某铁路医院加速器室大体积防射线混凝土施工

结合大同铁路分局中心医院直线加速器室工程实际，介绍了大体积防射线混凝土的特点及施工中应注意的事项，并阐述了具体的施工技术。     

光纤码分多址技术在城域接入网中的应用

分析了光纤码分多址技术O -CDMA在城域接入网中的应用。回顾了O -CDMA技术的发展历史 ,详细地介绍了O -CDMA技术的特点 ,其具有的公平性、灵活性、网络控制管理、对服务区处理能力以及高的安全性使O -CDMA技术成为较好的城域接入网技术。阐述了目前在应用中O -CDMA存在的一些技术方面的问题     

一种基于能量对称度参数的实时基音检测方法

提出了一种基于能量对称度(ES)参数的基音检测方法.先通过波峰检测和对称度检测粗略估计语音的基音，再根据ES参数得到最佳的语音基音。实验证明此方法不仅具有实时性而且具有很高的准确性，而且不存在延时问题．是一种适合于单片机实现的语音信号处理方法。     

一起变压器油气在线监测装置报警故障的分析及处理

鉴于一起220 k V变压器油气在线监测装置的报警故障,对变压器油的色谱数据进行了分析,对2号主变压器进行吊罩检查,结果表明:故障因变压器梯级绝缘垫块结构设计存在缺陷,在运行中逐步造成垫块松动、脱落所致,并提出了处理措施。     

混合禁忌搜索算法求解关联运输调度问题

考虑到实际生活中车辆受发车时间限制以及道路路况影响运输成本等因素,建立了带客户软时间窗、车场硬时间窗、多车型、道路路况等约束的关联运输调度问题模型.结合禁忌搜索与遗传算法的优势,构造了混合禁忌搜索算法,以通过构造多个初始解来增大搜索空间;设计了两种禁忌表,分别为局部禁忌表和全局禁忌表,这不仅能加快寻优速度,还可以摆脱对单个解的依赖;将禁忌搜索生成的优化解作为遗传算法的初始解,可以加快寻优速度;自适应调整禁忌表长度可以避免早熟收敛;提取核心路径便于进行后期优化,relocate算子能减少路径网络回路数目.对实例进行的仿真表明,提出的IVRP优于一般的VRP,可节约大量成本,且提出的算法在收敛速度和寻优结果两方面都优于遗传算法和禁忌搜索算法.由3种算法求解得到的总成本、总里程及收敛时间的标准差体现出该算法的稳定性比另外两种算法的好.     

基于深度学习的显微镜下岩石薄片识别

偏光显微镜下的岩石薄片识别,不仅在分析和鉴定岩石结构和矿物成分中具有至关重要的作用,而且在矿产资源勘探（尤其是固体金属矿产资源勘探）中同样发挥着不可估量的作用。目前,显微镜下对岩石薄片的观察主要依靠专业人员的肉眼来识别岩石薄片中的矿物成分,费时耗力。为此,针对偏光显微镜下岩石数据样本的特征,构建一种基于ResNeXt技术的岩石薄片识别与分类模型,借助该模型分析岩石薄片可大大节约人力成本和时间成本。     

时态索引技术研究及其应用

研究有效时间期间集合上数学关系以及时态索引构造与应用.建立时间期间集合上时态连通等价关系和时态包含拟序关系.在引入数学关系框架内,通过对时间期间特征进行精细分析,讨论了大时态连通等价类分割和时态包含拟序关系集重叠等问题,建立了由根结点、等价类分割集结点和拟序关系集线序分枝结点构成的时态索引树形模型TDIM.在TDIM架构下,基于时态数据库中数据实体动态管理基本特征,研究了具时态变量情况下时态索引动态实现机制和查询技术,同时讨论了时态更新(时态插入、时态删除和时态修改)的增量式算法.由于建立在一般时间集合之上,TDIM可以应用于时态关系和XML的数据管理.     

虚拟仪器技术的飞跃

1测试测量行业的一个转折点 "虚拟仪器技术"这个概念缘起于70年代末.在当时微处理器技术的发展已经可以通过改变设备的软件来轻松地实现设备功能的变化,所以要在测量系统中集成分析算法已经成为可能,因此虚拟仪器技术的概念将会去改变整个的测试测量行业.在那个时候,当传统仪器的供应商们还在将微处理器和厂商定义的算法嵌入到他们提供的封闭式专用系统中,同时,一个全新的趋势--即打开测量系统、允许用户自己定义分析算法并且配置数据的显示方式--已经开始形成.就这样,虚拟仪器技术的概念诞生了.     

基于角色和任务的CSCW系统访问控制技术研究

针对现有方法不能很好地满足CSCW系统对访问控制的需求,提出基于角色和任务的CSCW系统访问控制模型RTBAC(Role and Task-Based Access Model).该模型形式化地描述了用户、角色、任务、权限、工作流等要素及其相互间的关系,通过分配和取消角色来完成对用户权限的授予和取消,并提供了角色间偏序继承和指派关系定义,通过引入任务概念、任务类型划分及角色和任务之间的关系定义,实现了依据任务和任务状态不同对权限进行动态管理.该模型是针对CSCW系统多用户、动态、协作等特性提出的,能较好地满足CSCW系统对访问控制的需求.     

利用单词超团的二分图文本聚类算法

鉴于目前传统文本聚类方法中利用文档间的相似度进行聚类存在的问题,在传统的文本挖掘基础上提出了一种新的文本聚类算法——利用单词超团的二分图文本聚类算法。该算法用文档中单词的关联模式来评估文档间的相似度及主题类别预测,并利用图划分策略来大大降低文档相似度比较算法的复杂度,同时将超团作为特征结构的扩展,可以在一定范围内减少语言信息的丢失,提高聚类效果。经实验证明该算法具有较高的有效性。