摘要：绿色建筑理念强调在建筑的全生命周期内,通过优化设计、节能减排、资源循环利用等手段,实现环境保护与经济效益的双赢。这一理念不仅符合可持续发展的目标,也为会展行业的转型升级提供了新的思路。在全球范围内,越来越多的国家和地区开始重视绿色建筑的推广,出台相关政策和标准,以推动绿色会展的蓬勃发展。在会展工程设计中,绿色建筑理念的核心是通过科学的设计方法和技术手段,实现自然采光与通风的有效利用,减少对人工能源的依赖,在此基础上可以积极整合可再生能源系统,提高建筑的能源自给能力,降低对传统能源的消耗。此外,考虑人性化与功能性的设计,确保建筑在满足功能需求的同时,提供舒适的使用体验,切实有效的设计原则不仅能提高会展中心的环境绩效,还能增强其市场竞争力。

摘要：综述超大规模集成电路(VLSI)布图规划方法,探讨布图规划在集成电路设计中的重要性,以及其对芯片面积、互连线长和设计周期的影响.首先,回顾集成电路技术的发展历程,强调布图规划在确定模块位置、尺寸和旋转角度中的作用.其次,详细介绍4类主要的VLSI布图规划方法:直观构造方法、分析法、迭代法和基于机器学习的方法.再次,讨论两个VLSI设计领域中常用的基准数据集MCNC和GSRC对测试和评估布图设计方法的重要性.最后,总结布图规划领域的研究进展,并指出未来的研究方向.

摘要：基于模型诊断(MBD)方法在不同的环境中有越来越多的用途,包括软件故障定位、电子表格的调试、Web服务和硬件设计,以及生物系统的分析等.受这些不同用途的启发,近年来MBD算法改进成效显著.然而,对体系庞大、结构复杂的系统,需要对现有方法进一步改进.由于求解诊断解在计算上具有挑战性,因此相继提出了一些通过压缩模型的MBD算法来提高诊断效率,如基于统治的多观测压缩模型(dominated-based compacted model with multiple observations,D-CMMO)算法.对于给定多个观测值且注入1个以上错误需要大量时间的诊断问题,提出了一个新的诊断模型CCM(cardinality-constrained compacted model)来解决.基于基数约束的压缩模型算法使用2种方法对求解过程进行优化:首先,利用系统观测的故障输出和故障组件数量之间的约束关系来限制目标解的范围;其次,通过对假设集采用单次入队方法,进而有效提升MaxSAT(maximum satisfiability)求解器的性能.此外,在ISCAS85和ITC99基准测试用例上的实验结果表明,与目前最新的MBD求解方法D-CMMO相比,上述2种优化方法有效缩小了MBD问题的求解范围,降低MaxSAT求解器搜索目标解的难度,进而能在更短的时间内返回一个诊断解.在平均状况下,CCM方法相比D-CMMO方法求解效率分别提升64.5%和92.8%.

摘要：利用生成式人工智能可提高命题和批阅效率,增强问题的创新性和答案的全面性,促进评阅的标准化和个性化。本文提出了AIGC辅助地理试题命制与评阅的流程,包括明确立意、设计试题、评阅答题三部分,并以“青藏地区”试题的命制与评阅为例进行实践探索。

摘要：针对现有的模拟视觉注意力选择模型计算复杂度高、参数选取困难的问题,提出一种快速的频率域算法.将各频点上的幅度设为同一常数,保留其相位信息;对反变换到空间域的图像滤波后,得到视觉注意力显著图,其效果与现有的模型相似;并将显著图信息作为权重加入到几种主要的图像质量评价标准中.实验结果表明:带有注意力选择的图像质量评价标准更接近于人的主观评价,便于实时应用.

摘要：为了提高直线电机驱动进给轴的驱动性能,对进给轴的加速度饱和性能优化方法进行了研究。分析了直接进给轴驱动过程中加速度饱和性能的影响因素,提出一种混合偏最小二乘回归(PLS)与粒子群优化(PSO)的优化方法。采用正交试验设计方法分配伺服试验参数,利用激光干涉仪测量进给轴的运动时间和速度,从而构建样本库,建立基于PLS的加速度饱和性能模型,采用PSO算法辨识加速度饱和性能优化的伺服参数。搭建了直接进给轴试验平台,进行了200组样本的随机试验。结果表明,混合优化后的伺服参数具有较好的加速度饱和性能,比样本组的平均加速度饱和性能指标高68%。

摘要：基坑开挖对坑内工程桩的影响不可忽视。基于工程试桩实测资料验证的有限元参数,对地面加套管试桩及基坑开挖条件下不同长度单桩进行有限元计算,研究了深厚软土地区在以常规试桩法得到的单桩极限承载力设计的桩基础的承载及变形性状。计算结果表明,基坑开挖条件下坑底工程桩侧阻和端阻异步发挥的现象明显。设计工作荷载下,长度超过40 m的桩的端阻比几乎为0。同时,桩身侧阻呈"R"形分布,长度大于80 m的单桩桩身下部甚至还存在一定的拉力,桩身下部存在较大范围的负摩阻区。考虑开挖条件下侧阻分布特点的沉降计算值要较Geddes假设分布模式下的沉降值更接近于实测结果。

摘要：针对已有方法对图像逐像素进行分析的不足,将人眼的注意力选择计算模型引入到遥感图像的机场目标检测中,提出一种基于图像显著性区域的遥感图像中机场目标检测与识别的方法,以提高自动目标检测的效率.首先利用霍夫变换对遥感图像中是否存在机场目标进行初步筛选,然后利用改进后的基于图像的视觉显著性模型提取显著性区域,根据区域上的尺度不变特征变换特征并结合多层分类回归树完成机场目标的识别.实验结果表明,该方法比现有的其他机场检测方法具有速度快、识别率高、虚警率低的特点,同时对噪声有较强的鲁棒性.

摘要：为使无监督的波段选择能够更好地保留高光谱图像的信息,提出一种基于波段聚类的高光谱图像无监督波段选择方法.首先,计算高光谱图像各波段间的互信息,以此衡量各波段间的相关程度;然后,根据各波段间的互信息,对波段集合进行聚类;通过迭代使得各波段分组自动地聚集在信息量较大且具有代表性的波段周围,直到各聚类中心不再变化,则聚类结束.通过波段聚类过程保证了冗余波段的去除和有用信息的保留,最后,以各聚类中心波段作为所选的波段组合.实验结果证明,与传统方法相比,使用文中的方法选择波段,能够更有效地保留光谱信息,得到更高的分类精度.

摘要：波段选择是高光谱图像降维的重要手段,将偏最小二乘法引入到高光谱图像波段选择中来,提出一种基于偏最小二乘法的波段选择方法.首先用偏最小二乘法计算训练集样本的潜在向量,接着分析波段与潜在向量的相关程度以确定各波段对于图像分类的重要程度,最后分析候选波段的相关度,获得最终选择波段.实验结果表明,与其他现有波段选择方法相比,该方法在选取相同波段数的情况下可取得较高的分类精度,同时由于避免了特征子集搜索和大矩阵特征值分解的运算,运算速度更快.