用Word邮件合并功能套打固定格式的毕业证书

邮件合并是Word提供的一种非常重要的实用功能,如能巧妙应用将大大减轻工作量。本文通过毕业证书的套打,根据Word邮件合并功能和Excel函数域功能,以解决问题的思路为顺序,论述了毕业证书套打设计工作的方法和步骤,详细介绍了邮件合并的使用,对实现批量打印非常有用。     

一种基于Impulse C的素域椭圆曲线点乘快速算法

针对大素数域椭圆加密点乘算法进行改进,在标准投影坐标系下分析固定基窗口NAF法,找出了制约此种方法的因素,通过对其基的灵活选用,并且加入滑动窗口,改进固定基窗口NAF法得到点乘运算的快速算法。利用Impulse C语言将改进前后的点乘算法函数进行并行优化编程实现,并将整个点乘运算的C代码生成高效的VHDL代码,利用StageMaster Explore对生成的VHDL代码进行分析。最后使用Xilinx ISE1 2.4对其进行综合仿真,在Xilinx Virtex-5 xc5vfx70t的硬件平台上实现了点乘算法的验证,验证结果表明本文的改进算法有效的提高了点乘运算的速度。     

基于电压曲线特征的电压暂降凹陷域快速计算

针对现有的电压暂降凹陷域计算方法进行了分析研究,提出一种基于敏感负荷节点电压曲线特征的凹陷域快速计算方法.当线路发生单相接地故障时,分析敏感负荷节点电压的表达式,在此基础上定义了由节点阻抗矩阵元素组成的一致性参数和单调性参数,用来判断电压曲线是否具有单调性.根据电压曲线单调与否,把线路分为两类,采用不同的临界故障点计算方法.以IEEE 39节点标准测试系统为例,分析敏感负荷节点的凹陷域.并与已有的解析式法对比,结果表明,该算法在保证精确度的前提下提高了计算速度.     

垂直于弱轴动载作用下H型钢构件损伤域的影响因素

为研究垂直于弱轴方向动载下H型钢构件损伤域高度的影响因素,运用有限元分析软件ABAQUS,分别建立了板壳模型、纤维模型和多尺度模型,证实了兼顾计算精度和计算效率的多尺度模型在预测钢结构板壳节段损伤域高度方面的适用性。开展了36组H型钢构件的有限元分析,揭示了轴压比、长细比、腹板高厚比及翼缘宽厚比4个相互独立参数对损伤域高度的影响规律,提出了H型钢构件损伤域高度的计算公式。研究结果表明:轴压比和长细比对H型钢构件损伤域高度有较大影响,而腹板高厚比和翼缘宽厚比影响较小。     

基于知识的P2P网格资源发现研究*

针对当前网格资源管理系统扩展性差的问题,提出了具有分布式本体知识库的网格资源管理模型.新模型由分布的多个自治管理域组成;自治域之间通过DHT覆盖网连接.网格资源信息以本体知识库的形式管理:本地知识库管理域内网格知识;全局知识库则提供分布本体的语义映射以及知识的索引和定位.资源发现转换为本体知识库的实例检索推理,并且支持跨管理域的资源集发现.新模型极大地提高了网格资源管理系统的可扩展性.     

面向六关节机器人的位置域控制

多轴联动下的串联多关节工业机器人在空间轨迹运动时,在时间上保证各关节轴单独具有良好的跟踪性能,而由于机械电气的迟滞效应,并不能完全保证理想的轮廓轨迹,这说明各个伺服轴的运动在几何空间中的同步非常重要。针对运动指令与实际位置之间的迟滞所带来的机器人末端轮廓精度不高的问题,本文结合工业机器人现有的运动学和动力学以及传统的PID控制理论,研究了六关节机器人位置域控制算法。将机器人空间轮廓轨迹的控制,通过采用主?从运动关系实时建立的方法,将时域中的各个伺服关节的同步控制方法,变换到位置域的各个伺服关节的主?从跟随的控制方法,在实现位置域的同步控制的同时,引入基于位置域的PD控制,减少了主?从跟随控制的跟随误差,从而整体提高机器人末端的轮廓运动精度。该方法在Linux CNC(Computerized Numerical Control)数控系统上,以某公司HSR-JR605机器人为对象进行了实验,证明采用位置域控制方法对六关节机器人空间运动轨迹精度的提高有积极作用。      

陕北无定河流域土壤侵蚀与植被覆盖和降雨关系研究

基于2000—2014年陕北无定河流域日降水、DEM、土壤类型、MODIS NDVI等数据,利用修正通用土壤流失方程(RUSLE)估算了流域土壤侵蚀情况,定量分析了植被覆盖和降雨在土壤侵蚀中的作用,结果表明:(1)无定河流域土壤侵蚀以微度侵蚀为主,平均占流域面积的88.35%,各土壤侵蚀等级面积比例随等级的升高而降低。2000—2014年微度侵蚀面积比例为下降趋势,轻度及以上等级面积比例均为上升趋势。(2)不考虑降雨因子影响时,无定河流域仍以微度侵蚀为主,且为增加趋势,而其他土壤侵蚀等级均为下降趋势。不考虑植被覆盖因子时,流域土壤侵蚀与模型计算结果的变化趋势基本一致。(3)植被覆盖对土壤侵蚀面积比例和变化速率的贡献率分别为13.67%和24.55%,而降雨作用达到86.33%和75.44%,表明降雨是流域土壤侵蚀的主要动力和控制因子,降雨变化主导着流域土壤侵蚀变化过程。     

域自适应学习研究进展

传统的机器学习假设测试样本和训练样本来自同一概率分布. 但当前很多学习场景下训练样本和测试样本可能来自不同的概率分布. 域自 适应学习能够有效地解决训练样本和测试样本概率分布不一致的学习问题,作为 机器学习新出现的研究领域在近几年受到了广泛的关注. 鉴于域自适应学习技术 的重要性,综述了域自适应学习的研究进展. 首先概述了域自适应学习的基本问 题,并总结了近几年出现的重要的域自适应学习方法. 接着介绍了近几年提出的 较为经典的域自适应学习理论和当下域自适应学习的热门研究方向,包括样例加 权域自适应学习、特征表示域自适应学习、参数和特征分解域自适应学习和多 源域自适应学习. 然后对域自适应学习进行了相关的理论分析,讨论了高效的度 量判据,并给出了相应的误差界. 接着对当前域自适应学习在算法、模型结构和 实际应用这三个方面的研究新进展进行了综述. 最后分别探讨了域自适应学习在 特征变换和假设、训练优化、模型和数据表示、NLP 研究中存在的问题这四个方面 的有待进一步解决的问题.     

大通河流域降水量及地表和地下水资源分析与评价

收集大通河降水、蒸发、河川径流、地下水、水质等资料,进行流域水资源评价。通过调查和分析计算得出:流域降水量年内分配不均,年际变化相对较小;蒸发量在地区上的变化与降水量相反,随海拔的升高而降低;径流量年内分配不均,径流年际变化较大;流域地下水资源量全为河川基流;大通河水质多为Ⅱ类,地下水全部为Ⅲ类,水质良好;流域水资源总量28.95亿m~3,水资源模数平均为19.2万m~3/km2,产水系数为0.39。可为大通河流域水量分配、调度和水资源保护等提供决策依据。     

改进的蚁群算法在溶质运移参数识别问题中的应用

非饱和土壤水分和溶质运移参数(扩散率、导水率和水动力弥散系数)取值范围较大,往往跨越几个数量级。采用传统离散化蚁群算法求解此类问题,所需节点较多,这会造成算法收敛时间较长。该文在传统蚁群算法基础上,对蚂蚁搜索路径进行改进,改进后的蚁群算法寻优路径由参数精度位数(整数位和小数位)、参数个数以及0–9十个数字构成,并将路径解码公式修改为具有判别参数正负功能的解码公式。采用改进的连续蚁群算法对非饱和溶质运移参数识别优化模型进行求解。数值模拟表明相同迭代次数下改进的蚁群算法比传统蚁群算法耗时少,算法计算时间与迭代次数满足线性关系,含水率和溶质浓度实测值与计算值吻合较好、相关性较高。