摘要：无人零售技术应用作为智慧城市的组成部分正处于重要发展阶段,而RFID技术是无人零售系统中使用的重要技术之一。近年来,大量的无人值守零售门店均采用了RFID技术,而RFID标签在零售结算过程中的漏读的问题却影响了其在无人零售领域的推广。为了降低RFID的标签漏读率、提高识别正确率,本文结合无人零售的自动结算流程,提供并且验证了一种新的技术解决方案,可以较好地解决无人零售系统中出现的RFID标签识别失败的问题,从而提高自动结算的准确率。

摘要：结合实际应用对信标差分系统（ＲＢＮ／ＤＧＰＳ） 的原理、技术特性、差分模式比对等多方面做具体介绍， 阐述利用信标差分技术进行水域测量在经济、技术上的优势， 以及信标差分技术作为海域测量主力工作模式的可能性。

摘要：针对以往裂缝开合度时间序列数据预测中未有效利用众多实测温度数据,且各自变量之间存在多重相关性的问题,考虑主成分分析法(PCA)在处理多维数据上的优势以及门限循环单元(GRU)神经网络在处理复杂时间序列数据问题上的优势,构建了PCA-PSO-GRU组合预测模型。以某混凝土重力拱坝坝左诱导缝的开合度监测数据为样本,提取输入变量的主成分来降低输入数据的维度,然后进行模型训练和多步预测,采用平均绝对误差和均方根误差来评价模型的预测精度,并将预测结果与PSO-GRU、PCA-PSO-BP及传统的统计回归模型进行对比分析。结果表明,PCA-PSO-GRU组合预测模型在诱导缝时间序列数据预测方面具有更高的准确性,可为大坝诱导缝开合度评价提供一定的指导。

摘要：为解决我国钢桥面冷拌树脂铺装实践经验缺乏等问题,以文献查阅、交流问询和实地观察相结合的方式,对17座采用冷拌树脂铺装方案的钢桥进行了调研,对病害原因进行了分析,结果表明:冷拌树脂铺装方案服役状况总体良好,裂缝和车辙不容忽视,施工缝开裂在17座桥梁中占比超60%,纵向裂缝、车辙病害在10座RA+SMA桥梁中占比均超50%。此外,冷拌树脂铺装方案还存在鼓包、层间黏结抗剪性能不足、抗滑层耐磨性能不足、平整度差等问题,以及表面抗滑层存在掉粒现象。冷拌树脂铺装方案在跨线桥、匝道桥等单体面积较小的工程中具有一定的优势,为保障及提升冷拌树脂铺装方案的服役寿命,宜提升冷拌树脂的韧性,宜采用黏结抗剪性能更优的二阶热固性环氧树脂等作为黏层,宜加强施工缝界面处治,不宜将冷拌树脂混合料作为磨耗层,应避免雨季、高湿度环境下施工,施工后天气应良好以保障养生强度的形成。

摘要：为解决图像分类算法由于计算量大和参数冗余难以应用在存储空间与计算能力受限的移动设备上的问题,提出一种轻量的卷积计算模块Extremely Lightweight Block(ELBlock),采用逐点卷积叠加深度可分离卷积的方法,对逐点卷积进行分组,增加相邻层过滤器之间的对角相关性,进一步降低卷积操作的计算复杂度;利用通道混洗关联输入和输出通道,提高特征的信息表达能力;基于ELBlock设计一个极其轻量的小型神经网络架构ELNet,结构更加简洁、高效。在Android手机上的实验结果表明,所提ELNet在保证分类精度的同时,具有计算量小、参数少和推理时间短的优点。

摘要：为保证琼州海峡海底电缆的安全性和可靠性,拟对掩埋深度未达到设计要求地段的海底电缆进行抛石保护。抛石过程中,块石由于沉降和水流作用具有一定的速度,会对海底电缆产生冲击力,甚至对电缆造成破坏。根据工程海区环境动力因素,对抛石施工过程中散抛块石所受浮力、流体阻力及水平推动力进行推导,获得块石在垂直方向和水平方向的运动方程,推导获得块石对海底电缆冲击力的计算公式,并确定冲击力的影响因素。结合抛石工艺和海底电缆的设计强度,选取各影响因素的不同值进行计算,结合计算结果对冲击力影响因素进行对比分析,为抛石工程提供合理建议,设计安全的施工方案。

摘要：在心墙土石坝设计中,心墙是土石坝的防渗主体,它对坝的稳定起着至关重要的作用。该文结合工程的实际情况,考虑非饱和区的影响,在不同心墙体积的情况下,分别对其进行渗流计算分析,来探讨渗流场的分布情况和自由面的变化规律,为大坝结构设计和施工提供基础资料和参考依据。

摘要：介绍了混凝土的软化特性,通过试验和有限元分析探讨了由混凝土单轴拉伸应力-应变全曲线推求弯拉、偏拉强度的可行性,在此基础上提出了与拱梁分载法的应力或有限元等效应力相对应的拱坝抗拉强度确定方法,并将其应用于实例。

摘要：采用MOCVD方法在双面抛光的(0001)蓝宝石衬底上生长了高铝组分AlGaN材料,研制出日盲型AlGaN PIN紫外探测器。详细介绍了该器件的结构设计和制作工艺,并对该器件进行了光电性能测试。测试结果表明:器件的正向开启电压约为4.5 V,反向击穿电压大于20V;常温下(300 K),该器件在3 V反向偏压下的暗电流约为50 pA,在零偏压下270 nm处峰值响应度达到0.12 A/W,长波截止波长小于285 nm。

摘要：哺乳动物的运动学习机制已得到广泛研究,犬科动物可以根据环境反馈的引导性信息自主地学习运动技能,对其提供更为特定的训练引导可以加快其对相关任务的学习速度.受上述启发,在软演员-评论家算法(SAC)的基础上提出一种基于期望状态奖励引导的强化学习算法(DSG-SAC),利用环境中的状态反馈机制来引导四足机器人进行有效探索,可以提高四足机器人仿生步态学习效果,并提高训练效率.在该算法中,策略网络与评价网络先近似拟合期望状态观测与当前状态的误差,再经过当前状态的正反馈后输出评价函数与动作,使四足机器人朝着期望的方向动作.将所提出算法在四足机器人上进行验证,通过实验结果可知,所提出的算法能够完成四足机器人的仿生步态学习.进一步,设计消融实验来探讨超参数温度系数和折扣因子对算法的影响,实验结果表明,改进后的算法具有比单纯的SAC算法更加优越的性能.