40℃、60℃的梯度升高,PVA-FRCC氯离子侵蚀深度增大,纤维掺量为2%的PVA-FRCC表现出较好的抗氯盐侵蚀能力。     

低渗透油田注气开发的探讨

介绍了低渗透油田开发的适用条件，注气方式和干气非混相驱开发的生产特征，阐述了在注气开发中，地层压力等一平隐阶段是注气开发的主要见效阶段，分析了注气开发和注水开发在流体突破前后的生产特点，并指出不论是注气开发还是注水开发，地层压力是影响油井产能的主要因素。     

HazeNet:a network for single image dehazing

In this letter, we present a novel integrated feature that incorporates traditional parameters, and adopt a parallel cascading fashion network HazeNet for enhancing image quality. Our unified feature is a complete integration, and its role is to directly describe the effects of haze. In HazeNet, we design two separate structures including backbone and auxiliary networks to extract feature map. Backbone network is responsible for extracting high-level feature map, and low-level feature learned by the auxiliary network can be interpreted as fine-grained feature. After cascading two features with different accuracy, final performance can be effectively improved. Extensive experimental results on both synthetic datasets and real-world images prove the superiority of the proposed method, and demonstrate more favorable performance compared with the existing state-of-art methods.     

生活情境在小学数学教学中的应用

陶行知教育理念指导我们,生活即教育,我们的很多知识均来源于生活,而在引导学生学习之后也将应用于生活,因此生活与教育是密不可分的。而且除了在课堂中进行知识学习以外,同时生活也为学生的知识学习提供了良好的环境。数学作为学生小学阶段学习的基础科目,很多知识均与我们的日常生活密切相关,因此我们应借助生活化的情景进行小学数学教学。通过生活情景的运用既激发出学生的数学知识学习兴趣,是学生在后期的数学知识学习与发展的过程中都能够拥有更积极的动力,同时也提高课堂教学效果,培养学生的数学知识应用能力,达到良好的小学数学教学质量和目标。     

基于多特征融合的多尺度服装图像精准化检索

为了充分挖掘服装图像从全局到局部的多级尺度特征,同时发挥深度学习与传统特征各自在提取服装图像深层语义特征和底层特征上的优势,从而实现聚焦服装本身与服装全面特征的提取,提出基于多特征融合的多尺度服装图像精准化检索算法.首先,为了不同类型特征的有效融合,本文设计了基于特征相似性的融合公式FSF(Feature Similarity Fusion).其次,基于YOLOv3模型同时提取服装全局、主体和款式部件区域构成三级尺度图像,极大减弱背景等干扰因素的影响,聚焦服装本身.之后全局、主体和款式部件三级尺度图像分别送入三路卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行特征提取,每路CNN均依次进行过服装款式属性分类训练和度量学习训练,分别提高了CNN对服装款式属性特征的提取能力,以及对不同服装图像特征的辨识能力.提取的三路CNN特征使用FSF公式进行特征融合,得到的多尺度CNN融合特征则包含了服装图像从全局到主体,再到款式部件的全面特征.然后,加入款式属性预测优化特征间欧氏距离,同时抑制语义漂移,得到初步检索结果.最后,由于底层特征可以很好的对CNN提取的深层语义特征进行补充,故引入传统特征对初步检索结果的纹理、颜色等特征进行约束,通过FSF公式将多尺度CNN融合特征与传统特征相结合,进一步优化初步检索结果的排序.实验结果表明,该算法可以实现对服装从全局到款式部件区域多尺度CNN特征的充分提取,同时结合传统特征有效优化排序结果,提升检索准确率.在返回Top-20的实验中,相比于FashionNet模型准确率提升了16.4%."     

标准模型下可证明安全的BGP路由属性保护机制

BGP路由协议是目前大多数网络基础设施所采用的重要协议之一.随着网络攻击技术的发展,如何构造安全且容易部署的BGP协议保护机制,仍然是安全路由协议研究中的热点问题.文中提出标准模型下可证明安全的BGP协议的路由属性保护机制——Identity-based Sanitizable Signature Path Verification(简称IDSPV).IDSPV机制采用基于身份的密码学思想以及可净化签名方案的优点.并结合BGP路由协议特征,在无需证书的条件下,仅需将自己的更新报文签名后再添加到AS_PATH路径中,为BGP路由属性完整性和真实性提供保护.避免证书存储和管理开销.另外,文中给出保护AS_PATH路由属性的安全模型,利用规约技术,在标准模型下给出IDSPV机制的安全证明.通过安全性和性能方面的分析可知,与现有方案相比,IDSPV机制更易于在实际网络中部署.     

经GA优化的WNN在交通流预测中的应用

针对城市交通流的复杂性、随机性、非线性等特点,利用遗传算法(GA)优化小波神经网络(WNN),以克服传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小点等缺陷,在此基础上建立基于GA-WNN的城市交通流预测模型。利用GA-WNN、GA-BP和WNN模型对南昌市南京西路交通流进行仿真预测,实验结果表明,GA-WNN模型的预测效果较好,相比GA-BP和WNN模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。     

水准测量的误差来源及其控制方法

研究了勘察设计过程中水准测量的问题,结合水准测量的现状对水准测量的误差进行了分析,并提出了误差的控制方法,以提高水准仪测量的精度,可供相关技术人员参考.