浅谈智慧能源监管系统功能扩展

智慧能源体系建设应充分借鉴互联网模式,遵循分层构架、分头建设、分享收益的"三分"模式,推进智慧能源的产业化。将现有的、分散的系统,用相同的技术规范和标准建设,设计好信息的流通和交互机制以实现联通。对智慧能源产品和服务体系进行层次化划分。底层包括传感器、通讯网关、控制器件、通讯等设备;中间层包括能源数据中心和公共平台;而上层则是针对能源管理,需求侧响应,能源调度和碳管理等APP(应用程序)。分层以后,不同企业可以选择各自优势领域进行重点攻关,并选取合作伙伴形成联盟。打造成一个综合能源公共服务平台。     

建筑工程地基基础岩土试验检测的技术途径探讨

本文先阐述了建筑工程地基基础岩土试验检测技术的意义,并从两个方面分析了地基基础检查技术的应用,最后对注意事项进行探讨,旨在为相关人员提供参考依据。     

高效液相色谱法在农产品质量安全检测中的应用

食品安全问题是现代社会普遍关注的问题。现代的农业生产通过大量使用农药来提升产量,这就导致农产品农药残留超标问题的产生,对消费者的身体健康造成了很大的影响。因此需要重视农产品的质量安全检测,不断提升农产品质量安全检测的准确性,从而提升农产品市场的规范性,保证农产品的安全性。在农产品质量安全检测中,高效液相色谱法,是一种新型的高效的检测方法,在食品药品的检测中发挥了重要作用。本文主要对高效液相色谱检测法在农产品质量安全检测中的应用进行分析,希望能够提升农产品质量安全检测的可靠性。     

一种基于机器视觉的表面缺陷快速检测方法

实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20％,误检率降低了3％.     

基于智能手机用户行为习惯的App使用预测算法研究

互联网的发展不仅推动了智能手机的普及,而且涌现了大量的手机App。大量被安装在手机中的应用程序不仅增加了用户寻找App的时间和难度,而且占用了手机大量的内存空间,致使手机卡顿,严重影响了用户体验。利用智能手机用户使用App的行为习惯特征,预测用户将要使用的App,并将其应用到智能手机中用以预加载App和智能清理手机内存是解决上述问题的方法之一。在深入了解PrefixSpan算法和Bayesian网络算法的前提下,考虑智能手机用户对每个App的喜爱程度,将其加入到PrefixSpan算法的剪枝步骤中;采用贝叶斯网络算法整合智能手机用户的App使用记录和App使用时长等特征,提出一套新的预测用户下一个将要使用的App的算法——WAPA(Weighted App Prediction Algorithm)。实验证明,该算法预测准确率最高可达86.3%,较其他算法可提高大约4%。