复合材料层合曲梁分层问题的解析解法

根据叠加原理将含有分层的复合材料层合曲梁在横向载荷作用下的受力状态分解为在面受力状态与出面受力状态,再将出面受力状态分解为无分层曲梁受横向载荷状态与含分层曲梁承受附加剪切载荷状态。将分层问题归结为在附加剪切载荷状态中,层合梁附加位移与附加应力的分析,并据此建立了一个简单的力学模型。最后得到了由分层引起的附加位移与应力的解析解答,并用能量释放率方法确定了应力强度因子。     

远洋山水居住区(西区)"九年一贯制"学校

远洋山水居住区（西区）的教育优势突出，在居住区的西南角规划设计了一所36班的“九年一贯制”示范学校。其中，小学部24班，初中部12班。该学校隶属于石景山教委，主要招生服务对象为远洋山水居住区（西区）和周边社区的居民。学校占地3.6ha，总建筑面积约23800m^2。     

在精炼处理和连铸阶段采集的低碳铝和硅镇静钢试样中非金属夹杂物的性质分析

非金属夹杂物的数量、分布、尺寸和化学成分对钢的性能有直接影响。通过控制这些夹杂物的尺寸和化学成分可以生产出优质产品。区分夹杂物的性质和控制夹杂物的形成对钢的清洁度十分重要。通过检验非金属夹杂物的化学成分可以预测夹杂物在钢中的性能。为了研究夹杂物的化学成分、尺寸和分布，某钢厂在二次精炼和连铸阶段采集了低碳铝和硅镇静钢的试样。试样用扫描电子显微镜（SEM）采用EDS系统进行分析。通过分析结果可以判定夹杂物的性质，分析精炼过程对减少夹杂数量和减小比表面积的效果。还可以确定处理后残留的夹杂对钢的性能和连铸过程（浸入式水口的堵塞）的影响大小。     

利用AJAX优化网络课程的开发

随着web技术的不断进步,网络课程的开发亟需紧跟时代步伐,不断更新自身的技术服务,以更快、更好、更合理的方式呈现在学习者面前,从而提高学习者的学习效率。AJAX是Web2．0的技术代表．将其引入到网络课程的开发中来将从根本上改变传统网络课程的开发模式,给人耳目一新的感觉,为此分析如何利用AJAX优化网络课程的开发。     

移动混合开发框架

针对现有混合开发框架在开发便利性和应用性能方面的不足,研究了以HTML5开发为基础的移动混合开发框架的问题.结合HTML5跨平台特性、打包机制、多窗口管理机制、原生插件开发技术等,实现了一套自有的混合开发框架.本混合开发框架为开发带来了便利,提升了开发效率,同时,混合引擎中独特实现的Widget应用管理以及窗口管理模式也改善了混合应用的性能,提升了用户体验.我公司实现的企业级移动解决方案表明该框架性能较好,易于使用,具有较好的商业价值.     

高校分布式多信息中心技术

数据中心是高校信息系统和信息资源的集中地,各高校普遍建立的校园级的数据中心,在完成校园各种业务系统整合,进入数字校园化2．0时代后,将普遍面临如何实施容灾方案的问题。通过建立在“主校区”和不同地域范围内的“分校区”基础之上的分布式多数据中心部署方案,可以提升高校数据中心的业务容灾等级,提高信息化建设水平。     

基于支持向量机的语音识别研究

为了得到较好的语音识别效果,构建了基于线性核函数支持向量机的非特定人孤立词语音识别系统,取得了较高的识别率,并将该实验结果同基于HMM的识别结果进行了比较,显示出了支持向量机在基于有限样本情况下进行语音识别的优势。     

基于并行卷积网络信息融合的层级多标签文本分类算法

自然语言处理是人工智能与机器学习领域的重要方向,它的目标是利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言。自然语言处理的一个重点研究方向是从文本内容中获取信息,并且按照一定的标签体系或标准将文本内容进行自动分类标记。相比于单一标签文本分类而言,多标签文本分类具有一条数据属于多个标签的特点,使得更难从文本信息中获得多类别的数据特征。层级多标签文本分类又是其中的一个特别的类别,它将文本中的信息对应划分到不同的类别标签体系中,各个类别标签体系又具有互相依赖的层级关系。因此,如何利用其内部标签体系中的层级关系更准确地将文本分类到对应的标签中,也就成了解决问题的关键。为此,提出了一种基于并行卷积网络信息融合的层级多标签文本分类算法。首先,该算法利用BERT模型对文本信息进行词嵌入,接着利用自注意力机制增强文本信息的语义特征,然后利用不同卷积核对文本数据特征进行抽取。通过使用阈值控制树形结构建立上下位的节点间关系,更有效地利用了文本的多方位语义信息实现层级多标签文本分类任务。在公开数据集Kanshan-Cup和CI企业信息数据集上的结果表明,该算法在宏准确率、宏召回率与微F1值3种评价指标上均优于主流的...     

联合听觉掩蔽效应的子空间语音增强算法

在经典子空间语音增强算法中,因语音特征值估计偏差会造成语音失真和音乐噪声。针对该问题,提出一种联合听觉掩蔽效应的语音增强算法。该算法联合掩蔽阈值自适应调节噪声特征值的抑制系数,并利用维纳滤波对音乐噪声的抑制性,对该特征值并行修正,最终还原出纯净的语音。实验结果证明,该算法在白噪声和有色噪声的背景下,与经典子空间的语音增强算法相比,能提高信噪比,减少语音失真和音乐噪声。