摘要：当前双馈风机详细模型具有多时间尺度动态和复杂控制环节,导致建模困难、大规模双馈风电场并网详细仿真建模所需算力庞大的问题。实际风机并网外特性无法实时反馈到仿真系统中,同时风电场功率输出受到多方面如风速、风向、老化等影响,使仿真系统无法精确拟合真实电力系统。针对这一问题,该文构建大规模数字孪生双馈风电场并网的电力系统模数混合驱动模型,实现了风机与电网互动反馈的实时更新,降低了算力需求,同时与风机物理实体实时匹配的虚拟模型具备较高的输出精度,满足精细化仿真需求。文中每台双馈风机采用长短期记忆网络构建数据驱动模型,风电场架构及所并电网选取常用的物理仿真模型,以数字孪生技术实现风机物理模型维护、虚拟数据模型更新的双向反馈。算例通过真实量测数据测试,结果表明在不同工况下该双馈风电场并网数字孪生模型较传统模型具备更优秀的拟合能力与精准度,同时实现了虚拟模型的实时更新能力。该模型有助于在大规模风电场并网中探寻具体某台风机故障、控制方式变化、风速波动等情况,研究风机之间相互影响、电网出现扰动时对风电场的影响。

摘要：一、设计目的医疗管理驾驶舱的设计目标主要是构建一个高效、直观、实时的医疗数据管理平台,以辅助医疗机构做出科学、精准的决策,优化运营流程,提升服务质量。具体来说,其设计目标包括以下几个方面:(一)数据整合与实时更新该系统旨在整合医疗机构内部各个部门和系统的数据,包括患者信息、医疗资源、运营数据等,确保数据的准确性和完整性。同时,实现数据的实时更新,使管理者能够随时掌握医疗机构的最新运营情况。

摘要：基于直接数字频率合成(DDS)原理、可编程片上系统(SoPC)技术和Avalon总线规范,结合软件编程技术,设计了一个通过PC软件可实时产生任意函数表达式波形和人工图形绘制波形的任意波形信号发生器。该信号发生器包括具有独特调制方法及多功能DDS IP核设计、用于通信控制接口的NiosII软件设计和函数波形产生与图形波形编辑的PC软件与界面设计。给出了4种设计波形与实际输出波形的测试验证结果。在该信号发生器运行时,通过PC端上位机软件可十分方便且实时地更新波形,并通过函数方式与图形方式相结合,真正实现任意波形信号的产生。

摘要：在移动对象最近邻查询实时更新算法中,安全区一般是难以求解的不规则凸多边形。针对该问题,将安全区设计为圆形,在此基础上提出一种效率更高的移动对象最近邻查询更新算法。将算法分别运行于基站上的最近邻管理系统和移动对象上的Client管理系统,实验结果表明,该算法可以降低系统的存储代价,提高其数据处理性能。

摘要：对海量地形数据快速整体CDT生成、实时更新等算法进行了研究 ,并在AutoCAD环境下研制了公路数字地面模型软件BID Land ,实现了与公路CAD的集成。 1 90多公里国家重点公路工程勘察设计中的实际应用表明 ,程序算法具有很强的实用性、极高的效率和良好的地形模拟精度。

摘要：传统的多媒体课件在设计完成后一般内容将保持不变,而在当今知识爆炸的年代,新知识的不断涌现,使用传统的多媒体课件将阻碍学生学习最新知识。用Flash结合ASP来调用后台数据,可实现实时更新课件内容,有利于学生通过课件习得最新的知识。本文便是以硬件学堂多媒体课件为例重点介绍如何实现课件内容的实时更新。

摘要：传统震后紧急救灾路径更新方法信息实时更新能力弱,寻优能力不强,因此该文提出一种基于互联网的震后紧急救灾路径实时更新方法。采用互联网技术设计由模型、视图、模板构成的紧急救灾信息采集系统,系统通过数据层、业务层和表现层采集与实时更新紧急救灾信息。采用改进蚁群算法,将不断更新的紧急救灾信息作为信息素,通过终止条件变更、待访问点的选择概率分布、出现封闭点时的路径选择以及改进算法寻优性四个过程,实现震后人员救援以及物资输送的紧急救灾路径实时更新与路径寻优。

摘要：为了确定图像块加密算法中的S盒所能加密的最大分块数量;并能保证每个S盒在整个加密期间都可实时更新,提出了动态S盒和密文反馈机制。引入单一性距离,优化了每个S盒所能加密的最大分块数量。利用不同的S盒加密不同的分块,根据动态S盒机制形成S盒集合,用该集合根据左循环移位置乱图像分块;再用不同的S盒根据替代-移位操作加密置乱分块。设计的密文反馈机制改变混沌映射迭代次数,增强每个S盒与明文图像之间的关系,确保本文算法可实时更新。MATLAB仿真结果表明:动态S盒的非线性很高;且与其他算法相比,算法可实时更新,其安全性最高,密钥空间大,抗攻击能力强。

摘要：回聃,拥有15年媒介传播经验,现任竞立北京管理合伙人,带领团队为客户提供优质整合传播服务。目前服务玛氏客户。作为玛氏全球最重要的"媒介变革"项目中国的领导者,她全面负责新媒介的探索创新,带领中国市场成为全球领先的媒介变革标杆。2020年,帮助德芙品牌进行焕新营销。

摘要：复杂零部件作为制造领域中常用零件,其特征提取质量对其自动化精密加工有着重要影响,特别是其边缘轮廓以及表面纹理。而当前的特征提取算法难以应用于复杂零部件,其检测效果不理想;且检测效率不佳,是一种非并行模式,增加了其检测成本。对此,为了提高复杂零部件特征的检测精度与效率,文章提出了基于实时更新神经滤波及其光学实现的复杂零部件特征检测算法。基于Hopfield神经网络,构造自适应滤波掩码,并嵌入2D卷积运算,设计了实时更新神经滤波技术及其学习算法,利用学习算法更新滤波系数与偏差值;并建立了该技术的光学联合转换结构,完成神经滤波的光学实现,提取复杂零部件特征,并提高其检测效率。仿真实验结果显示:与当前边缘检测机制相比,文章算法良好的检测精度,曲面连接处角点丰富,轮廓连续完整,拓扑凸显后,部件表面形貌清晰可见;且该算法的检测效率更高。