SAP致力推动中国企业资产管理——SAP企业资产管理方案概述

在实现企业资产回报最大化方面,您是如何谋划的?如果您的企业与资产密集型行业中的多数企业一样,您一定想找到降低运营成本、更好地管理资金支出和提高资产利用率及维护效率的方法。SAP企业资产管理(EAM)解决     

云硫攻关高品位硫精矿选矿技术

云硫集团是亚洲最大的硫铁矿生产基地，目前主要生产W（s）46％左右的硫精矿。为进一步提高产品附加值，实现企业效益最大化，近日，云硫集团成立了硫精矿提质升级技术改造攻关团队，集中力量攻关硫铁矿选矿核心技术，以生产W（s）51％以上高品位硫精矿。高品位硫精矿附加值更高，烧渣可作为3D打印机的原料，市场前景非常广阔。     

高薪白领让35万年薪收益最大化

有人说，35岁是青春的后期，35岁以后是收获的季节。正值35岁的许女士渴求自己的收入可达到最大化水平，她将自己的财富状况列了一张清单：许女士，35岁，银行职员，家庭月收入11500，家庭月消费支出2180元，年缴保费10000元，年教育费10000元，目前有350000元资金闲置。许女士希望理财师可以帮助她实现年薪收益最大化的愿望。     

基于ERPMT改进启发式方法的WSN寿命最大化算法

针对传感器节点的电池容量限制导致无线传感网络寿命低的问题,基于容量最大化(CMAX)、线上最大化寿命(OML)两种启发式方法以及高效路由能量管理技术(ERPMT),提出了基于ERPMT改进启发式方法的无线传感网络寿命最大化算法。首先,通过启发式方法初始化每个传感器节点,将节点能量划分为传感器节点起源数据和其它节点数据延迟;然后利用加入的一种优先度量延迟一跳节点的能量消耗;最后,根据路径平均能量为每个路由分配一个优先级,并通过ERPMT实现最终的无线传感网络优化。针对不同分布类型网络寿命的实验验证了本文算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比较为先进的启发式方法CMAX及OML,本文算法明显增大了无线传感网络的覆盖范围,并且大大地延长了网络的寿命。     

基于隐马尔科夫模型的CPM信号盲Turbo均衡算法

针对高阶连续相位调制信号(CPM)盲均衡中存在的均衡性能较差以及不容易收敛等问题,从隐马尔科夫模型(HMM)的角度出发,建立一种新的EM-SOVA信道盲均衡方法,并结合Turbo均衡思想,提出了一种适用于高阶CPM信号的盲Turbo均衡算法。该算法通过将SOVA内嵌到EM算法的迭代过程中,有效改善了信道均衡效果,同时使用Turbo均衡的软信息迭代处理来进一步提高低信噪比条件下系统性能。理论分析和仿真结果表明,所提算法具有良好的盲均衡性能以及收敛性。     

施工成本控制

施工成本控制是个进行时,从工程前期投入到竣工,从甲方付预付款到甲方结尾款这个进行时才结束。施工成本控制的目的是让利润最大化。     

基于形态学多重分形的风电机组轴承故障诊断

针对风电机组滚动轴承振动信号通常具有非线性和低信噪比的特点,提出一种基于形态学多重分形（morphological multi?fractal, 简称MMF）和改进的灰色关联分析（improved grey relational analysis, 简称IGRA）的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过信号质量指数研究了轴承振动信号的多重分形特性;其次,利用形态学方法计算轴承各种状态广义维数与多重分形谱的参数,并分析了各个参数对轴承运行状态的反映能力,选取能够有效区分轴承状态的参数作为故障特征量;然后,引入离差最大化加权对经典的灰色关联模型进行改进,提升了信息的利用率以及模型的可靠性;最后,利用改进的灰色关联分析实现了滚动轴承的故障诊断。通过仿真分析和应用实例对该方法的有效性进行验证,结果表明该方法能准确识别轴承故障类型,较传统方法准确率更高,运算时间更短,适合解决实际工程问题。     

基于人工噪声和NOMA安全传输策略分析研究

物理层安全技术利用无线信道特征来实现信息的安全通信,有效克服了传统安全技术依赖于窃听者有限计算能力的缺陷。此外,由于非正交多址接入技术（NOMA）满足多用户同时接入,大大提高了频谱效率而备受关注。针对下行多输入单输出（MISO）系统的安全和速率（SSR）最大化问题,提出了一种基于人工噪声（AN）的NOMA波束成形方案;构建了满足用户最小安全中断概率的约束条件下的SSR最大化问题,并确定最优传输参数闭合表达式。最后,通过数值结果验证了所提方案优于传统的基于AN的正交多址方案和没有AN的NOMA方案。     

都市中的村庄——杭州市"潮王村"拆迁安置项目设计方案

该文介绍了杭州市"潮王村"拆迁安置项目设计方案的理念和做法;为当前的城中村改造提供了一种思路,以资借鉴和参考.     

一种基于独立分量分析的数字字符识别方法研究

在深入分析独立分量分析这一方法的基础上,使用一种负熵最大化的FastICA方法,对传统的数字字符识别模板库进行特征的二次提取,并采用一种改进的矢量量化方法进行识别。实验证明,ICA方法比PCA的识别率要高,并且计算量小于传统的方法。