试点收官之年寻找“产业蛋糕”三网融合

2012年是国家三网融合试点方案的"收官之年"。伴随国家政策和合作模式的逐渐明朗,业界亟待三网融合能够规模发展——加速广电与电信的业务双向渗透,扩张各试点城市的深度与广度,继续电信网、广播电视网与互联网的升级改造,尽快培育健康的市场主体,以及组建国家级     

基于深度引导空洞填补的虚拟视点绘制方法

针对单视点绘制虚拟视点图像存在的空洞问题,提出一种基于深度引导空洞修复的虚拟视点绘制方法。核心思想是通过对多个映射像素点的深度信息和空间位置信息进行加权插值操作来实现细小的空洞填充,并且分区域对大型空洞填补。在像素点插值的过程中,该方法首先考虑映射像素点的可靠性,剔除不可靠的像素点,从而减少错误的映射像素点。在填补大型空洞中,继承基于样本图像修复算法的优点,并引入深度信息来辅助空洞填补,以较为准确的方式来修复图像。实验结果表明,无论是主观视觉效果,还是客观值都要比Criminisi算法要好。     

GSM特殊场景覆盖解决方案——城中村深度覆盖解决方案

城中村——作为中国城市快速发展中所形成的特定区域，由于楼房密集巷道狭窄，从无线信号的传播的角度看，就像是一栋巨大的建筑物，单纯增加宏站，无法解决低楼层的深度覆盖问题。针对城中村这个特殊场景，在某地开展不同的室外分布系统实验，并根据实际使用效果，结合理论分析，总结出一套深度覆盖解决方案，并用于指导规划和设计、工程实施、参数优化等工作开展，改善城中村的低层弱覆盖问题，为村内用户提供优质的移动通信服务，提高运营商在城中村的竞争力。     

Excel VBA二次开发在动力触探数据处理分析中的应用

针对工程上常用的软件不具备同时绘制动力触探击数-贯入深度曲线和进行击数统计分析的能力,基于Ex-cel VBA开发了动探数据分析处理、曲线绘制程序,对于提高数据量大,重复性多的动探内业整理工作的效率,起到了很好的作用。     

测井深度误差的生成原因与解决方法

在测井过程中可能产生很多种因素导致深度误差,这些因素将直接影响测井资料的质量。本文分析了测井作业中影响测试资料深度的因素,指出在测井作业各环节中仪器、电缆、环境、测井速度等所产生深度误差的原因,提出了在实际操作中尽量减小深度误差的具体方法及措施,以此来提高测井质量,减少劳动时间和强度,为油田的油气层开发提供可靠准确的资料。     

美国大平原免耕播种机的使用调整和存放

<正>1使用调整(1)播种深度调整。播种深度是通过限制限深轮的高度来设置,限深轮的高度是相对于开沟盘来调节的,种子管的位置是固定在开沟盘上的,是不可调节的。如果要调节种子的深度,可将T形把手向上拉,然后向前或向后在不同刻度的小孔上移动。如果要播种变浅,可以将T     

基于注意力机制-卷积神经网络的配电网单相接地故障选线方法

针对配电网发生单相接地故障的电气量特征难以提取，故障选线准确性与鲁棒性难以保证，给电网安全稳定运行带来巨大隐患问题，提出一种基于注意力(attention)机制-卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的配电网单相接地故障选线方法。首先，采用S变换将故障各线路时序零序电流数据转化为CNN可识别的二维输入矩阵；其次，在传统CNN分类算法进行故障选线的基础上引入注意力机制，建立了基于Attention-CNN的故障选线新模型；最后，通过仿真数据与工程实际数据验证模型的选线结果，并将所提Attention-CNN模型与同类CNN优化方法在不同干扰条件下的性能进行对比。结果表明，所提Attention-CNN模型能够大幅提高选线效率，减少迭代次数，实现更高效、准确的故障选线，具有较强的实际应用价值。     

同心同行 厦工真情——云贵边界地震厦工抢险救灾侧记

2012年9月7日11时19分,在云南省昭通市彝良县、贵州省毕节市威宁县交界处发生5.7级地震,震源深度14km。此时,厦工"同心圆"华夏亲情行活动正在该地区紧张有序地进行。遭遇地震,对于活动小分队来说,是人生第一次,惊慌之余,作为厦工人,他们始终没有忘记企业肩负的社会责任,地震发生后,立即与厦工总部及当地经     

基于生成少数类技术的深度自动睡眠分期模型

针对现阶段可用睡眠脑电数据皆为类不平衡小数据集，深度学习模型的直接迁移应用所取得的分期效果较差的问题，分别从数据集重构和模型训练优化两方面入手，提出可用于少量类不均衡原始睡眠脑电数据集的深度自动睡眠分期模型。首先，从减少决策域的角度对修改的生成少数类过采样技术（MSMOTE）进行改进，并将其用于数据集中少数类的生成；然后，用重构后的数据集对模型作预激活处理。15折交叉验证得出总体精度和宏F1值分别为86.73%和81.70%。应用改进后的MSMOTE重构的数据集对模型作预激活，可使最小类的F1值由45.16%增至53.64%。实验表明，模型可实现对少量原始睡眠脑电数据的端到端学习，总体分类效果优于近年高水平模型，适用于配备远程服务器的分体式便携睡眠监测设备。     

高含水油田深度开发及提高采收率探讨

如今,石油资源已成为国家经济发展过程中不可或缺的基础能源,如何能够在现有的基础上提高油田的采收率,是社会各界所共同关注的重要问题。为此,针对高含水油田的深度开发问题展开了较为深入的研究,总结出了几点提高采收率的措施,其中包括重新调整油田产液结构、采用周期间注水法,提高采收效率等等。