摘要：针对目前10 kV架空线路不停电作业能力评价方法研究较少,且对实际工程指导意义不大的现状,从实际工程建设与典型设计方案2个方面建立评价体系,提出了包含间隙尺寸、空间环境与作业水平的10 kV架空线路不停电作业能力评价指标,并根据层次分析法确定各级相关指标的权重,提出用模糊综合评价法对10 kV架空线路不停电作业的能力进行综合评价,完成了对10 kV配电网不停电作业开展难易程度“优”“良”“差”3个等级的评价与划分,有利于根据科学理论精准高效地指导不停电作业的开展。

摘要：本文从如何利用武汉红色资源进行研学课程设计,并以“八七会议会址”为案例,从目标、资源、内容评价方面设计研学课程,为研学课程设计开展提供有益参考。

摘要：随着人工智能技术的快速发展,兼具高能效智能感知和计算的光电神经形态受到了广泛的关注.为了增强神经形态器件对不同应用场景的普适性,构建突触塑性能够灵活可调制的神经形态器件和电路至关重要.本文设计了一种基于非对称电极结构的有机突触晶体管,并利用液相制备的大面积有机超薄半导体作为光感知和计算材料.该光电突触晶体管表现出典型的光刺激后突触电流(excitatory postsynaptic potential,EPSC)、双脉冲易化(paired-pulse facilitation,PPF)和脉冲强度依赖塑性(spike-amplitude-dependent plasticity,SADP),可以实现高能效的图像降噪预处理.为了进一步满足储池计算对于突触塑性可调性和网络非线性的要求,我们制备有机n型晶体管,设计了一个基于p型和n型晶体管的突触模拟电路.该突触电路可实现从短程塑性(short-term synaptic plasticity,STP)到长程塑性(long-term synaptic plasticity,LTP)的高度可调性,以及可配置的双脉冲易化特性,显著增强了突触晶体管的电流非线性度.基于有机突触模拟电路,我们构建了降噪预处理融合的储池计算系统,该储池神经网络对于去噪后的MNIST手写数据集表现出85%的识别准确率.此工作表明,有机光电突触晶体管有效的降噪功能和突触模拟电路的灵活调制能力对实现多模态、多尺度、高准确率和低功耗神经网络具有重要的意义.

摘要：针对车辆队列被外部车辆换道超车的场景,外部车辆与队列中的车辆存在异质性,不同车辆适用的间距策略也存在差异性。此外,不同的车辆队列间距策略在道路适应性、车辆队列系统稳定性和串稳定性等方面均存在优势和缺陷。基于此提出一种基于组合间距策略的智能网联车辆队列控制方法,以优化队列车辆的间距。现有的协同/分布式队列控制方法大多基于精确的车辆动力学模型,这要求获得完整的车辆动力学先验知识,并进行非线性-线性模型的转换。然而,在实践中获取精确的先验知识信息往往具有挑战性,且在车辆间进行信息交互的过程中,不可避免地会产生通信时延。因此,在考虑网络环境通信时延的基础上,提出了一种基于自适应积分滑模车辆队列控制器的分布式后向控制方案,该方案可以在线识别和估计未知参数,从而解决三阶车辆节点动力学模型中参数不确定性影响系统稳定性的问题。在设计的积分滑模面中,采用饱和函数替代传统滑模面的符号函数,进一步解决了控制结果中容易出现抖振的问题。然后,利用Lyapunov-Krasovskii定理和无穷范数进行了组合间距策略和间距策略切换下车辆队列系统的内部稳定性和串稳定性分析。最后,通过与现有控制算法进行仿真比较分析,验证了所提出的控制策略和算法的有效性。

摘要：最近发展区理论、社会建构主义理论、认知建构主义理论是“支架式”教学模式的理论基础.研究者以“因式分解”的教学为例,从“做数学”的角度出发,分别从“设计组块支架,揭露概念的发生与还原过程”“设计补偿支架,体验概念的同化与顺应过程”“设计共变支架,领悟概念的冲突与统一关系”三方面展开教学与思考.

摘要：在高速铁路施工中,以互联网技术为支撑,建立一套信息管控系统,通过建设项目实施阶段安全、质量、进度、投资、设计、环保、监督和综合管理的智能管控平台,实现信息交流和共享,充分发挥了信息资源的价值,达到工程建设项目管理手段创新升级,达到优化项目工期、提高项目质量、降低安全风险、节约工程成本等,从而使项目管理更加精细化、智慧化。

摘要：在信息时代背景下,企业之间的竞争越来越激烈,企业想要提升自己的竞争力,就需要完善的管理模式,并且积极地对企业的管理模式进行改革创新。在管理实践过程中,逐渐加强对信息技术的应用,能对管理的效率与成果产生优化作用,促进企业管理向创新化的管理模式发展,对企业的现代化建设进程起到推动作用。本文将围绕企业的股权结构设计与管理创新两个方面进行深入探讨,分析其对企业发展的影响,并探讨可行的优化路径。

摘要：在新时代背景下,随着社会经济迅速发展,人们对建筑物的整体质量也给予了高度重视。通过实践表明,高质量开展电气设施施工活动,会使得建筑物内部结构的稳定性以及安全性得到显著提升,以此为基础,本文将对建筑电气施工系统在现阶段运用环境过程中出现的部分问题和解决方案进行深入剖析,希望能够对日后顺利开展建筑电气施工以及电气设计活动创造有利条件。

摘要：针对钢铁连铸产线板坯号识别字符区域小、光照变化复杂、板坯号图像质量差等问题,提出了一种基于深度学习的连铸板坯号检测与识别两阶段算法。首先,基于采集的连铸产线板坯图像,制备用于板坯号检测与识别的数据集;其次,在板坯号检测阶段,基于DBNet算法设计一种AD-PAN特征融合结构,以增强检测算法的多尺度特征融合能力和扩大感受野,提高板坯号定位精度;再次,在板坯号识别阶段,引入SPIN矫正网络和SVTR板坯号识别网络进行端到端训练,使其能够主动转换输入亮度,并改善字符间以及字符与背景间色彩失真的问题。最后,在自制的板坯号检测与识别数据集上进行了对比实验。实验结果表明,本研究提出的算法能够有效定位辊道上不同位置的板坯,并且在复杂背景下对板坯号进行鲁棒识别。其中,板坯号检测Hmean数值为97.92%,板坯号识别的准确率为97.33%,验证了本文所提算法具有较高的板坯号检测与识别精度。

摘要：针对传统机器学习中应用于多位字符验证码的分割识别方法具有整体准确率低、泛化能力不足的问题,提出一种高效通用的识别方法。设计基于CNN模型的端到端字符型验证码识别流程,使用TensorFlow框架实现流程的数据训练和效果验证。该方法可以高效地识别出字符型验证码,其平均准确率为95%以上,输入整张图片,直接输出整体识别结果,具有更强的通用性。使用CNN模型识别多位字符验证码相比于传统机器学习方法具有更高的准确率和通用性。