一种基于PQ协调控制的并网光伏调压方法

近年来,光伏产业发展迅速,越来越多的光伏接入配电网.而配电网线路阻抗较大,光伏自身调压能力较弱,当光伏出力较大时可能造成并网点电压越限.因此,为了提高光伏渗透率,维持电网安全稳定运行,本文提出了一种基于PQ协调控制的光伏逆变器调压方法.该调压方法可充分利用光伏逆变器的剩余容量进行无功调压,能够在保证并网点电压不越限的前提下最大化光伏的有功输出,提高了光伏的利用率.最后,通过仿真分析验证了调压方法的有效性.     

基于多通道分离整合的多尺度单幅图像去雨算法

由于密度不同的雨对图像造成的遮挡不同,图像去雨一直都是一项极具挑战性的任务。目前,基于深度学习的图像去雨算法已经成为主流。然而,多数深度学习的架构都是通过堆叠卷积层来设计的,执行去雨任务后图像仍存在着大小不一的雨痕,这些方法并不能很好地关注训练中雨图的局部信息和上下文信息。为了解决上述问题,本文设计一种基于多通道分离整合的卷积神经网络用于图像去雨。第一步通过通道分离,再利用卷积层间的层级连接,构成多尺度模块,最终将不同通道的输出进行整合。该模块可以增大感受野,探索特征图之间的空间信息,更好地提取特征。第二步利用渐进网络来反复计算挖掘上下文信息,能够很好关联到全局特征。整体模型易于实施,可以端对端训练。在常用的数据集以及自建的自动驾驶雨天数据集上的大量实验表明,本文方法比现有方法取得了明显的改进。     

基于大数据技术的人才智能推荐方法

复杂多样的岗位信息使得很多求职人员很难查找到适合自己的岗位信息,为了提高人力资源的推荐质量,本文基于梯度提升树和混合卷积神经网络设计一种有针对性的人才市场推荐模型。利用流式分布式方法收集求职人员信息并将其转换为可用于算法分析的独热编码,使用梯度提升树提取求职人员特征。混合卷积神经网络在经过训练之后可实现有针对性的人才推荐。本文模型与不结合梯度提升树的混合卷积神经网络、结合梯度提升树的卷积神经网络相比,在召回率和F1-Score上分别提高了9.78%和10.1%。这说明,结合梯度提升树的混合卷积神经网络算法能够有效提高人力资源的推荐质量。     

一款新型太阳辐射测量仪的结构设计与热仿真

近年来由于人类生产活动日益加剧,引起的大气气溶胶和臭氧等大气粒子含量的变化对全球气候变化有着重要影响.为了监测上述大气粒子含量,在总结国内外研究现状的基础上,提出使用合理的温控结构来设计制造一款新型多波段太阳辐射测量仪,用来适应国内纬度跨越大、温差大的工作环境.新型太阳辐射测量仪涵盖可见-红外波段,采用九个带通滤光片分别对应两个光电探测器的结构,可以避免探测器相互定标引起的定标误差并减少定标工作量.经ANSYS Workbench热-力耦合仿真,上述太阳辐射测量仪所采用的温控结构在两个极端温度条件下的变形量满足设计要求.     

基于C#语言的电子文件名批量处理及在归档管理中的应用

针对电子文件向档案数据库归档环节,往往需要大量更改文件名的问题,文章梳理了如何借助C#语言编写相应的桌面应用程序,以实现文件名的批量更改和电子文件的顺利入库,从而打通电子文件向档案数据库转入的“最后一公里”,切实提高工作效率,节省人力资源。     

Explaining similarity for SPARQL queries

World Wide Web - Knowledge graph has gained significant popularity in recent years. As one of the W3C standards, SPARQL has become the de facto standard query language to retrieve the desired data...     

基于特征融合与双模板嵌套更新的孪生网络跟踪算法

为提高全卷积孪生网络SiamFC在复杂场景下的识别和定位能力,提出一种基于多响应图融合与双模板嵌套更新的实时目标跟踪算法。使用深度ResNet-22替换AlexNet作为骨干网络以提升网络特征提取性能,建立强识别能力的骨干语义分支。在ResNet-22的浅层使用高分辨率特征,构造强定位能力的浅层位置分支,计算并融合两个分支响应。通过高置信度的双模板嵌套更新机制对两个分支的模板进行更新,以适应目标的外观和位置变化。在OTB2015和VOT2016数据集上的实验结果表明,与基于SiamFC、SiamDW等的目标跟踪算法相比,该算法在目标快速移动、遮挡等复杂场景下跟踪效果更稳定,并且运行速度达到34 frame/s,满足实时性要求。     

轻量级分组密码算法DoT的模板攻击

模板攻击是一种重要的侧信道分析方法,其在实际密码算法破译中具有较强的区分能力。轻量级分组密码算法DoT在硬件和软件实现中都表现出优秀的性能,尽管目前针对DoT算法的传统数学攻击已经取得了一定效果,但是该算法在具体实现中是否足以抵御侧信道攻击仍有待研究。基于DoT算法结构及其S盒特点,提出一种针对DoT算法的模板攻击方法。基于汉明重量模型来刻画加密算法运行时的能耗特征,将S盒输出值的具体分布作为中间状态值构造区分器,从而进行密钥恢复。测试结果表明,该模板攻击仅需6组明文就可恢复出8 bit密钥信息,DoT密码算法在该模板攻击下具有脆弱性。     

融合UWB与INS的消防员室内定位与NLOS检测算法

融合超宽带（UWB）和惯性导航系统（INS）能够实现消防员室内精确定位。为实现UWB的非视距（NLOS）误差检测,设计一种双级EKF框架。该框架以松耦合形式实现UWB/INS的数据融合,通过INS获取的初始位置估计坐标以检测UWB测量值的NLOS误差,根据检测结果计算残差矩阵来动态调整融合滤波器的测量噪声矩阵,以达到缓解NLOS误差的目的。实验结果表明,与三角不等式原理检测算法和无NLOS检测的UWB/INS简单融合算法相比,所提NLOS检测算法具备良好的检测能力、较强的稳定性及较高的定位精度。     

融合用户兴趣表征与注意力机制的推荐算法

为利用用户行为挖掘用户的兴趣,提出一种融合用户兴趣表征与注意力机制的推荐算法.利用CVR算法将传统的用户-项目表征转换为用户-兴趣表征;构建一种应用于用户兴趣预测的深度森林模型,引入兴趣簇重要性作为特征选择权重,融合时间注意力机制进行兴趣预测,将用户-兴趣模型结合基于用户的协同过滤算法预测推荐结果.两个数据集上的实验结果表明,该算法能够提高用户兴趣预测准确率,提升推荐效果.