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581.
为规范充换电设施建设规模和站体布置,研究了电动汽车充换电设施标准化问题,提出了典型设计方案。阐述了典型设计方案编制原则,给出了服务对象具体参数和典型设计方案分类,举例对充电站典型设计方案进行分析研究,包括总平面布置、充电设备、供配电系统、二次系统、土建、消防等内容,并从电池架充电、分箱充电机选型及组柜、换电设备设计、换电监控、电池检测维护等五方面详细阐述换电系统设计方案。提供了所有典型设计方案的配置情况。该典型设计方案可用于统一设备类别和选型,有效控制充换电设施工程造价,也为后续充换电设施运行维护取费标准作好准备,已成功用于指导国家电网公司系统各单位编制充换电设施项目建设方案。 相似文献
582.
实时内存数据库的数据交换策略及评价 总被引:2,自引:0,他引:2
实时数据库系统(RTDBS)的高性能要求以内存数据库(MMDB)做底层支持内存数据库事务在运行过程中没有内外存数据I/O,这就要求对事务的执行进行预分析处理并在此基础上合理进行的内外存数据交换,文中以正在开发的一个实时数据库系统为原型,对数据库的内外存数据交换的策略、方法、进行了探讨,并提出了一咱评价交换策略的标准。 相似文献
583.
584.
585.
基于遥感数据光谱和空间特征的边缘提取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的边缘检测算子(Sobel、Robert、Prewitt、Kirsch、Gauss—Laplac等算子)主要是通过图像空域特征微分,建立不同结构的模板完成高分辨率遥感图像的边缘提取。而高分辨率遥感数字图像包括了空间域和光谱域两种信息,借助这两种特征信息提高提取城市边缘的信息精度已经成为当前算法开发的基本思路。本研究采用了“象元替换”的思想设计光谱分解和边缘检测的算子模板步骤,综合了图像的光谱特征和空间特征信息。研究结果表明,这种方法有效地提高了城市遥感数据边缘信息的提取精度,同时还具有方法简便、计算速度快的特点。 相似文献
586.
将多粒子量子态的最优克隆和超空间转移结合起来,给出了多粒子态量子超空间克隆的方案,通过对该方案与先克隆再超空间转移方案之间所耗的纠缠资源的比较分析,发现该方案具有消耗纠缠资源少的优点。 相似文献
587.
为了研究多体量子系统中量子态的可分性, 利用Bell不等式给出了多体量子可分态的所有分类.这些不等式能分类2⊗2⊗2⊗2⊗2量子系统中所有可能的k-可分量子态, 包括全可分、双可分、三可分、四可分.利用推广的Bell算子和真纠缠分类, 运用Cauchy-Schwarz不等式、线性规划等方法, 给出了Bell算子平均值的绝对值上界, 实现了多体可分态的分类. 相似文献
588.
Yangyang Zhao Fuyuan Xiao Masayoshi Aritsugi Weiping Ding 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》2023,10(2):439-450
Fidelity plays an important role in quantum information processing, which provides a basic scale for comparing two quantum states. At present, one of the most commonly used fidelities is Uhlmann-Jozsa(U-J) fidelity. However, U-J fidelity needs to calculate the square root of the matrix, which is not trivial in the case of large or infinite density matrices. Moreover, U-J fidelity is a measure of overlap, which has limitations in some cases and cannot reflect the similarity between quantum states... 相似文献
589.
携带轨道角动量(OAM)的光束理论上拥有无限个相互正交的本征态,因此可以作为独立信息传输光束促进大容量经典光通信的发展。在量子信息领域,近年来高维量子系统因为有更大的信道容量和更强的抗噪声能力引起了研究人员的极大兴趣,而光子OAM出色的维度拓展能力使其成为实现高维量子系统的重要手段。综述了光子OAM传输的研究进展,重点介绍和分析了自由空间、光纤以及水下等多种传输方式下OAM量子叠加态和纠缠态分发工作,并对实际应用中面临的问题和潜在的解决方案进行了阐述,可为相关领域研究者提供参考。 相似文献
590.
《Displays》2023
Learning to predict future visual dynamics given input video sequences is a challenging but essential task. Although many stochastic video prediction models are proposed, they still suffer from “multi-modal entanglement”, which refers to the ambiguity of learned representations for multi-modal dynamics modeling. While most existing video prediction models are label-free, we propose a self-supervised labeling strategy to improve spatiotemporal prediction networks without extra supervision. Starting from a set of clustered pseudo-labels, our framework alternates between model optimization and label updating. The key insight of our method lies in that we exploit the reconstruction error from the optimized model itself as an indicator to progressively refine the label assignment on the training set. The two steps are interdependent, with the predictive model guiding the direction of label updates, and in turn, effective pseudo-labels further help the model learn better disentangled multi-modal representation. Experiments on two different video prediction datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method. 相似文献