供电服务渠道多维度评价模型与策略研究

本文通过对各供电服务渠道的应用率、运营成本、服务质量、资源配置的量化分析,形成服务能力、客户感知、服务效益、应用前景和管控质量的五大关键指标体系,再采用层次分析法等大数据分析手段,构建渠道多维度评价模型,基于多维度评价模型分析各类供电服务渠道的运营管理情况,评价其服务效能,并根据评价结果制定供电服务渠道优化策略,为渠道功能优化、成本投入、差异化推广、人员配置、窗口撤并、第三方服务网点共建等方面提供依据,以此达到提高客户满意度、降本增效的目标。     

一种基于低空全景图像的低慢小目标检测方法

随着国家低空空域的开放,防范和处置低慢小目标的干扰和破坏已经成为重大安保活动的世界性难题。上海天文台研制了一套快速搜索空中低慢小目标的光电系统。针对该光电系统,提出一种基于全景图像的低慢小目标的检测算法,以降低低慢小目标虚警率。首先利用Top-hat算子对低空全景图像进行高通滤波;然后对提取出的可疑目标进一步筛查判断,通过统计局部区域的天空、云朵和目标自身的灰度特性,设置门限以减少低慢小目标的误检率。对检测算法进行了试验验证,算法有效降低了形态学单帧检测算法虚警率,在低慢小目标搜索发现中取得了较好的工程应用效果。     

防治老年人阿尔茨海默症的益智关怀设计研

目的 结合对老年人阿尔茨海默症的调查研究、遵循适老设计原则,针对老年人防治该病设计一系列益智关怀产品。方法 通过调研法总结老年人生理、心理状态、致病因素以及生活习惯等,结合信息技术同时考虑易用性、安全性、趣味性等设计原则,对产品进行设计。结论 该设计从提供脑力锻炼方式、掌握阿尔茨海默症的前沿资讯、收集个人脑力健康数据几方面考虑,基于这几方面,该设计是一款带有训练游戏、实时资讯、脑力健康数据收集的智能APP,以及延伸出的适用于家里或社区活动中心的相关训练游戏实物产品。     

气液分离器的可视化实验研究

气液分离器在制冷系统里起到防止压缩机液击、提供压缩机回油、储存系统中多余制冷剂等重要作用。空调除霜时的四通阀换向、停机后重启、不充分的蒸发器换热等情况下均有可能造成压缩机液击。本文搭建了气液分离器系统实验台,制作气液分离器可视化透明样件,对U型气液分离器开展了可视化微观实验研究;总结了压缩机启动时内部制冷剂两相流和润滑油的流动状态及液面高低变化,以及系统达到稳定时液面高度的变化规律;并且总结了入口管管径、入口干度和入口质量流量等参数对于气液分离器流动状态和液位变化的影响规律。     

靶电流密度对热丝增强等离子磁控溅射制备Cr_2N薄膜结构与性能的影响

采用等离子体增强平衡磁控溅射技术在316L奥氏体不锈钢基体表面制备了不同靶电流密度条件下的Cr_2N薄膜,并检测分析了靶电流密度对薄膜表面形貌、相结构、力学性能、膜基结合力和摩擦磨损性能的影响。结果表明,薄膜呈致密柱状结构,以Cr_2N(111)择优取向为主。当靶电流密度为0.132 mA/mm~2时,WN相与Cr_2N并存;随着靶电流密度的增加,薄膜厚度逐渐增加,硬度、弹性模量略有下降,膜基结合增强。薄膜与基体结合处呈脆性失效。靶电流密度0.132 mA/mm~2时,最高薄膜硬度及模量分别为33及480GPa,且磨损量最小。靶电流密度0.264mA/mm~2时,最大膜机结合力为36.6N。经过镀Cr_2N薄膜后,试样表面硬度、耐磨性明显提高。     

含磺酸甜菜碱的温敏聚合物胶束的制备及胶束温敏性EI北大核心CSCD

首先通过炔丁醇与2-溴异丁酰溴的酯化反应得到了一种带有炔基的ATRP引发剂,然后用其引发异丙基丙烯酰胺得到PNIPAm-alkyne,再通过点击反应将带有炔基的PNIPAm-alkyne接枝到侧链含有叠氮基团的聚己内酯-聚(甲基丙烯酸二乙氨基乙酯/N,N-二乙氨基甲基丙烯酸硫代甜菜碱酯)(P(CL-ACL)-b-PDEAS)上得到P(CL-g-PNIPAm)-PDEAS。通过核磁、红外、凝胶渗透色谱对聚合物的组成进行了分析,PNIPAm-alkyne的相对分子质量为5500和8300,相对分子质量分布为1.18和1.24,表明这种方法制备的聚合物相对分子质量及分布能够得到较好的控制。PNIPAm-alkyne点击到P(CL-ACL)30-PDEA7S3上制备的聚合物胶束的透射率随着温度的升高而降低,粒径亦由40 nm变到63 nm,并从透射电镜的结果分析了胶束表面高分子链发生构象转变,从而证实成功地制备了一种具有温敏特性的含有聚磺酸甜菜碱的聚合物胶束。     

高校衍生品的包装设计研究

目的针对高校衍生品的不同消费人群,对高校衍生品的包装设计要素进行分析。方法从突出高校品牌、设计系统性和设计思维的创新性3个方面入手,研究高校衍生品的类型和设计特性。结论通过对体现母校独特文化内涵的学生毕业纪念品、高校旅游纪念品、高校产业衍生的科研产品进行深入分析,全面挖掘衍生品附着的高校文化内涵,提高高校品牌包装的设计水平,打造高校特色衍生品品牌。     

基于数据密度分布的欠采样方法研究*

针对传统欠采样方法对不平衡数据集重采样时,容易丢失多数类样本信息的问题,本文提出一种基于数据密度分布的欠采样方法US-DD,该方法引入数据密度的概念,并以此概念为依据将数据划分为高密度数据簇和低密度数据簇,高密度数据簇数据高度集中,低密度数据簇数据稀疏松散,两种不同数据簇对分类的意义也不同,因此可以针对不同密度的数据簇,执行不同的重采样策略,以达到改善数据平衡度的目的。实验通过选取6组UCI数据集,采用C4.5决策树、支持向量机作为分类器,将US-DD与随机欠采样、KNN-NearMiss等方法进行比较,实验结果表明,该方法对不平衡数据分类有较好的效果,能有效提升分类器对少数类的识别性能。     

基于图像处理的骨架提取算法的应用研究

骨架在图像分析与形状描述中是一个非常重要的变换,是图像几何形态中普遍存在而又难以描述的重要拓扑结构。骨架提取技术在图像处理学领域一直是人们关注的焦点。在广泛调研文献的基础上,对骨架提取方法进行了较为全面的综述,重点总结了其在农业领域中的应用,并对骨架提取技术在其他方面的应用也进行了概述。最后指出了目前存在的问题以及骨架提取算法的主要发展趋势,并对其进行了总结和展望,以期为该领域的发展和相关研究提供借鉴与参考。     

基于改进的Canny算子的HEVC帧内模式选择

针对HEVC中帧内预测模式选择算法复杂度问题,提出了一种基于改进的Canny算子的HEVC帧内模式选择算法. 首先,通过改进的Canny边缘检测算子提前分析预测块的方向,将此方向相应的角度预测模式加入到候选模式集中;其次,利用图像空间相关性,将相邻预测单元的最优帧内预测模式添加到候选模式集中,最后,通过RDO代价进行帧内模式选择. 实验结果表明,与粗选择模式相比,该算法将候选模式数目从35种减少到不超过9种,算法编码时间平均减少32%,而BD-Rate损失仅为0.096%,并且编码后的主观图像质量基本没有变化.