速度密度 10m/s住宅

本文通过一次参加日本《新建筑》国际住宅竞赛的经历，就未来高密度城市环境中住宅的生存状态进行了探讨。并试图用以速度来定义密度的方式探索当私密性与公共交往之间出现不可调和的矛盾时一种新的解决之道。     

澳大利亚水库淤积问题

水库淤积已经成为澳大利亚的一个严重问题,介绍了澳大利亚的水库快速淤积和极端淤积的几个实例,分析了水库完全淤死的原因。大坝和水库应该以冲沙的形式进行系统的管理,在干旱期必须加强流域的水土保持措施。     

随时随地在家iPod iPort入墙式iPod音乐系统

别看是三岁多的小孩儿，说起事情来也一样头头是道，这时候的孩子需要培养的是学习能力，当然，光靠父母是忙不过来的，找一个好老师偶倒是个不错的想法，Future Electranics为2-10岁的孩子们设计了一款视听学习工具，而且它还是寓教于乐的呢，如果你实在需要清静一会儿，这个学习机或许可以帮上忙呢！     

极端气候条件下的外墙系统

极端环境条件下的外墙系统会存在一些特殊的问题,需要专门的解决方案。极端气候条件下,外墙系统将受到施工速度、结构体系的选择、应用及其它因素(如允许偏差和湿度)等的影响。外墙体系构造在很多情况下会影响到围护结构的耐久性和适用性。 本文作者首充分析了恶劣条件下影响围护体系性能的因素,并就这些因素在结构工程设计(如系统)方面的重要性做出了有益的探讨。     

千年的铁树开了花

不断地为员工创造学习机会，使员工适应工作的需要，一向是中国电信持续为客户提供满意服务的基本保证。[编按]     

基于极限学习机的堤防工程多元风险指标评价方法

为提高堤防工程风险评价的准确性,提出了基于极限学习机的堤防工程多元风险指标评价方法。首先,综合考虑影响堤防风险的28个评价指标,利用层次分析法从预警系统、堤防工程系统、环境系统和社会经济系统这4个方面建立了堤防工程多元风险评价指标体系。接着,基于极限学习机算法对28个指标进行标准化处理及分级标准构建,以风险指标作为输入量,分级隶属度作为输出量,划分风险等级,量化评价指标,估计多元风险评价指标值和判断风险的严重程度。最后,依托鄱阳湖重点堤防——康山大堤,构建多元风险评价指标体系,运用极限学习机算法计算多元风险评价指标值。评价结果表明:康山大堤目前处于基本安全水平,符合康山大堤经过两次加固后的工程实际情况,并与其他方法进行对比,验证了提出方法的可靠性和有效性。该方法可拓展应用到其他重要水工结构工程风险评估中。     

CNN-XGBoost混合模型在音频场景分类中的应用

在拥有海量数据和强大计算能力的人工智能时代,音频场景分类成为了场景理解的重要研究内容之一.针对音频场景分类建模困难和精确率不高的问题,本文提出一种基于卷积神经网络和极端梯度提升算法相结合的系统模型.首先,将预处理后的音频信号转换成梅尔声谱图,然后输入到卷积神经网络中完成抽象特征提取,最后利用极端梯度提升算法进行分类.为了评估模型的有效性,在城市音频场景UrbanSound8K数据集上进行分类性能测试,结果表明,该混合算法模型对音频场景的分类精确率可以达到89%,优于传统的神经网络算法模型,说明该混合模型对音频场景分类问题的有效性.     

适用于各种极端天气的概念相机

设计师Mathias Mayrhofer设计了一款超强的数码相机:Extu Camera。它可以满足摄影发烧友在任何极端天气下使用。与一般相机不同,Extu Camera的外型相当特别,它不但拥有细长的机身,搭配上手提式的握把和大大的镜头,远看起来还特别像水中鱼雷。     

基于SSA-ELM的短期风电功率预测

准确的风电功率预测可以有效地保证电力系统的安全运行,进而影响电网的电力调度,所以高精度的预测方法变得至关重要。针对极限学习机（ELM）随机产生输入权值和阈值导致回归模型不稳定性与预测结果不准确性,以及风电波动性和间歇性等问题,提出一种基于麻雀算法（SSA）优化极限学习机的组合预测模型（SSA-ELM）。利用收敛速度快、精度高、稳定性好的SSA对ELM的权值和阈值进行寻优,实现了对风电功率的精确预测。仿真结果表明,所提出的SSA-ELM模型的预测精度较高、泛化能力强,能够为风电的功率预测及并网安全的稳定运行提供决策支持。