摘要：随着超大城市的轨道交通覆盖率进一步加强,以轨道交通为主体的出行模式逐步建立,地面公交逐步向轨道接驳和补充功能转变,强化轨道站点接驳可达性是地面公交转型发展的重要方向,以上海为例,通过问卷调查、公交卡、公交运营等多元数据融合,分析接驳公交乘客特征,通过典型轨道站点进行跟踪分析,对其公交接驳效果和公交车辆到站间隔、用地属性、线路设置等进行耦合性分析,构建基于时耗和可靠性的轨道站点公交接驳时耗模型,评估分析各站点公交接驳效率,为接驳轨道站点的公交线路和站点设置、运营模式等提出差异化的优化建议。

摘要：对寒冷地区代表城市西安秋冬季(2020年9月—2021年2月)地铁2号线5个典型车站及轿厢开展了热湿环境和热舒适情况实测研究,测试了环境参数,包括空气温度、相对湿度、风速等,并采用问卷调研的方式探讨乘客对热湿环境的主观感受和适应特性。采用湿感觉投票(HPV)对地铁站湿环境进行评价,热感觉投票(TSV)和热损失率(HDR)相结合的方法对地铁站热环境进行评价。结果显示:在冬季实测调研期间,北客站出入口全部时刻和站厅76%时刻的温度低于规范要求的12℃,其余4个标准站只有站台和轿厢的温度达到规范要求;同时北客站站台26%时刻和4个标准站站台40%时刻的相对湿度低于国家标准推荐的相对湿度值(30%);轿厢平均相对湿度为27.5%,同样低于该推荐值;根据统计得到的平均热感觉投票(MTS)和平均湿感觉投票(MHPV)值,绘制出秋冬季出入口、站厅、站台及轿厢的80%满意率舒适区温湿度范围;并对比调查问卷结果,对HDR进行修正,得到适用于西安地铁站冬季热环境评价指标。

摘要：之前,我们似曾相识;之后,我们携手同行。十年,砥砺的征途,崭新的开端。泽尼特（ZENIT）在20世纪50年代始建于意大利工业重镇摩德纳,设计和制造电动潜污泵、污水提升装置以及水处理系统已有60多年历史。产品应用涵盖民用、工业、建筑业和市政工程等多个领域,目前已在全球范围内拥有遍布世界的合作伙伴和盟友。

摘要：20世纪50年代,创始人Ugo Zeni先生将泽尼特扎根在了意大利摩德纳这片迸发灵感与艺术气息的土地。六十多年的成长,让泽尼特逐渐成为了具有自身核心价值理念与追求的创新型企业,现已成为全球领先的水泵研发和制造商之一。近年来,通用机械制造行业普遍承压,而泽尼特中国在2016年上半年强势推出多款新产品,可见其对于开发中国市场的决心之大、信心之足。2016年5月5日,

摘要：为实现图像采集的灰度均衡,提出了线阵接触式传感器图像灰度自动增益控制的新方法,在了解线阵CIS图像采集系统基本结构的基础上,利用AD9822芯片进行64级增益设置,并采用二分法进行闭环增益参数的调节。实验证明,新方法提高了采集的图像质量,可以取得良好的二值化图像分割效果,并且线阵CIS图像采集系统结构简洁、易实现,能够满足实时处理的要求。

摘要：⊙课题由来及意义由于玻璃幕墙光反射的计算和评估具有一定的专业性,一般市民如要了解自身受到的玻璃幕墙光反射影响有一定困难。因此,我们想到了通过运用Google地图、HTML、Java Script等工具,将光反射评估的光学、数学模型等进行整合,开发一款基于互联网的玻璃幕墙光反射评估软件,以方便一般市民对自己的住宅或将要购买的住宅受到的光反射影响进行预测和快速评估。

摘要：针对传感器网络下多目标跟踪时目标数量不断变化这一复杂情况,文中对多目标的跟踪和特征管理方法进行了研究。该方法由数据关联、多目标跟踪、特征管理,和信息融合所组成。其中未知数量多目标的跟踪和数据关联通过马尔科夫蒙特卡罗数据关联实现。通过信息融合来整合本地信息,获取所有相邻传感器的本地一致性,最终实现特征管理。试验证明,本方法能够在分布式的传感器网络环境下对多目标进行准确有效地跟踪和特征管理。

摘要：半封闭环境下多路径效应是造成卫星定位失效的重要因素。本文重点在卫导信号的频偏可调二次转发技术上对半封闭环境下卫导信号转发技术进行研究,并设计一套适用于该环境的卫导信号转发系统。经过机库环境验证,该系统不仅能有效减少单架飞机接收卫星信号的多径干扰,而且在相邻机位采用不同频率进行二次转发还能避免同频率转发装置之间的相互干扰。试验证明该设计可实现半封闭环境下卫星信号的有效转发。

摘要：城市园林连续风景序列布局一般分为连续方式与节奏,的主调、基调与配调和分段及其发生、发展和结束等形式。园林季相交替布局把园林景观在一年四季中的变化,按园林多种功能的综合要求与艺术节奏结合起来,做出多样统一安排,即为园林季相构图。

摘要：手势识别在人机交互领域应用广泛,而手势的自动定位始终是一个难点。通常手势的背景中会出现其他运动物体,所以理论上仅基于运动的定位方法不够准确。由于手势属于非刚性运动,其区域内的匹配块具有更大的残差值,因此在块金字塔匹配算法的基础上引入了运动残差理论来确定单帧中相对精确的待定手势区域。接而,为了进一步排除错误的待定区域,在相邻图像序列中运用了基于手势连续性的算法来确定手势的正确运动轨迹,进而确定正确的人手区域。实验分为单帧中定位手势待定区域,以及在图像序列中确定手势轨迹2个环节,并分别获得91.05%和83.0%的正确率,其结果较相关论文的定位方法提高了40%到50%。