预应力大体积混凝土配合比优化设计研究

针对青岛国际会展中心二期工程大体积预应力混凝土要求低热、抗裂、早强和耐久的特点,在确定了混凝土配合比设计的基本原则后,对配合比进行了性能试验,对混凝土的早期强度、碳化、氯离子扩散、收缩及抗裂性能等指标进行了试验测试,并在工程中实际应用,取得了较好的效果.     

UHMPET/TLCP/PVDF共混体系的研究

采用原位复合法对Veclra A-950热致液晶聚合物（TLCP）、聚偏氟乙烯（PVDF）与超高摩尔质量聚酯（UHMPET）进行共混改性,以改善UHMPET的加工流动性。对其流变性能、热性能以及共混形态进行了探讨。研究了不同混合方法和不同TLCP与PVDF用量对UHMPET各种性能的影响。结果表明,当采用HAAKE流变仪进行混合时,TLCP在UHMPET中呈珠状,二者之间的界面比较模糊,说明两者之间存在相互作用;而采用挤出拉丝时,TLCP在UHMPET中形成明显的微纤状;PVDF在UHMPET基体中无论是采用HAAKE流变仪进行混合还是挤出拉丝,基本上都呈珠状,而且与UHMPET之间存在着明显的界面,在DSC曲线上表现出特有的转变峰,说明两者的相容不好。TLCP和PVDF对改善UHMPET的加工流动性都有贡献。     

基于双通道注意力的轻量化PCB缺陷检测研究

印刷电路板 (printed circuit board,PCB)在实际生产过程中存在缺陷样式多种多样、缺陷小、缺陷位置难以定位的问题,而一个巨大的模型难以实现实时检测的要求,且大量的深度可分离卷积层建立的轻量级模型也不能达到足够的精度,为此提出一种基于YOLOv5s的PCB缺陷检测算法。 将原始Backbone的Conv模块跟C3模块用GhostConv替换,在Neck部分则引入了一种新的轻量级卷积技术GSConv,减轻模型大小的同时保持精度,GSConv在模型的准确性和速度之间完成了一个极好的权衡,针对许多注意力模块无法关注全局信息同时模型大的问题,提出了多尺度的轻量化双通道注意力模块(double channel depthwise attention module,DWAM),进一步提高模型精度。通过多组实验, 结果表明,改进算法所有类别的平均mAP为99.14%,且模型的GFLOPs为7.194 G,Params为7.175,原始的YOLOv5s平均mAP为96.86%,GFLOPs为6.89 G,Params为6.596,虽然Params以及GFLOPs有所增大,但是还是满足轻量网络的要求,并且精度相对于YOLOv5s提高了2.25%,且对于每个类别的缺陷识别准确率都有改善,大幅减少计算量和模型参数的同时保证了准确率,满足工业检测生产需求的同时便于移动端部署。     

电动汽车微型化发展路径分析

重点分析了我国目前电动汽车和电池技术发展的现状,以及目前电动汽车发展存在的问题,从汽车动力学和电池能量特点提出了电动汽车微型化、低性能发展的思路,并从技术、能耗、成本优化的角度探讨了微型电动汽车发展的可行性。     

求解单一重现期暴雨强度公式的Lingo-BFGS算法

为了克服一般的非线性优化算法对初始值的依赖,针对某一地区单一重现期暴雨强度公式参数计算问题,首先将Lingo软件编程求出的结果作为初始值,然后利用拟牛顿算法对其参数进行优化。实例计算结果表明：采用Lingo软件和拟牛顿法相结合的方法求解单一重现期暴雨强度公式比传统的方法精度更高,能有效解决实际优化设计问题。     

基于路标隐式分解的前向搜索规划方法

提出一种利用路标信息隐式分解前向搜索过程的规划算法。以路标计数启发式估值的降低作为分界点,将规划任务分解成多个规模更小的子任务,当访问到估值更低的状态时,表明搜索过程完成一个子任务的求解,反复执行这一过程直到路标计数启发式估值降低为零。与其它将路标具体指定为中间目标的分解方法相比,基于路标计数启发式的隐式分解方法能指导前向搜索过程快速向目标方向推进,实现搜索空间的大规模压缩,在求解效率和规划解质量上都有较大提高。     

智能Agent在比较购物中的应用

用智能Agent实现比较购物要解决海量信息搜索、根据用户偏好进行个性化筛选、用户偏好学习等问题。通过事先把主要电子商务网站的内容下载保存到本地数据库来实现快速搜索，通过关键向量信息过滤法可以实现筛选，通过样本学习和反馈学习可以获取用户偏好。以此实现用智能Agent来替用户比较、搜索合适的商品，从而大大提高在线购物的范围和效率，实现个性化的导购。     

基于软件交互行为日志的动态模型构建

建立软件交互行为模型是认识软件的内部机理和运行规律的基础。根据监控收集的典型的电子商务软件交互日志文档,挖掘其中的不变量约束规则,借鉴有限状态机构造方法构建动态模型。为确保模型的确定性和完备性,对模型进行精化和抽象,并给出了相应的建模算法。通过实例证实了该方法的正确性和有效性。     

手机及小型手持数字设备数字取证研究综述

现代社会以手机和个人数字助理为代表的小型手持电子设备已经成为人们不可或缺的日常工具。随着信息和通信技术的发展,这些手持设备功能越来越增强,普及度越来越高,在各类案件中都可以见到这类数字手持设备的身影。因而对于这一类小型数字电子设备取证成为紧迫性的新研究领域。对这一类数字取证现状和相应工具作一综述。     

融合《知网》和搜索引擎的词汇语义相似度计算

针对当前《知网》的词语语义描述与人们对词汇的主观认知之间存在诸多不匹配的问题,在充分利用丰富的网络知识的背景下,提出了一种融合《知网》和搜索引擎的词汇语义相似度计算方法。首先,考虑了词语与词语义原之间的包含关系,利用改进的概念相似度计算方法得到初步的词语语义相似度结果;然后,利用基于搜索引擎的相关性双重检测算法和点互信息法得出进一步的语义相似度结果;最后,设计了拟合函数并利用批量梯度下降法学习权值参数,融合前两步的相似度计算结果。实验结果表明,与单纯的基于《知网》和基于搜索引擎的改进方法相比,融合方法的斯皮尔曼系数和皮尔逊系数均提升了5%,同时提升了具体词语义描述与人们对词汇的主观认知之间的匹配度,验证了将网络知识背景融入到概念相似度计算方法中能有效提高中文词汇语义相似度的计算性能。