一种联合信源信道匹配的视频传输方法

介绍了一种实现联合信源-信道编码的通用的新方法—联合信源-信道匹配。该方法思想巧妙,通过将有限的通信系统资源在信源和信道编码器之间进行巧妙合理的分配,从而获得最优的系统整体传输性能。并且,该方法并不仅局限于特定的信源-信道编码器对,可适用于任何一种信源-信道编码器对共享有限系统资源的情况,具有很好的通用性。仿真实验证明了JSCM通用视频传输系统能获得比传统的固定码率分配系统更高的整体性能增益。     

融合ERNIE和注意力机制的中文关系抽取模型

关系抽取任务是要在实体识别的基础上确定无结构文本中实体对间的关系类别,即判断实体间的关系.针对目前中文关系抽取精度不足以及静态词向量无法很好地解读文本的问题,本文提出一种融合ERNIE预训练模型和注意力机制的TEXTCNN中文关系抽取模型.ERNIE词向量针对中文的特点以词组为单位做掩盖进行模型训练,实现了对中文文本更好的语义表达,再通过TEXTCNN模型对输入数据进行特征提取,融合注意力机制聚焦于影响最终结果的关键特征,从而实现特征优化提取.本文在百度发布的SKE数据集上进行实验,重点探索ERNIE模型结合注意力机制对中文文本的特征表达效果,结果表明本文模型可以更好地学习中文文本中的特征并用于关系抽取,有效提高关系抽取任务的准确率.     

高效液相色谱法测定大蒜素片中DADS和DATS的含量

建立并使用高效液相色谱法测定药用大蒜素片中二烯丙基二硫醚(Diallyl disulfide,DADS)以及二烯丙基三硫醚(Diallyl trisulfide,DATS)的含量。实验使用H ypersiL ODS C18柱进行色谱分离,流动相由甲醇/水/甲酸组成,比例为85∶15∶0.1。测定波长是225nm,流速为1.0 mg/L。实验结果表明,DADS在1.0~16.0mg/L浓度的范围内和峰面积有较好的线性关系,R²=0.9991。DATS在1~40mg/L浓度的范围内和峰面积有较好的线性关系,R²=0.9994。DADS的回收率在91.20%~98.80%,DATS的回收率在94.74%~106.39%。     

中高职护生职业指导现况分析

目的了解中高职护生职业指导现状,探讨中高职护生职业指导模式。方法针对目前中高职护生职业指导现状及存在的问题,对职业指导进行探讨。结果提出中高职护生职业指导模式的建议,改革和完善中高职护生职业指导现状。结论学校应针对中高职护生全面开展专业的职业指导,从而提高中高职护生就业质量。     

浅析电力物资分级采购体系的建立

在企业的经营活动过程中,存在着一项非常重要的组织功能——采购。随着全球经济一体化的不断发展,各生产企业均面临着日益剧烈的市场竞争压力。如何降低企业成本从而提高产品市场竞争力是各企业不得不面对的一个关键问题,而产品成本最主要构成就是原材料或外购零部件,企业需要对采购进行有效的管理以提高企业竞争力。     

X3DH密钥协商协议演示系统的设计与实现

<正>密码学技术已广泛应用于社会中的各个领域,在重要的网络系统和信息平台也发挥着不可或缺的作用。自2019年10月26日《中华人民共和国密码法》颁布以来,作为网络空间安全国家战略的基石,密码学技术得到了越来越多的社会关注,密码也逐渐的与人们的生活不可分割。密码学的安全性本质上是密钥的安全性,但是公开信道上的密钥传输并不能保证完全不被窃取和篡改。     

绝缘子气隙缺陷下的局部放电发展过程研究

研究了气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)内部绝缘子气隙缺陷局部放电(partial discharge,PD)发展过程,分析了不同发展阶段的特高频(ultra high frequency,UHF)PD信号φ-u散点图和φ-n谱图变化规律,提出了9个特征参量。研究发现：正负半周放电次数、大小具有相同的变化规律,正负半周最大放电脉冲幅值、等值累积放电量和放电信号熵特征呈指数增长趋势,相邻放电脉冲平均时间间隔呈现近似指数衰减趋势。负半周相邻放电脉冲时间间隔总是大于正半周,并且两者差异性随着PD的发展逐渐缩小。相邻放电脉冲最大时间间隔随放电发展逐渐减小。最后,本文结合PD发展物理微观过程,分析了各特征量出现相关变化规律的物理机制。     

基于区块特征融合的点云语义分割方法

为降低室外大规模点云场景中多类三维目标语义分割的计算复杂度,提出一种融合区块特征的语义分割方法。采用方形网格分割方法对三维点云进行区块划分、采样以及组合,求取简化的点云组合区块集,将其输入至区块特征提取和融合网络中从而获得每个区块的特征修正向量。设计点云区块全局特征修正网络,以残差的方式融合特征修正向量与原始点云全局特征,修正因分割造成的错误特征。在此基础上,将方形网格分割尺寸作为神经网络的参数引入反向传播过程中进行优化,从而建立高效的点云语义分割网络。实验结果表明,反向传播算法可以优化分割尺寸至最佳值附近,所提网络中的全局特征修正方法能够提高语义分割精度,该方法在Semantic3D数据集上的语义分割精度达到78.7%,较RandLA-Net方法提升1.3%,且在保证分割精度的前提下其点云预处理计算复杂度和网络计算时间明显降低,在处理点数为10万~100万的大规模点云时,点云语义分割速度较SPG、KPConv等方法提升2~4倍。     

基于应变监测数据预测值的藏式古建筑木结构健康状态评估

为增加藏式古建筑木结构的安全冗余度,该文提出了短期应变监测数据预测方法,以此对藏式古建筑木结构健康状态进行预判性评估。以回廊结构为对象,利用Sobel算子与卷积神经网络方法处理传感器带来的多种数据异常。通过多项式回归和功率谱密度的方法确定应变监测数据组分。引入变分模态分解法对数据进行解耦,以Prophet算法预测短期温度监测应变,以Gumbel极值理论预测不同重现期下的人群监测应变。以不同重现期下的应变监测数据预测值的叠加结果确定需重点关注的结构位置和需立即修缮的结构位置,以满足藏式古建木构的预防性保护要求和最小扰动原则。