关于论文中的图

1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。     

以雷电机理诠释大底盘建筑群电源SPD配置

引入雷电冲击电流分时段特性的重要机理,在细究电感特性的基础上,以电感线路电流不能突变为原理,解释说明雷击建筑物时的高电位在雷击"换路"一刹那间先于雷电流发生,并在大底盘建筑群内可靠传导,形成一全范围的高电位"等电位面".据此得出结论:大底盘建筑群是一栋电位紧密关联的防雷建筑物,在装设电源SPD时应将大底盘地面上多栋物理形态分开的建筑合并视为完整的单一一栋建筑,并根据低压电源线路进出大底盘建筑群的不同情况分别按GB 50057-2010《建筑物防雷设计规范》第4.3.8条第4、5款进行电源SPD配置.     

综合医院洁净手术部电气设计要点剖析

结合三级医院洁净手术部的设计实践,重点从供电电源、供电方案、配电设计、照明设计、安全接地、电气用房设计等方面,剖析洁净手术部的电气设计要点,为满足医院常态化疫情防控提供技术保障.     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

供水管网DMA优化分区设计方案

实施独立计量分区(district metered area,DMA)是辅助供水管网管理和漏损识别的重要手段.图划分算法是进行DMA分区的方法之一,常规图划分算法应用中,存在解空间受限、分区后原水流状态易发生较大改变、形成较多串联分区(对流量计算不利)的缺点.在常规图划分算法基础上进行了改进:粗化阶段按照特定规则匹配、合并非输水干管两端的节点,形成简化的管网拓扑结构;分区阶段得到管网初步分区方案;细化阶段提出基于贪心算法、枚举算法、蒙特卡洛算法的分区调整方法,结合改进的仪表安置方法、水力模拟、优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对分区方案进行调整.将该方法应用于YX市供水管网,成功进行了分区.     

大规模多状态计算系统的容错性能分析

针对异构计算节点组成的大规模多状态计算系统的容错性能分析问题，提出了一种计算系统容错性能的评估方法。该方法采用自定义的两级容错性能形式化描述框架进行系统描述，通过构造多值决策图（Multi-value Decision Diagram，MDD）模型对系统进行容错性能建模，并基于构造的模型高效地计算出部件故障的条件下计算系统在特定性能水平上运行的概率，减少了计算的冗余性。实验结果表明，该方法在模型的大小和构建时间上均优于传统方法。该方法的提出将对系统操作员或程序设计者具有重要意义，使其确保系统适合预期应用。     

基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响，采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成，预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取，最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段，对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理，并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明，该方法与传统灰度重心法相比，在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel，15.12pixel和83.36pixel，时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度，且对噪声光斑具有较好鲁棒性，可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。