摘要：针对云南天文台拍摄的模糊太阳斑点图像使用有监督学习模型进行重建时容易产生伪像、训练时间长、重建结果过分依赖参考图像等问题,提出一种基于结构重参数化与多分支模块相结合的弱监督去模糊方法重建太阳斑点图。首先,结合单尺度与多尺度网络设计去模糊模型,在模型中构造多分支模块提取不同尺度的特征,增强细节信息,减少伪像生成;其次,对每个分支结构进行重参数化,使得结构参数的重用贯穿整个特征提取过程,节省计算时间;之后,将去模糊模型分别嵌入退化学习与逆退化学习的弱监督训练中,先对模糊图像进行等级划分,利用退化模型分别学习不同等级的退化,构成对应等级的配对数据集,再使用去模糊模型对数据集进行逆退化,实现太阳斑点图的重建。实验结果表明,该方法与现有深度学习去模糊方法相比,模型训练效率更高,对参考图像的依赖较小,能够满足太阳斑点图像高分辨率重建要求。

摘要：为使交通仿真模型能够更好地运用于各种实际交通运行方案的测试中,需要对交通仿真模型进行参数标定。在微观交通仿真模型的基础上,提出微观交通参数及动态路径选择的校正设计流程;通过对仿真模型的敏感性分析,选取对参数校正影响较大的5个参数进行研究,然后利用遗传算法进行参数校正,并采用试错法将路径校正纳入整个参数校正流程当中。构建以昆明市一二一大街、学府路为主的区域路网并在Q-paramics软件中仿真模拟,最后选取交叉概率为0.5、变异概率为0.1的仿真因子,搜索出最优参数组合。仿真结果显示,相对误差基本控制在10%左右证明了校正结果的合理性及具体实现方法的有效性。

摘要：从水力方程求解及节点流量-压力关系率定两个方面梳理了低压供水管网水力分析研究进展。研究发现,当前成果尚不足以解决实际工程问题,并针对节点流量-压力关系指出有如下3点需要解决:(1)不同建筑及管网节点流量-压力曲线中额定压力及最低压力的率定;(2)不同建筑及管网中VDD与PDD卫生器具比例的确定;(3)包含不同比例VDD及PDD类型卫生器具的节点流量-压力曲线的率定,以及简化率定方法研究。针对上述问题,提出应用蒙特卡洛模拟对低压供水时建筑用水进行数值仿真。

摘要：为实现水泵自动控制及泵站智能调度,进而达到泵房无人值守运行、提高供水保障能力的目的,提出了一种结合物联网技术、边缘计算技术、嵌入式技术及数据可视化技术的水泵智能控制系统构架。该系统采用LoRa低功耗物联网技术配合STM32F103微处理器构建网络节点及数据网关,使用C#编写后台管理平台和Django搭建数据展示平台;针对泵房工作环境特点综合考虑了系统的成本、可靠性、扩展性等。通过该系统的设计与实验,能够培养学生的团队合作意识,促使学生综合运用电子线路设计、物联网、嵌入式开发、.NET程序设计等知识。该系统的部署及运用在保障学校供水安全的同时,也为学生提高实践动手能力提供了真实的物联网系统运维环境及原始数据。

摘要：以牛角瓜种子为试材,采用正交实验设计L9(34),通过N、P、K 3因素3水平及其不同配比的施肥试验,分析了各元素及其水平对牛角瓜苗高和地径生长的影响,确定了牛角瓜苗期生长的最佳施肥方案。结果表明:105d试验期间不同处理间均呈极显著差异,处理6(N 2.50g/株、P 2.25g/株、K 1.0g/株)苗高指标是最好的,是对照组的3.7倍;处理3(N 1.25g/株、P 2.25g/株、K1.5g/株)的地径指标最好,是对照组的1.95倍,且与其它处理呈极显著差异;对牛角瓜幼苗苗高、地径生长的影响为N>P>K,最佳施肥方案为N 2.50g/株、P 2.25g/株、K 1.5g/株。

摘要：社交媒体时代下,许多美食老字号账号存在着作品质量差、内容与年轻人脱节、账号难以吸粉固粉等问题。运用问卷调查法,研究年轻人在社交媒体上对美食老字号的浏览偏好和消费意愿。发现美食老字号账号上多生成含有品牌文化艺术价值和拥有个性品牌形象的作品有助于吸引年轻人,且具有社会责任感的美食老字号更能吸引年轻人消费。从年轻群体角度为解决美食老字号在社交媒体上传播力不足的问题提供相应的对策和建议。

摘要：以魔芋葡甘聚糖(KGM)、淀粉为主要原料,乳酸为改性剂,氨水为交联剂,用微波预处理工艺结合溶剂(水)流延法来制备KGM/淀粉复合膜材料,并通过正交设计方案L25(5,6)分析其影响因素。结果表明:一定厚度的KGM/淀粉复合膜的拉伸强度可达到食品包装薄膜材料(聚乙烯薄膜)的要求。通过XRD分析和形貌分析,KGM/淀粉复合膜呈现无定形态。初步的降解实验表明,KGM/淀粉复合膜在土壤悬浮液中的分解周期为2周左右。故KGM/淀粉复合膜是一种潜在的可降解包装膜材料。