关于论文中的图

1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。     

建筑电气设计中相关问题分析

在民用建筑电气设计中,经常会遇到一些让人感到困惑的问题,特别是在国家及行业设计规范、标准的更新替换时,设计师对于新标准、规范的理解,往往会有不同程度的偏差,导致设计过程中出现一些问题或错误.就执行GB 51348-2019《民用建筑电气设计标准》过程中收集到的几个具体问题进行分析.     

浸渍剂和压紧系数对全膜电容器端部电场分布的影响研究

全膜电容器边缘处的电场畸变是影响电容器元件击穿的重要因素之一.为研究浸渍情况和压紧系数对全膜电容器电场分布的影响,对电容器端部进行建模,通过改变浸渍情况和压紧系数,计算不同参数下电容器端部的电场分布情况,结果表明:未浸渍情况下电场最大值集中在折边处两侧,浸渍情况下场强在折边圆弧处分布较为均匀.同时发现,在浸渍情况下增大压紧系数K可以明显改善全膜电容器端部电场的分布情况.     

基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

供水管网DMA优化分区设计方案

实施独立计量分区(district metered area,DMA)是辅助供水管网管理和漏损识别的重要手段.图划分算法是进行DMA分区的方法之一,常规图划分算法应用中,存在解空间受限、分区后原水流状态易发生较大改变、形成较多串联分区(对流量计算不利)的缺点.在常规图划分算法基础上进行了改进:粗化阶段按照特定规则匹配、合并非输水干管两端的节点,形成简化的管网拓扑结构;分区阶段得到管网初步分区方案;细化阶段提出基于贪心算法、枚举算法、蒙特卡洛算法的分区调整方法,结合改进的仪表安置方法、水力模拟、优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对分区方案进行调整.将该方法应用于YX市供水管网,成功进行了分区.     

有机二氟化硼配合物的合成及压致变色性能表征

以阿伏苯宗和三氟化硼为原料,经过一步反应,合成阿伏苯宗二氟化硼(BF2AVB),产物的结构经1HNMR谱确证.基于荧光光谱与X射线粉末衍射测试,对BF2AVB的压致发光性能和机理进行研究.本实验原料易得,反应条件温和,实验操作简单,反应收率高.BF2AVB的压致变色现象明显,通过探讨压致变色机理,加深同学对压致变色材料的了解.同时,该实验可以拓展学科知识,激发学生的专业热情和科研兴趣.