摘要：先父叶盛章先生，字耀如，是先祖父叶春善先生的第三子。多年以来，梨园界对于先父所广为乐道的，当然是他卓越的艺术成就，创立叶派武丑的历史功绩。而今，在富连成社创办110周年之际，我也想把我所了解的，有关先父与富连成、与京剧教育事业的一些事情写出来与梨园同仁们分享，以表达对富连成社、对先父的敬意与怀念。

摘要：作者通过对数项工程中的弱电工程的监理经验总结,提出了对智能建筑实行规范化操作的具体建议。

摘要：研究了制作折射型微透镜列阵的一种新方法光刻胶热熔成形法，获得了２０×２０的折射型微透镜列阵，单元微透镜相对口径为Ｆ／２，单元透镜直径为９０μｍ，中心间隔１００μｍ，透镜的波像差小于１．３波长。本文详细阐述了光刻热熔法的基本原理及微透镜设计方法，并讨论了工艺参数对微透镜列阵质量的影响。

摘要：以ＣＩ为导向的图书营销策略董巍，叶钧一般来说，图书营销是图书发行企业从事的经营活动。我国图书的营销随着计划经济向市场经济的过渡，经历了三个阶段：在以计划经济为主导的时期，图书统一由新华书店销售，实行“统购统销”“以销定产”的经营模式，出版社属国家事业...

摘要：反复车辆荷载作用下,斜拉桥斜拉索及拱桥吊杆疲劳损伤问题日益严重。针对大跨桥梁中常用的镀锌高强钢丝,开展了应力比R分别为0.1、0.2、0.3的疲劳裂纹扩展试验,研究了应力比及应力幅对钢丝疲劳裂纹扩展性能的影响,每种应力比下的应力幅分别为140.4、152.1、163.8、175.5MPa。采用分步加载方法,设计不同加载应力幅在试件断裂面留下裂纹扩展时的条纹特征,利用光学显微镜对疲劳断口的疲劳条纹进行观测,得到了不同应力比下裂纹扩展深度与疲劳循环次数的a—N曲线,拟合了高强钢丝的疲劳裂纹扩展速率模型。试验结果表明:钢丝疲劳裂纹呈三阶段扩展,随着应力比R的增大,Paris公式中参数C变小,m变大。运用有限元软件ABAQUS模拟了裂纹扩展过程,定量分析了裂纹扩展径向与表面方向的关系,试验结果与有限元结果吻合较好。试验得到的疲劳裂纹扩展速率曲线,可用于大跨桥梁吊索的抗疲劳、防断裂设计及疲劳寿命评估。

摘要：闪光对焊机是一种稳定、高效的焊接设备。根据闪光对焊技术的特点,设计了UZN-25双金属带锯条自动闪光对焊机的总体结构。介绍闪光对焊机的主要技术参数,分析闪光焊接原理、功能流程,重点分析该闪光对焊机的夹紧机构。设计了一种由凸轮和气动装置联用的送进机构,并对该送进机构进行了结构和功能分析。产品经安装调试后,各项技术指标运行正常,稳定可靠,达到了设计要求。

摘要：脉冲神经网络作为第三代神经网络,其工作机理与生物大脑更接近,层内连接与反向连接的复杂拓扑结构具有解决复杂问题的潜力。神经元和突触是脉冲神经网络中最基本的计算单元,相比于带泄露积分触发神经元模型,Izhikevich神经元模型能通过模拟出更多的生物脉冲现象来支持更广泛的类脑仿真计算,但Izhikevich神经元模型的计算复杂度更高,基于其搭建的脉冲神经网络存在低性能、高功耗的问题。提出一种基于FPGA的Izhikevich神经元定制计算方法。首先,通过研究脉冲神经网络中Izhikevich神经元各参数的取值范围以及平衡膜电位的相对误差与资源消耗,设计一套混合精度的定点化方案;其次,针对单个神经元,通过平衡神经元更新计算方程的数据路径实现最小化流水;再次,针对整体脉冲神经网络,设计并行度可扩展的计算架构以适应不同规模的FPGA平台;最后,把该定制计算方法用于经典的NEST仿真器加速。实验结果表明,相比于i7-10700 CPU,经典的丘脑外侧膝状核网络模型和液体状态机模型在ZCU102上的性能平均提升2.26和3.02倍,能效比平均提升8.06和10.8倍。

摘要：针对当前国内对电动汽车的逐步推广,以及电动汽车充电桩的现状和需求,为满足用户参与用电管理,以便实时了解充电桩的状态与位置信息、电价信息等,本文提出了电动汽车"智慧"充电系统,对系统的三个主要组成部分智能充电桩、服务器和微信平台的功能与结构进行分析与设计。本系统通过微信平台即可实时查询充电桩的状态与位置信息,并实现充电桩的定位导航、充电预约及锁定、选择充电模式、停止充电等功能,使用户参与用电管理,实现合理用电、有序充电,为未来电动汽车的发展提供实践条件。

摘要：为减少无线激光通信的捕获对准时间,快速建立激光通信链路,将全球定位系统(GPS)技术应用于无线激光通信的初始指向。激光通信终端双方接收GPS位置信息并发送至对端,通过坐标转换矩阵对GPS位置信息解算得到方位及俯仰角;依据解算得到的角度和自身姿态信息,进一步计算出需调整的旋转误差角度;通过控制二维转台旋转实现具有一定精度的快速指向。外场实验结果表明:GPS辅助指向系统通过控制转台指向误差在4.05°范围内,可以实现无线激光通信链路的快速捕获和对准,且具有较高的精度,验证了系统的有效性与实用性。

摘要：针对量化高频交易应用场景对数据传输低延迟高带宽的需求,定制一种领域专用的TCP/IP协议栈,并将其卸载到专用硬件加速模块上。采用模块化设计实现专用硬件逻辑,并与FAST协议硬件加速模块共同构成完整的低延迟高带宽高频交易系统。通过调整最大报文长度,实现64 Byte数据对齐,提升内核与高带宽内存(HBM)间的读写速率,并对内存结构进行优化,实现主机端与HBM间的4通道并行读写管理。对各功能模块进行数据流优化,最终构建全流水线架构。模块间统一使用AXI4-Stream接口连接,并绕过内存进行数据传输,实现传输性能的提升。实验结果表明,TCP/IP卸载引擎在Xilinx Alevo U50数据中心加速卡上可获得38.28 Gb/s的网络吞吐率,基础网络通信穿刺延迟最低为468.4 ns,在叠加FAST解码协议后延迟为677.9 ns,与传统软件处理网络堆栈(Intel i9-9900x+9802BF)的方式相比,TCP/IP引擎的吞吐率提升1倍,延迟降低为1/12,且延迟稳定,波动范围在10 ns左右,在满足量化高频交易场景需要的同时,有效减轻了CPU的负载。