基于分层压缩激励的ASPP网络单目深度估计

场景深度估计是场景理解的一项基本任务,其准确率反映了计算机对场景的理解程度.传统的深度估计利用金字塔池化(ASPP)模块可以在不改变图像分辨率的情况下处理不同像素特征,但该模块未考虑不同像素特征之间的关系,导致场景特征提取不准确.针对ASPP模块在深度估计中出现的弊端,提出了一种改进型的ASPP模块,解决了该模块在图像...     

基于多智能集成学习的中短期电煤价格预测

为扩大电力市场交易量与下调市场电价,需要提升电煤价格预测的可靠性与准确性.为此本文提出了多智能集成学习的中短期电煤价格预测方法.首先,阐述了Stacking集成学习的结构和原理;然后,介绍了数种智能电煤价格的预测模型,并通过算例证明了不同单智能模型对数据的感知能力存在差异性;进而,通过比较单智能模型预测结果的差异值均差...     

智能巡检机器人传感与控制系统研究与设计

针对传统巡检工作中存在的劳动强度大、巡检效率低等问题,煤矿巡检领域中机器人技术运用得到快速发展。介绍了煤矿机器人的概念及其发展,指出了智能巡检机器人对煤矿安全生产的重要意义,详细阐述了智能巡检机器人的系统组成及关键技术,并重点剖析了其智能传感及控制系统的设计。智能巡检机器人不仅具备对设备进行巡查、异常情况识别、报警等常规巡检机器人的能力,且还能结合煤矿开采环境进行特殊性作业,保障巡检工作的高效率。     

数据挖掘技术及其在电力系统中的应用

介绍了数据挖掘技术的发展概况、实现方法，及其在各领域中的主要应用情况，全面综述了国内外数据挖掘技术在电力系统中的应用动态，展望了其今后的发展趋势。     

川西北地区茅口组上部黑色岩系的层位、沉积环境及生烃潜力评价

上扬子台地北缘川西北地区西北乡剖面在茅口组碳酸盐岩与吴家坪组碳酸盐岩之间出露一套厚23.8 m的黑色岩系,岩性主要为薄层硅质岩、页岩及泥质灰岩。针对西北乡剖面开展详细的牙形石地层学、有机岩石学以及有机地球化学研究。结果表明这套黑色岩系中发现的牙形石为Jinogondolella prexuanhanensis、J.xuanhanensis和Clarkina postbitteri hongshuiensis,均为二叠纪瓜德鲁普世末期分子,确定该段黑色岩系沉积于茅口晚期,表明上扬子台地川西北地区在瓜德鲁普世末期开始发育拉张槽。详细的有机岩石学研究发现该套黑色岩系成烃生物以底栖宏观藻类为主,见少量大型浮游藻类,有机质类型主要为Ⅱ型。有机地球化学分析表明,该套黑色岩系有机碳含量（TOC）为1.04%~32.58%,氯仿沥青“A”含量为0.03%~1.05%,整体上达到好的烃源岩标准。镜质体反射率R_o范围为1.0%~1.4%,T_max值为440℃~460℃,牙形石色变指数CAI为1.5~2.5,Ts/Tm比值为0.35~1.43,莫烷/藿烷比值范围为0.05~0.39,C₂₉20S/（20S+20R）值为0.39~0.65,C₂₉αββ/（αββ+ααα）为0.26~0.58,表明有机质成熟度高,为成熟—高成熟。岩性特征、牙形石生态、成烃生物和生物标志化合物综合研究表明,黑色岩系形成于较为深水的还原环境,水体具有较高的盐度。     

Surfer8.0与VB6.0在电法解释中的应用

Surfer是Golden software公司开发的专业绘图软件.其强大的绘图功能和良好的人机交互界面,使得它一上市就受到使用者的青睐.更主要的还是因为它具有良好的二次开发平台,能让使用者根据需要开发出各种程序,完成各种工作.由于这诸多优点,它已广泛应用于物探、地质、军事、测绘、气象、农业、教学、科研和管理等领域.     

开发沿海滩涂治理河口河道

珠江流域片沿海河口滩涂发衣，土地肥沃，气候宜人，人口密集，经济发达，滩涂围垦已有１０００多年历史。结合河口治理及近口河段、海湾岸线整治，合理利用开发滩涂资源，做好统一规划，有计划地加快沿海滩涂资源的开发，是水利部门的重要职责。     

浅谈市政道路工程的质量通病及防治

基础处理、防护工程、沥青路面破损、桥梁伸缩缝沉降不均、预应力结构孔道压浆不实、水泥路面出现裂痕或断板、路面不平整。     

Excel二次开发在物探数据处理中的应用

如果没有现成软件的支持,当数据量大时,物探数据处理是一项非常繁重、乏味,而且出错率较高的体力劳动.而利用Excel强大的二次开发平台,可以使数据处理效率大大增加,既减轻了劳动强度,又保证了数据处理的准确性.     

基于时序约束网络的电力系统在线警报处理解析模型

现有电力系统警报处理方法完全没有利用或没有充分利用警报的时序特性.在人工智能研究领域发展起来的时序约束网络是一种能够清晰而直观地表示时序逻辑的有向无环图,适于解决计及警报信息时序特性的警报处理问题.在此背景下,构建了充分利用时序信息的警报处理解析模型.该模型不仅能够分析导致警报产生的具体事件以及该事件所在的时间区间,而且可以识别异常或遗漏的警报.基于时序约束网络中时间点和时间距离约束等相关概念,研究了事件发生时间的不确定性问题,避免了现有的计及时序特性的模型必须对时间精确定义的缺点.最后,用实际电力系统的警报处理案例对所提出的模型和方法进行了说明.