摘要：阐述配电网单相接地故障特征提取难点,分析现有选线方法、选线精度不高的问题,提出一种连续小波变换(Continuous wavelet transform,CWT)和CNN-LSTM的故障选线方法。首先对零序暂态电流进行连续小波变换获取对应的时频灰度图像,然后CNN自适应提取时频灰度图像的局部特征,LSTM层从CNN层学到的局部特征中学习上下文依赖关系,最后通过SoftMax层实现故障选线。仿真结果表明,所提方法的选线精度为99.65%,与CWT-CNN等方法相比,具有较强的鲁棒性。

摘要：文章指出:要充分挖掘地域文化资源,把其中可以为教学所用的素材纳入校本课程的开发体系,其意义在于,拓展课程资源,传承地域文化,提升校园文化,完善学生个性;地域文化既有内隐与抽象的精神层面,又有外显与具象的物化表现,基于地域文化的校本课程开发,可从历史遗迹、地方名士、民俗风情、方言艺术、地方精神、民间体育等领域着手。

摘要：本文提出了一种基于HTML语言,采用FLASH读取XML文档的可更新网络课件的设计制作方法,建立了以科学性原则、教育性原则、技术性原则、艺术性原则和使用性原则为一级指标体系的二级模糊综合评价模型,并对一实例进行了评价,得到了量化的评价结果。

摘要：“双减”政策是在学生负担过重这一共识背景下提出的,那么在初中化学课程中如何落实这一政策,如何体现减负精神,是一线化学教师需要深入思考的问题。本文就如何完成教学目标,如何满足学生减负的实际需要,提出初中化学作业设计的策略。

摘要：提出了一种基于层次分析过程的T形接头多道平角焊焊接位置自主决策方法。首先,利用视觉传感检测坡口的特征点,并将其他特征点与最右侧特征点之间在水平、垂直方向的相对距离作为因素,建立了层次分析模型。其次,基于平角焊腹板角变形控制经验设计了一种比较矩阵元素计算方法。最后,基于最大后验权重原则建立了焊接位置自主选定方法。不同板厚的多道填充焊焊接位置自主决策试验显示,本文方法在满足接头角变形控制的前提下,决策的正确率达到90%以上,抗干扰能力强。

摘要：道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。针对现有的基于阈值的车载激光点云道路标线提取方法在反射强度与点密度分布不均、道路标线与路面对比度低时提取效果较差的问题,本文提出了基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法。选取典型高速公路试验样区进行道路标线提取试验,并与常规方法进行了精度对比分析。试验表明,本文方法在道路标线提取精度方面优于其他方法,有望更好地服务于自动驾驶的高精度地图开发应用。

摘要：C50-C60级双掺粉煤灰砼与一般结构用C50级水泥砼的主要区别在于它除掺用外加剂之外还掺加粉煤灰,且水胶比相对较低。本文通过对双掺粉煤灰砼室内配合比设计试验研究的过程和结果进行分析,提出较合理的设计方法、程序和主要控制指标,推荐优选配合比并对比其性能优势,说明设计和施工中一些特定要求,可供推广该项技术实用和参考。

摘要：针对低光照图像增强过程中存在的配对图像数据依赖、细节损失严重和噪声放大问题,提出结合门控通道变换机制和生成对抗网络(GAN)的低光照图像增强方法AGR-GAN,该方法可以在没有低/正常光图像对的情况下进行训练。首先,设计特征提取网络,该网络由多个基于门控通道变换单元的多尺度卷积残差模块构成,以提取输入图像的全局上下文特征和多尺度局部特征信息;然后,在特征融合网络中,采用卷积残差结构将提取的深浅层特征进行充分融合,再引入横向跳跃连接结构,最大程度保留细节特征信息,获得最终的增强图像;最后,引入联合损失函数指导网络训练过程,抑制图像噪声,使增强图像色彩更自然匀称。实验结果表明,该方法在主观视觉分析和客观指标评价方面相较其他算法均具有显著优势,其能有效提高低光照图像的亮度和对比度,减弱图像噪声,增强后的图像更清晰且色彩更真实,峰值信噪比、结构相似度和无参考图像质量评价指标平均可达16.48 dB、0.93和3.37。

摘要：由于传统的服装制造不能很好地满足市场需求,因此对虚拟仿真技术在服装智能制造中的应用进行研究,实现服装企业转型升级,确保企业健康发展。服装虚拟设计包括仿真人体建模、虚拟服装建模、3D仿真优化和构建应用平台。采用非接触式测量获取人体三维数据,构建虚拟三维人体模型,同时将服装设计师的设计意图进行深层次挖掘,获得三维虚拟服装模型。通过纹理特征映射、碰撞检测、真实感增强和场景构建来优化服装设计过程,并将其应用于服装个性化设计与虚拟试穿中,对提升服装企业的智能制造水平和市场竞争力具有一定的参考价值。

摘要：本刊曾对EDU2.0平台做过详细的介绍（详见2010年4月上半刊）。使用者仅需登录http．／／***／，注册为“金色”版即可免费使月。而“银”、“金”两个版本需要支付一定的费用才可以使用，费用的差别由班级的容量和服务的特殊性而定。