跌坎式底流消力池边墙突扩宽度对池长的影响研究

对于山区峡谷,底流消能工长度方向工程布置往往受限。通过水工模型试验,研究跌坎深度10cm,跌坎式底流消力池边墙突扩宽度变化时,池内水流流态、底板时均压强及脉动压强不均匀系数的变化对消力池池长的影响。成果表明:流量Q=12L/s,相对于传统的底流消力池,突扩宽度由5cm依次增加到10、15、20cm时,消力池池长缩短长度分别为24、27、29cm。     

气相色谱法测定婴幼儿食品和乳品中碘含量的不确定度评定

按照GB 5009. 267-2016《食品安全国家标准食品中碘的测定》气相色谱法对婴幼儿食品和乳品中碘含量进行测定。对整个测量过程中不确定度的来源进行了分析,对各不确定度的分量进行了计算、合成并作出评定。当奶粉中碘的测定结果为132. 3μg/100g时,扩展不确定度为5. 1μg/100g,并给出了检测结果的不确定度表达式。     

赋能通信技术原理及应用展望

针对VHF/UHF频段电台仅能视距通信的应用局限,提出了一种基于对流层散射传播体制的赋能通信技术,并对其原理进行了介绍。该技术在不改变现役VHF/UHF电台硬件结构的前提下,通过建立赋能站和加载对流层散射通信波形,可以在VHF/UHF电台与赋能站之间实现可靠的超视距通信。通过理论分析、信道特性试验以及通信试验证实了该技术的可行性。最后对该技术的应用前景进行了分析。对实现多个被动传感器的优化选择和合理布站,提高目标定位精度有一定的理论和实际意义。     

“互联网+”时代背景下计算机基础应用类课程在线教学设计

随着我国"互联网+"时代的到来,传统学校教学模式和教学理念已不能满足时代发展的需要,全国各类院校倡导教学改革,提出开展线上教学,更是迫切要求将教学与互联网完美融合。本文重点探索计算机基础应用类课程在线教育教学设计、教学方法及考核方式。     

车联网数据记录浅析

随着车联网的快速发展,各类数据记录需求爆发。汽车事件数据记录系统在车载以太网中可采用转换器发给记录仪记录,网联车数据分析时则采用索引+大数据方式。     

现代信息技术大数据对新闻传播的影响初探

随着科技的进步和社会经济的发展,信息技术大数据渗透到人们生产生活的各个领域,信息技术大数据在新闻领域也得到广泛的应用,大数据的发展开启了新的时代。基于此,本文主要就现代信息技术大数据自身的一些特征和对新闻传播的影响加以探究,并简述了现代信息技术大数据背景下的新闻传播发展的策略,以供参考。     

基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响，采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成，预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取，最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段，对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理，并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明，该方法与传统灰度重心法相比，在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel，15.12pixel和83.36pixel，时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度，且对噪声光斑具有较好鲁棒性，可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。     

基于大数据的政府信息资源共享模式探讨

伴随着大数据时代的来临,政府机构部门借助信息技术手段实现内部资源共享,是推进廉政、高效和服务型政府建设的有效方式。文章以大数据时代为讨论背景,研究政府部门应用政府信息资源共享模式的基本策略,为行业相关人员提供一些可参考的经验。     

基于启发式BP算法的软件缺陷预测模型

针对软件缺陷预测时缺陷数据集中存在的类别分布不平衡问题，结合上采样算法SMOTE与Edited Nearest Neighbor (ENN) 数据清洗策略，提出了一种基于启发式BP神经网络算法的软件缺陷预测模型。模型中采用上采样算法SMOTE增加少数类样本以改善项目中的数据不平衡状况，并针对采样后数据噪声问题进行ENN数据清洗，结合基于启发式学习的模拟退火算法改进四层BP神经网络后建立分类预测模型，在AEEEM数据库上使用交叉验证对提出的方案进行性能评估，结果表明所提出的算法能够有效提高模型在预测类不平衡数据时的分类准确度。