一种基于测试音的AQM补偿方法

本文分析并仿真验证了AQM失真模型对系统性能的影响、基于预补偿模型和算法,提出了一种新的AQM误差自动校验方法。该方法根据测试音提供的失真信息能够有效地调整基带电路中的直流偏置、增益和相位的不平衡性。     

程序零内存占用的实现

讨论了程序零内存占用设计思想与实现方法，并对涉及的两种方法进行比较，最后，给出了一个用Ｃ语言编写的程序实例。     

浸渗工艺对SiC/Al复合材料残余气孔率的影响

采用无压浸渗法制备了SiC／Al复合材料，从浸渗动力学和工艺方法的角度探讨了浸渗保温时间和降温方式对复合材料的残余气孔率的影响。结果表明：随着保温时间的适当延长，能有效地降低复合材料的残余气孔率;连续降温优于分段降温，有利于降低SiC／Al复合材料的残余气孔率。     

浸渗工艺对SiC/Al复合材料残余气孔率的影响

采用无压浸渗法制备了SiC/Al复合材料,从浸渗动力学和工艺方法的角度探讨了浸渗保温时间和降温方式对复合材料的残余气孔率的影响。结果表明:随着保温时间的适当延长,能有效地降低复合材料的残余气孔率;连续降温优于分段降温,有利于降低SiC/Al复合材料的残余气孔率。     

陶瓷工业中的间歇式研磨机的橡胶衬里

引言在各式各样的产品中——从地面砖和卫生瓷到电子工业的高度精密的元件都要用到陶瓷。陶瓷所用的原料包括非塑性原料以及不同程度可塑性的粘土。这些原料必须予以均匀地混合以使其物理化学性能有可能达到一致。这就得靠研磨机来完成。     

夏河县尕寺沟泥石流灾害特征及防治对策

2008年8月20日凌晨,夏河县突降暴雨,城区南北两侧洒哈尔沟、尕寺沟、颜克尔沟、曼克尔沟、门乃合沟、桑扎沟等沟道暴发泥石流,给县城及附近乡镇居民生命及财产造成严重的危害,泥石流灾害共造成4人死亡、99人受伤,造成直接经济损失近2.0亿元."8.20"泥石流爆发后,尕寺沟泥石流进入拉不楞寺寺院区,僧人住宅及寺院建筑多处受灾,沟口严重毁坏的排洪渠边沿距寺院白塔仅2.15m,直接经济损失约0.4亿元.通过对尕寺沟泥石流的野外实际调查、勘查及现场实验,在查明尕寺沟泥石流发育特征、流体特征、场地工程、水文地质条件的基础上,提出了泥石流防治对策.     

武都区东江镇王沟泥石流灾害特征及防治对策

陇南市位于甘肃东南边陲,是甘肃唯一的长江流域地区,武都区是陇南市委、市政府所在地,是陇南地区政治、经济、文化中心,东江镇现为城区东延开发区.武都区是甘肃省地质灾害极为发育的地区之一,建国以来,武都城区一带发生泥石流灾害达40多次,其中,造成重大人身伤亡和财产损失的有3次,分别发生在1971年、1980和1984年.上述3次重大泥石流灾害均造成了部分城区、村庄被淹埋.其中,1984年泥石流和白龙江洪水灾害淹没域区1/3地面,倒塌房屋13200余间,11200多人无家可归,121个地县机关受灾,直接经济损失近亿元.其中东江镇北山的王沟暴发的泥石流灾害致使沟口村庄被淹、部分房屋倒塌,该次泥石流灾害毁坏民房10间,伤5人,冲毁农田200余亩,直接经济损失达500多万元."5.12"地震又引发沟道内老滑坡复活,新的滑坡崩塌发生,沟道堵塞程度严重,使王沟附近居民万分恐慌.为了保证该区安全,解除居民的后顾之忧,使当地居民安居乐业、经济建设蓬勃发展,对王沟泥石流进行治理十分必要.通过对王沟泥石流沟的野外勘查及现场实验,在查明王沟泥石流沟发育特征、流体特征、场地工程、水文地质条件的基础上,提出了泥石流防治对策.     

夏河县尕寺沟泥石流灾害特征及防治对策

2008年8月20日凌晨,夏河县突降暴雨,城区南北两侧洒哈尔沟、尕寺沟、颜克尔沟、曼克尔沟、门乃合沟、桑扎沟等沟道暴发泥石流,给县城及附近乡镇居民生命及财产造成严重的危害,泥石流灾害共造成4人死亡、99人受伤,造成直接经济损失近2.0亿元."8.20"泥石流爆发后,尕寺沟泥石流进入拉不楞寺寺院区,僧人住宅及寺院建筑多处受灾,沟口严重毁坏的排洪渠边沿距寺院白塔仅2.15m,直接经济损失约0.4亿元.通过对尕寺沟泥石流的野外实际调查、勘查及现场实验,在查明尕寺沟泥石流发育特征、流体特征、场地工程、水文地质条件的基础上,提出了泥石流防治对策.     

基于循环神经网络的电信行业容量数据预测方法

在电信运维的容量预测过程中,存在容量指标和部署业务种类繁多的问题。现有研究未考虑指标数据类型的差异,对所有类型的数据使用同种预测方法,使得预测效果参差不齐。为了提升指标预测效率,提出一种指标数据类型分类方法,利用该方法将数据类型分为趋势型、周期型和不规则型。针对其中的周期型数据预测,提出基于双向循环神经网络（BiRNN）的周期型容量指标预测模型,记作BiRNN-BiLSTM-BI。首先,为分析容量数据的周期特征,提出一种忙闲分布分析算法;其次,搭建循环神经网络（RNN）模型,该模型包含一层BiRNN和一层双向长短时记忆网络（BiLSTM）;最后,充分利用系统忙闲分布信息,对BiRNN输出的结果进行优化。与传统的三次指数平滑、差分自回归移动平均（ARIMA）模型和反向传播（BP）神经网络模型进行比较的实验结果表明,在统一日志数据集和分布式缓存数据集上,提出的BiRNN-BiLSTM-BI模型的均方误差（MSE）分别比对比模型中表现最优的模型降低了15.16%和45.67%,可见预测准确率得到了很大程度的提升。