在长城机中使用高版本DOS的几点技巧

国产长城机的汉字系统多是建立在低版本DOS(如DOS 3.0,DOS 3.31)的基础上的,无法使用DOS 6.0以上版本的优秀功能(如使用扩展、扩充内存,DoubleSpace(双倍硬盘)技术等,也不能使用各种对内存配置有更多要求的新软件(如Windows),这些都是非常遗憾的。     

汕汾高速公路预防桥台跳车的施工技术

结合汕汾高速公路工程的施工情况,浅析在高速公路施工过程如何防止桥梁台背跳车的施工工艺和技术。     

数据库人才培养教学改革研究与探索

针对目前社会对普通高校信息人才培养的要求,从数据库人才培养的角度对教学与科研的教学方法做了一些探讨,结合项目引导的教学模式,在应用实践教学方面可以广泛推广。     

联合聚类方法和深度学习的混凝土坝变形预测

混凝土大坝变形预测对其安全运行具有重要意义,针对传统分析方法难以捕捉长期序列时序特征从而导致预测精度较低的问题,本文采用麻雀优化算法（SSA）和K调和均值算法（KHM）相结合对监测值进行聚类以捕捉序列时序特征,然后采用自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）等方法对聚类结果进行降噪处理,最后采用长短期记忆（LSTM）模型对序列进行预测。分析结果表明,本文所提出的聚类方法具有较好的长序列特征识别能力,结合基于CEEMDAN分解方法去除序列中存在的冗余信息,从而使LSTM模型能够更好地捕捉变形值的时序特性,进而提高预测精度。所提模型具有较好的精度和适应性,可为大坝变形预测提供一种有效方法。     

一种用于航空发动机RUL预测的推理网络模型

剩余使用寿命预测对于航空发动机的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测模型.利用长短期记忆网络处理航空发动机的时序数据,自动提取与时间有关的特征,采用注意力机制为不同传感器特征和不同的时间步进行了加权.此外,本文还考虑到了不同操作条件对发动机剩余使用寿命的影响,将自动提取的特征与操作条件进行了特征融合.实验结果表明,本文提出的模型能有效预测航空发动机的剩余使用寿命,为基于状态的维护提供了可靠的支持.     

基于非经典感受野动态特性的轮廓检测模型

轮廓检测是计算机视觉的重要任务之一,并广泛地用于医学,工程,交通等领域.针对这些领域的检测需求,本文受非经典感受野动态特性的启发提出一种仿生型轮廓检测模型:在模拟初级视皮层(V1区)神经元的经典感受野响应时,用改进的神经元激活函数sigmoid提取局部尺度信息,然后用局部最优尺度代替现有模型中的全局感受野尺度,并将提取的局部最优尺度信息对非经典感受野抑制进行调制.基于RuG40和伯克利图像数据库的实验结果表明,本文的轮廓检测模型较同类模型获得了较高的性能评测指数,有效地提高了轮廓检测的性能.     

互联网网络时延特征研究

互联网宏观拓扑结构下时延特征的研究对互联网结构与性能的理解具有重要作用。择取CAIDA Ark项目下分别位于4个不同地区的探测数据,提取网络时延与通信直径,发现网络时延与通信直径关系很小且超过70%的有效路径中存在支配时延。经分析,正是支配时延的存在影响了网络时延与通信直径的关系。对支配时延链路两端进行地理映射,发现支配时延以较高概率出现在同一国家同一城市某一链路传输之间。在此基础上,得出链路两端距离小于5 000 km的支配时延主要由排队时延组成,而链路两端距离大于5 000 km的支配时延主要由传播时延组成的结论。     

节能型乡村住宅建造技术尝试及经验教训

通过一个实际案例,在低技术生态手段运用、传统建造方式的改良等方面进行了尝试,并对一些经验和教训进行了讨论。     

影响电动机断路器动作特性一致性的原因分析

本文描述了通过控制电动机断路器的调节旋钮所指向的最小整定电流值位置,来确保其动作一致性,结合相关零件与结构对其做出分析,并得出控制最小整定电流值位置一致性的关键因素所在;同时指出双金属片的零点漂移是导致电动机断路器动作重复性差的重要原因。基于理论设计,提出解决以上问题的建议方案。