大数据传输优化模拟分析

0引言
　　在互联网领域,网络优化是确保网络质量,提升网络资源利用率的有效手段。一般而言,利用大数据技术进行网络优化的过程可分为三个阶段：数据来源和获取、数据存储、数据分析。跨层设计是提升整个无线传感器网络性能的一种有效方法。在三个因素综合考虑,如MAC层诡计多端的,物理的功率控制、网络层路由,超宽带技术和低的信号功率和实现网络的最大数据传输速率的目的相结合,构建无线传感器网络跨层优化模型基于UWB 技术。基于国家三维地心坐标系,利用网络和数字通信技术,为大众用户提供实时的分布,使大地测量服务在一个更快和更宽的直接打开国外的形式的 CORS 在国内发展动态及现状分析,分析建筑动态施工。在连续运行参考站网络应用领域的建设,国际上主要的全球IGS站CORS网络国际GNSS服务（国际GNSS服务,IGS）,来自欧洲的永久连续净洲际 CORS（EPN,euree永久性网络）以及NGS的从美国CORS。     

数据挖掘在保险分析中的应用

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程.该文阐述了数据挖掘的技术,基于车辆险重点探讨了数据挖掘技术在保险产品分析中的应用,包括数据仓库的建立、数据挖掘主题的定义和数据挖掘的过程.     

基于Multi-IDS的大规模网络入侵检测

随着计算机网络的广泛应用,网络安全的重要性也日渐突出。传统的单机入侵检测系统已不能保障大规模网络的安全。本文提出了一种多入侵检测系统协作方式,有效地解决了大规模网络的入侵报警问题。     

向日葵秸秆对U(Ⅵ)和Cu(Ⅱ)的选择吸附特性

以分别含有单一的U(Ⅵ)、Cu(Ⅱ)溶液以及U(Ⅵ)、Cu(Ⅱ)混合溶液为吸附质,系统探讨了pH值、吸附剂量、温度、时间和初始离子浓度对向日葵秸秆吸附效果的影响。采用准二级动力学模型、Langmuir、Freundlich和Langmuir-Freundlich等温吸附模型对实验数据进行拟合,从分配系数和分离因子角度对吸附选择性进行分析,并对吸附机理进行探讨。结果表明:向日葵秸秆对U(Ⅵ)和Cu(Ⅱ)的吸附分别是自发的吸热和放热反应;吸附动力学均符合准二级动力学模型,即化学吸附为控速步骤;单离子体系下U(Ⅵ)和Cu(Ⅱ)的吸附等温线分别符合Langmuir-Freundlich和Langmuir等温吸附模型;复配体系下,当干扰Cu(Ⅱ)浓度≥60 mg·L-1时,U(Ⅵ)的吸附等温线可用Langmuir-Freundlich模型描述;而当干扰U(Ⅵ)浓度≥200 mg·L-1时,Cu(Ⅱ)的吸附等温线可用Langmuir模型描述。当溶液中同时存在U(Ⅵ)和Cu(Ⅱ)两种离子时,离子间存在竞争吸附,且向日葵秸秆对U(Ⅵ)具有更高的选择性,这与金属本身的特性有关。向日葵秸秆吸附前后的SEM、EDX和FT-IR图谱表明,吸附U(Ⅵ)和Cu(Ⅱ)的主要方式为络合和离子交换。     

天地一体化信息网络应用需求和模式的研究方法探讨

为更好地发挥需求的牵引作用,文中在总结现有国内外应用需求和模式研究方法的基础上,分析了我国该领域发展存在的问题,结合天地一体化信息网络重大项目的推进实施,探讨了天地一体化信息网络应用需求和模式研究的内容和方法,并以海外用户通联保障场景为例,分析了典型用户需求及应用模式,为推进天地一体化信息网络重大项目应用需求和模式研究...     

PLC在钉头管埋弧螺柱焊中的应用

为了对钉头管焊接过程进行精确控制,将PLC应用于钉头管埋弧螺柱焊焊接控制.介绍了钉头管埋弧螺柱焊焊接控制系统的组成及控制要求,选用了艾默生EC10-2416BTA型可编程控制器,采用艾默生编程软件Control Start编制控制程序,实现了钉头管埋弧螺柱焊的自动化焊接.该系统高效节能,并克服了手工焊劳动强度大、接头质...     

一起600MW发电机氢爆事件原因分析

某电厂的一台600 MW氢冷发电机,在完成气体置换操作2天后进行发电机直流耐压试验,当第一相试验完成降压且绕组接地后,发电机内部发生氢爆事件.通过对发电机的结构分析及事件过程调查,导出可能的氢气来源和引爆火源,同时提出为防止类似事件的发生而应采取的措施.     

基于重大安全事故LPM预测模型的中小煤矿安全生产限额研究

重大安全事故预防是中小煤矿企业安全生产的中心环节。生产限额与重大安全事故存在着高度的相关性,安全生产限额预测是重大安全事故预防的重要策略。基于我国中小煤矿企业安全生产的经验数据,借助于线性概率模型,可以构建中小煤矿企业安全生产限额模型,从而为我国中小煤矿企业重大安全生产事故的预防提供可靠的决策支持。     

基于时空认知膨胀卷积网络与多源影响因素的PM2.5细粒度预测模型

为实现精确化、细粒度的PM_2.5浓度预测,提出了基于时空认知膨胀卷积网络(spatial-temporal cognitive dilated convolution network, ST-C-DCN)的PM_2.5浓度预测模型ST-C-DCN。该模型将时空因素、气象因素运用于PM_2.5浓度预测,基于因果卷积网络提取时空特征,并采用时空注意力机制优化了时空特征的提取。基于海口市空气污染数据的实验测试表明：对于单个监测站,基线模型相比,ST-C-DCN的均方根误差(root mean square error, RMSE)平均下降24.7%,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)平均下降9.93%,拟合优度(R-squared,R²)平均上升3.35%。对于全部监测站点的预测,ST-C-DCN在win-tie-loss(包括MSE、RMSE、MAE、R²)实验中,均获得了最多的获胜次数,分别为68,68、63和64。通过不同数据抽样条件下的Friedma...     

外加同步磁场对短路过渡CO2焊接过程的影响

短路过渡CO₂气体保护焊由于低成本、高效率、便于实现全位置焊接,广泛应用在工业制造领域,但是在焊接过程中,特别是在较高的焊接电流下,存在许多诸如飞溅,成形差,过渡过程不稳定等问题. 文中提出了一种通过施加同步磁场来改善焊接中存在的问题的新方法. 研究了不同类型的燃弧段同步磁场对焊接过程的影响. 用激光作为背光,采用高速摄像系统拍摄焊接过程,观察熔滴过渡过程,计算熔滴的大小和过渡频率等. 结果表明,在纵向同步磁场的作用下,可以有效地减少燃弧时间;施加同步磁场后,熔滴过渡频率范围都得到不同程度的缩小,熔滴过渡过程更稳定,并且在纵向磁场I_m(LMF) = 200 A时,熔滴的过渡频率大幅增加;磁场作用下,带尖角的熔滴变为圆润无尖角的球形或椭球的熔滴,熔滴的尺寸减小.