建筑结构设计中的剪力墙结构设计研究

长期以来,建筑质量问题备受人民关注,尤其是在城市化进程不断加快的背景下,建筑数量呈现出了急剧增长态势。如果建筑质量和性能不能够得到有效控制,将会对人民生命安全、财产安全、建筑行业的健康发展等都产生重大影响。为此,在今后工作中,相关工作人员必须要对此给予足够的重视,结合新的施工技术、先进管理方式的积极作用,有效提升建筑工程质量。其中,剪力墙结构设计作为现阶段工作中一项重要内容,对建筑结构稳定性有较大影响。为此,本篇文章在综合了多次调查和研究之后,分析了剪力墙结构设计在建筑结构设计中的应用。     

可再生能源与山西省清洁取暖协同发展研究

山西实施清洁取暖是实现能源消费革命的有力途径,是打造全国能源革命排头兵的有力抓手。通过相关文献检索,列举了山西可再生能源利用与清洁取暖的现状和规划数据,通过对数据分析,得出了山西清洁取暖的发展趋势,并提出了山西省有效利用可再生能源供暖的发展建议。     

黄淮平原“环城湖”景观的空间发展与生成机制研究 — —以淮阳为例

地缘环境造就了不同城市景观的独 特性。环城湖就是受黄河泛滥影响，河流中下 游平原产生的特殊城市景观。但在发展过程 中，这些城市出现了不同程度的水域面积缩减 的现象，城市风景的独特性也随之消失。淮阳 作为此类环城湖景观保存较为完好的城市， 环城湖的发展历程具有很强的代表性，研究 环城湖的生成机制能为保护和发展城市整体 格局提供明晰的理论支撑。论文在史料研究 基础上，梳理了淮阳的城市景观发展特征以 及此特征下城湖空间格局的形成过程；整理了 在地势低下、极端降雨、河泛频繁、政治经济 转移影响下的淮阳环城湖的形成机制，以期为 淮阳城市的发展研究提供参考与借鉴。     

天津石油:锚定目标高点起步

新的一年,天津石油为加快实现高质量发展,划重点。2020年,极不平凡的一年,中国石化天津石油新一届领导班子迎难而上,团结带领公司全体干部职工,取得了可圈可点的成绩。公司连续第6年荣获全国文明单位、连续3年荣获榜样天津最具社会责任企业等荣誉称号,还通过审核被评为中国石化绿色企业。2021年是中国共产党成立100周年,也是"十四五"规划的开局之年,天津石油制定各项经营指标,新目标新战略,任务艰巨,使命光荣,将着重做好以下几方面工作。     

肇庆市固体废物产业发展方向探索

本文以肇庆市固体废物产业发展为实例,阐明全市固体废物产业发展现状以及发展方向,并提出了相应的策略。     

我国物联网产业发展现状和建议

介绍了国内外物联网技术产业发展现状.分析我国物联网技术存在的短板,并从技术研发、产业联盟组建和商业模式推广等方面提出了促进我国物联网产业发展的若干建议.     

销售企业怎样在疫情中掘金

疫情当下,抓住机遇助力企业高质量发展;克服挑战使其成为业务增长点,是销售公司需要关注的。当前,国内新冠肺炎疫情虽然整体得到控制,但仍然无法根绝疫情传播,给国内实体零售业带来了冲击的同时,也会给成品油零售行业带来新的发展机遇。如何抓住机遇,助力企业实现高质量发展提速?是当下销售公司需要关注的问题。     

工信部原材料司司长陈克龙到有色协会调研座谈

1月22日,新任工信部原材料工业司司长陈克龙在副司长常国武的陪同下,到中国有色金属工业协会调研,中国有色金属工业协会党委书记葛红林会见陈克龙一行6人,双方就有色金属行业运行情况、发展态势、相关政策建议、协会工作情况等方面进行座谈。     

基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

用于社交推荐的增强影响扩散模型

随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融...