从零开始建设个人独立博客

随着互联网的发展,越来越多的用户想要拥有自己的网站,特别是在当前自媒体发达的今天,拥有一个属于自己的个人独立博客显然是一个非常开心的事情。但是传统的建设网站方法,需要涉及到大量的代码以及网页制作,这让很多人虽然有一定的写作能力,但是却没有办法构建自己的个人独立博客,只能够在一些第三方平台申请,从而影响到赚钱效应,这无疑是一件相对遗憾的事情。     

二维码技术在资产管理软件中的运用

随着支付宝等支付类软件近几年的日益普及,二维码应用正在迅速扩大,条码技术逐渐渗透到我们的生活中.当在标记有支付宝支付的商家结账时,只需要拿出手机扫一下二维码即可完成支付试图从一个资产管理软件项目中引用二维码条码技术,阐述二维码技术的发展及应用.     

研究型课程教学模式探讨

针对智能科学与技术专业研究型课程较多的建设现状,以重庆邮电大学智能科学与技术专业的数据挖掘课程为例,阐述课程教学内容和教学目标的设置,提出采用文献调研、算法实践、成果展示等教学方法,激发学生学习的主动性,拓展学生的创新性思维。     

基于大型语言模型的工具对电池研究的机遇与挑战

近期,ChatGPT和GPT-3等大型自然语言模型的出现在学术界引发巨大热议;此外,Nature出版集团指出可以使用ChatGPT辅助文章撰写,这表明人工智能特别是自然语言处理将在学术文献领域引起巨大改变。对于电池领域来说,目前这些工具在电池以及储能领域有什么作用,它们在电池领域存在哪些问题以及如何改进这些问题尚未有文章讨论。本文在文献自动化整理与模型试用的基础上归纳了电池领域开展信息自动整理归类的问题与挑战、面对大型语言模型电池领域特别是储能从业人员如何面对以及学习,强调由于一些术语未按照标准化书写导致电池领域获取高质量数据集存在较大阻碍,这些将限制着电池研究中引入大型语言模型技术的发展。     

基于引黄提水灌溉泥沙处理方法的探讨

山东、河南两个省的农业生产,全部依赖于黄河的水源,黄河成为这两省农业经济发展的关键因素。随着引黄灌溉工程的不断发展,如何对水中的泥沙进行有效处理成为瓶颈问题。文章阐述了泥沙的处理现状和存在的主要问题,并介绍了泥沙处理的几种方法。     

船用螺旋桨叶片振动辐射噪声数值分析

螺旋桨噪声是舰船水下噪声的重要组成部分,它会影响舰船的隐身性能。螺旋桨水下噪声可分为流体动力噪声和叶片振动辐射噪声。本文计算研究了螺旋桨叶片振动辐射噪声,首先采用CFD方法对螺旋桨敞水特征进行模拟,提取螺旋桨表面的压力波动作为外部载荷;再利用有限元方法对螺旋桨进行振动响应分析;最后以振动响应作为声辐射边界条件,利用边界元方法计算了螺旋桨的振动辐射噪声。     

WINDOWS系统中几种常用的进程通讯方式及其DELPHI实现

在各种应用系统的开发过程中,不同进程之间的数据交换(IPC)是一种非常重要同时也是非常实用的技术.基于WINDOWS平台的进程间通讯往往可以通过不同的方式加以实现.本文对WINDOWS系统中几种常用的进程通讯方式进行了分析并给出了在DELPHI中的具体实现方法.     

新型制冷Dyson光谱仪设计

为了解决传统Dyson制冷型光谱成像技术由于紧凑结构带来的空间部件重叠、谱线弯曲、色畸变等问题,本文创新性地提出基于传统Dyson光谱仪物面-像面分离设计的思想。根据新型Dyson像差原理,推导了新型Dyson离轴像差理论,依据理论对传统Dyson光谱仪进行改进和优化,设计了一款相对孔径为1/2,口径为50 mm,波段为8~12μm的新型Dyson光谱仪。利用二次成像原理图,完成系统二次成像组结构参数的相关计算,通过像差优化,使系统实现100%冷光阑匹配。设计结果表明:系统的谱线弯曲小于20μm,色畸变小于35μm,光谱分辨率优于80 nm,系统奈奎斯特频率在17 lp/mm处接近衍射极限。     

基于Isight-MSC.Patran/Nastran联合仿真的弧形闸门动力模型修正

为了获得精确的弧形闸门动力有限元模型,提出一种基于Isight-MSC. Patran/Nastran联合仿真与特征灵敏度优化相结合的快速建模方法。主要思路是在保证弧形闸门几何特征及动力特性一致情况下,通过软件联合调用实现质量重分布,以此得到相应的动力有限元模型。首先利用摄动法建立弧形闸门主框架目标模型,通过特征灵敏度优化方法迭代逼近,证明了该方法的有效性,进而通过与现有参数优化方法对比,说明了该方法在保证最小改变量的情况下,能够获取更为精确的有限元动力分析模型。在此基础上根据弧形闸门完全水弹性模型实测数据建立了相应的动力有限元模型,实例计算表明该方法只需较少的迭代步骤就可以实现精确建模。     

基于级联稀疏查询机制的轻量化火灾检测算法

针对现有火灾检测算法仍存在的模型复杂、检测速度慢、误检率高等问题,提出一种基于级联稀疏查询机制的轻量化火灾检测网络LFNet。首先,建立了轻量化的图像特征提取模块ECDNet,其通过在YOLOv5s主干网络中嵌入轻量化注意力模块ECA (efficient channel attention),用于解决火灾检测中火焰与烟雾的多尺度难点;其次,利用深层特征提取模块FPN+PAN,对不同层级的特征图进行深度处理和多尺度融合;最后,利用嵌入轻量化的级联稀疏查询模块CSQ (cascade sparse query)提升对早期火灾中的小火焰与薄烟雾的检测准确率。实验表明,本文方法在mAP和Precision等客观指标上的综合表现达到最优,同时在实现较高检测精度时的参数量也较低,能够满足实际场景的火灾检测要求。