基于奖励值RNN和A2C模型的音乐生成

我们提出了一个新的方法—基于奖励值RNN的优势演员-评论家算法(R-A2C)来生成音乐。我们的模型首先使用一个带有注意力机制的RNN模型(Recurrent neural network)预处理数据并将此作为先验策略,然后我们将包含先验策略和用户反馈信息的奖励值RNN增加到A2C(Advantage Actor-Critic)模型中,使得任意用户给定的约束与循环网络的风格相结合,以此来鼓励演员生成更符合用户需求的音乐,实验表明我们的模型取得了预期的效果。     

Cu/SBA-15催化剂的改性及其催化酯加氢反应

制备了不同助剂修饰改性的Cu/SBA-15催化剂,利用FTIR,XRD,H_2-TPR和XPS等表征手段对改性的催化剂进行了表征,并考察了催化剂在其他酯加氢反应中的性能。表征结果显示,B和Fe助剂可以增强Cu/SBA-15催化剂在酯加氢反应中的催化选择性,B改性的Cu/SBA-15催化剂可以降低其铜活性中心粒径,提高还原之后的Cu~+含量,从而有利于提高催化反应选择性,而Fe改性的Cu/SBA-15催化剂降低Cu粒径的同时,增加了Cu~0含量,并且对酯类也具有活化作用,从而提高了催化选择性。实验结果表明,B和Fe能够加强Cu/SBA-15催化剂的性能,并且Cu-Fe/SBA-15催化剂可广泛应用于丙二酸二乙酯,草酸二甲(乙)酯和乙酸乙酯加氢反应中。     

机场地面移动目标监测系统优化

针对机场地面移动目标位置监测系统缺乏统一有效组网方案的问题,在现有的AeroMACS通信技术的基础上,提出了一种对通信协议进行优化的方案,对原有系统中各移动节点的通信方式和上下行链路的资源分配方案做了调整。通过系统分析与NS-3软件建立场景仿真,结果表明文中提出的系统在通信时延与系统容量方面均优于原有系统,可有效改善机场地面移动目标监测系统的网络性能。     

基于语义分割算法的水库漂浮物智能识别

为了满足水库漂浮物强监管的需求，发挥水库水雨情视频监控的优势，将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先，通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后，提出改进的加权代价函数，以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明，通过规范采集与多种数据增强建立的数据集，以及改进的加权代价函数，提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%，通过微信企业号实现的移动监管，可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。     

基于3D技术的工厂动力设备实时监控画面开发应用

文章概述工厂动力设备三维实时监控画面开发应用过程,先对组成动力设备进行3D建模,把建好设备3D场景模型导入到一款具有内置3D引擎的平台软件中,开发出360度可随意缩放、随意旋转的三维实时设备模型,监控软件通过实时数据驱动的三维动态效果,直观形象地反映设备的生产状态以及运行情况。