一种鱼雷罐车防洒铁的解决方法

大型钢铁企业在高炉和转炉之间倒运铁水,公知的技术是冶金行业所用的鱼雷罐车。在炼钢厂专门的倒罐厂房,通过反复控制鱼雷罐车倾翻,最终完成铁水的倾倒任务,这也是炼钢的第一步工序。但由于现有技术的不足,鱼雷罐车常常会控制不好倾翻角度,造成洒铁事故。因此,控制好鱼雷罐车倾翻角度,降低洒铁事故的发生直接关系到后续生产的持续性。通过对鱼雷罐车倾翻控制过程的分析,将激光测距技术与除尘阀等设备相结合,找到了一种鱼雷罐车防洒铁的解决方法,该方法降低了鱼雷罐车倾翻角度人工干预率,提高了除尘效率,改善了操作者的视线,从而实现鱼雷罐倾翻的稳定控制。     

一种基于潜在引用网络的专利价值评估方法

专利价值指的是在专利购买交易时的交换价值,它可以为专利的拥有者和购买者提供大量关于专利的珍贵信息,为专利的交易提供决策支持。目前的专利价值评估主要是基于训练或引用的方法。前者过于依赖于人工选择的参数,导致专利价值评估结果的可信度较低;后者往往只考虑了直接引用关联,而忽略了间接引用关联和新颖度对专利价值的影响。针对这些问题,提出一种基于潜在引用网络的专利价值评估方法,并设计了相应的算法来评估各个专利的价值。针对基本算法效率较低的问题,提出了专利价值评估改进算法,极大地提高了专利价值评估的效率。最后,由于新专利加入专利集合时各个专利的价值会发生变化,提出了专利价值评估动态更新算法,用于快速地更新各个专利的价值。实验表明,提出的方法是有效的。     

基于VMD-CQPSO-GRU模型的气象干旱预测方法

针对当前气象干旱预测方法中存在的预测准确度低、可信度差等问题,提出了一种基于机器学习的气象干旱预测方法.利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将干旱时序信号分解为若干本征模态分量;利用改进的混沌量子粒子群算法(Chaotic Quantum Particle Swarm...     

谈数据中心解决方案

本文介绍了数据中心的概念,它的组成结构以及机房布线系统在数据中心中的地位和作用,结合TIA-942标准的要求对数据中心及机房布线系统进行了阐述。     

基于Lasso-SVM模型的香辛植物风味预测研究

风味是食品感官质量的重要指标,是食品能否为消费者接受的主要因素之一。在风味调配的研究中,由于试验因素影响较多,且各因素之间没有明确联系,难以用化学、物理等方式去简单描述。为探究以蒜和葱作为主要原料在不同状态下香气相互协同规律,本文首先使用Lasso回归模型,从众多因素中筛选出原材料配比、温度、时间等3个主要影响因素;然后,设计并开展了香料配比试验,获得香料风味的化学组成及满意度,构建了训练数据集;因数据具有小样本、非线性特点,本文基于支持向量机建立了香辛植物风味预测模型,并采用训练数据集进行了模型训练,得到模型的主要参数;最后,利用特征香气物质重组试验所形成的新样本数据,检验模型的准确性,试验表明该预测模型可以较为准确地预测香料混合物的化学组成及满意度。     

新一代家居布线系统

改革开放以来，随着中国综合国力的增强，人民的生活质量有了很大的提高，居住条件也得以改善，从20世纪80年代末起，全国居民住宅的建设标准开始逐步提高。近年来中国大步跨入信息化社会，人们的工作、生活与通信和信息的关系日益紧密，信息化社会在改变我们生活方式与工作习惯的同时，也对传统的住宅提出了挑战。传统上只提供电话和电视服务的住宅小区已不能满足人们日益增长的信息需求，不管在公司还是在家里，人们都希望能轻松地遨游于网络世界，交互式影像服务（VOD）、网上娱乐、网上购物、网上炒股、网上信息服务已走入了我们的生…     

支持技术创新的专利检索与分析

介绍了目前专利检索和分析的主要研究工作,包括专利的可检索性、技术现状检索和相关性检索方法等,以及专利地图分析、新颖度分析和PatentDom专利分析框架等分析方法。最后基于深度学习的思想,讨论了新一代的支持技术创新的专利检索方法、专利论文检索方法以及专利趋势分析方法。     

关于文化价值世俗化倾向的思考——电视剧《孙老倔的幸福》创作研究

从中国电视剧的发展来看,可以说家庭题材电视剧一直在寻找一种高度的现实感.这种现实感需要家庭题材电视剧在主题意义上、人物个性上、社会价值上都与中国市民社会的现实相联系,而不是对一种类型的简单复制.电视剧《孙老倔的幸福》的创作者有一份观察市民、深入生活的体验与诚意,其正能量和励志意义对社会文化产生了良性的辐射和影响.但其都市时尚的生活经验和现代感处于失语中,该剧只是一味臣服于市民文化,世俗化倾向太过明显,这是其创作上的一个缺憾.从《孙老倔的幸福》的创作得失看,家庭题材电视剧需要恰如其分地融入市民生活,需要冷静看待市民文化,需要在解决人生观和价值观的差异和冲突上,形成对传统文化的理性认同,并在时代的变迁中努力呈现出更为丰富的文化涵义.     

基于多层感知机的技术创新人才发现方法

专利数据中包含了丰富的科技信息。通过对专利数据的分析,不仅可以帮助企业快速了解当前领域的发展状况,还可以及时发现领域中的技术创新人才。当前的技术创新人才发现方法往往是孤立地从各个专利特征的角度来评估发明人的技术创新实力,而没有统一的学习模型来发现专利集合中的技术创新人才。针对该问题,提出一种基于多层感知机模型的技术创新人才发现方法。从专利数据中抽取发明人的各个特征;基于抽取的发明人特征构建多层感知机模型;采用该多层感知机模型在专利数据集合中发现技术创新人才。实验结果表明,该方法是有效的。