岗位标准作业流程与安全风险预控管理体系融合的探讨

分析了岗位标准作业流程和安全风险预控管理体系对于煤矿企业安全生产和标准化作业的意义,通过对二者之间关系的分析,探讨了岗位标准作业流程与安全风险预控管理体系融合的路径。     

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%。     

新奥特“石墨”超高清在线图文包装系统应用于北京广播电视台冬奥纪实4K超高清频道

近日,北京广播电视台冬奥纪实4K超高清频道开播,新奥特超高清产品“石墨”超高清在线图文包装系统整体应用于频道的4K播出与演播室两大系统。在超高清演播室项目当中,“石墨”单机运行一个软件进程,支持两块I/O卡,提供IP2110接口和12G SDI接口信号的同播,同时确保系统的实时性。在4K播出端应用的“石墨”,实现了基带信号和NDI信号的同播。“石墨”可提供12G SDI信号和NDI的同播,满足了主、备路和第二备路的图文信号叠加需求,同时“石墨”与原北京台播出图文制作网络进行了无缝融合。     

多源天基信息融合体系研究

天基信息应用前景广阔,但天基信息多源异构、"烟囱林立"的问题限制了对于其进一步的应用。从体系结构的角度,介绍了天基信息多源异构解决方案研究成果,并对此分类,得到天地一体化网络体系结构、区域型体系结构、资源服务中心型体系结构。最后分析了不同天基信息融合体系结构间应用方向的区别。     

新媒体时代电视媒体的融合发展途径

近年来,新媒体的积极发展对电视媒体产生了很大的影响。新媒体的特点是传播迅速,及时,互动方便,并且迅速普及,特别是在年轻人中。电视媒体在及时性和交互性方面相对较差,但是具有完整的电视节目制作过程和专业的媒体播放器,就节目质量而言它具有无可比拟的优势。在新媒体时代,通过电视媒体与新媒体的紧密结合,可以真正地互补彼此的长处,相互学习,强强联合,实现电视媒体的更好发展。     

基于多重加解密算法的无线网络通信信息安全传输系统

随着计算机技术的发展,信息的网络传输系统已经成为强大的信息互联互通平台,但在传输的过程之中,传统的传输系统存在较大的安全隐患。针对无线网络通信中的信息安全需求,通过对干扰器以及软件的创新设计,提出一种基于多重加解密算法的无线网络通信信息安全传输系统。通过对比实验证明,该系统的安全性更高,且传输时间明显短于传统传输系统,具有良好的信息保密通信效果。     

基于共轭梯度法的空间谱估计算法的实现

针对子空间算法在空间谱估计过程中运算量大、工程实现困难的问题,文中利用共轭梯度算法的快速收敛性进行特征分解,自适应更新信号子空间和噪声子空间,之后使用到ESPRIT算法中,计算出两个子阵的信号空间,利用旋转不变性完成对信号源的跟踪。通过与一般的特征分解算法进行分析和仿真对比后,表明算法不但有快速收敛的特点,而且能够降低算法的计算复杂度。将共轭算法与DOA算法结合,具体分析后,给出算法在FPGA上的实现方案,最后对算法进行了多方面的仿真实验,证明了算法不但可以完成精确的DOA估计,而且能改善子空间算法在实时性和跟踪性上的问题。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。