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溅渣护炉中溅渣层的蚀损研究

马钢职工大学学报 2002年第2期12卷 1-3页

作者：周俐王辛驰安徽工业大学安徽马鞍山243000 马钢股份公司安徽马鞍山243000

转炉溅渣层的物相结构及耐侵蚀性与调整后的转炉终渣成份有关,它的蚀损主要发生在转妒冶炼的中后期,其原因是转炉中后期炉渣的化学侵蚀和溅渣层在高温下的熔化。

关键词：溅渣护炉溅渣层蚀损物相结构转炉炼钢

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配用硅铁粉冶炼锰硅合金

铁合金 1988年第1期 19-20页

作者：尤逢宝胡益华王辛驰马钢生产处马钢铁合金厂

配用75%硅铁粉,减少硅石配入量,在1800kVA电炉上冶炼锰硅合金的实践表明,渣中SiO2含量平均下降4.4％,渣量减少405kg,渣中锰下降1.95％,锰回收率提高6.3％。

关键词：硅铁粉硅石 Si 锰硅合金中间合金配加

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双面格栅气凝胶隔热毡的研制及热防护性能

消防科学与技术 2020年第9期39卷 1274-1277页

作者：任洪雨刘沙陈维旺张鹏举王辛驰中国民航大学经济与管理学院天津300300 中国民航大学民航热灾害防控与应急重点实验室天津300300

以气凝胶为隔热功能组分,通过模板涂覆法研制了几款不同规格的双面格栅结构的气凝胶隔热毡。使用数字式透气测量仪与热平板法分别对双面格栅气凝胶隔热毡的透气性能与热防护性能进行了测试表征,并对双面格栅气凝胶隔热毡的热防护机理进... 详细信息

以气凝胶为隔热功能组分,通过模板涂覆法研制了几款不同规格的双面格栅结构的气凝胶隔热毡。使用数字式透气测量仪与热平板法分别对双面格栅气凝胶隔热毡的透气性能与热防护性能进行了测试表征,并对双面格栅气凝胶隔热毡的热防护机理进行了分析,研究结果表明,气凝胶的添加以及面料结构的优化显著提升了消防服隔热面料的热防护性能,并在很大程度上改善了气凝胶复合面料的透气性能。双面格栅气凝胶隔热毡的透气性能与格栅缝隙长度成正比关系,但与格栅厚度无显著关系。其中,当格栅厚度为0.5 mm,宽度为2.5 mm时,双面格栅气凝胶隔热毡的综合性能最佳,透气率为138.91 mm/s,组合面料内外侧温差相比未涂层时提高了近40℃。

关键词：消防服气凝胶双面格栅透气性热防护性

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高管团队断裂带对企业战略变革的影响研究

高管团队断裂带对企业战略变革的影响研究

作者：王辛电子科技大学

学位级别：硕士

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安全感知的三层联邦学习框架研究及实现

安全感知的三层联邦学习框架研究及实现

作者：王辛晨大理大学

学位级别：硕士

一种采用联邦深度强化学习的车联网资源分配方法

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电讯技术 2024年第7期64卷 1065-1071页

作者：王辛果王昶成都信息工程大学计算机学院成都610225

在车联网中,为了充分利用可用资源,车到车(Vehicle to Vehicle,V2V)链路需要动态地复用固定分配给车到基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路的信道。传统的集中式信道资源分配方法会产生较大的通信开销,也难以适应转瞬即逝的车... 详细信息

在车联网中,为了充分利用可用资源,车到车(Vehicle to Vehicle,V2V)链路需要动态地复用固定分配给车到基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路的信道。传统的集中式信道资源分配方法会产生较大的通信开销,也难以适应转瞬即逝的车辆环境。为此,提出了一种基于分布式联邦深度强化学习(Federated Deep Reinforcement Learning,FDRL)的信道资源分配方法。首先,所有V2V智能体基于局部观察的环境信息独立地训练自己的模型,但彼此间保持相同的奖励以激励它们相互协作进而达成全局最优方案;然后,这些V2V智能体通过基站的帮助聚合部分模型参数,以增加接入公平性并加快模型学习效率。通过上述两阶段的迭代训练,每个V2V智能体训练出独特的决斗深度神经网络信道接入决策模型。仿真结果表明,所提出的FDRL方法与现有的优化方法相比具有更高的V2I链路总容量和V2V链路传输成功率。

关键词：车联网通信信道资源分配联邦学习深度强化学习

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基于基因表达式编程的高架道路事故实时预测

吉林大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 719-726页

作者：马潇驰陆建东南大学江苏省城市智能交通重点实验室南京211189 东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心南京211189 东南大学交通学院南京211189

为在城市高架道路场景下有效预测交通事故,基于上海市延安高架道路交通流和事故数据,利用附加精英基因库和灭绝机制的改进型基因表达式编程算法,提出了高架道路事故预测经验公式。通过与传统建模方法的结果进行对比,验证了经验公式的预... 详细信息

为在城市高架道路场景下有效预测交通事故,基于上海市延安高架道路交通流和事故数据,利用附加精英基因库和灭绝机制的改进型基因表达式编程算法,提出了高架道路事故预测经验公式。通过与传统建模方法的结果进行对比,验证了经验公式的预测精度和可理解性;在不进行重新训练和标定的前提下直接应用经验公式对其他高架道路的事故数据集进行预测,验证了其可移植性。结果表明:在延安高架道路数据集上,经验公式的预测性能较传统Logistics回归有较大提升,受试者工作特征曲线面积指标和F1-score指标达到与人工神经网络模型一致的水平,能正确识别74%的事故。经验公式在杭州市上塘高架道路数据集上的良好性能表明其具有基本的可移植性。综上,基因表达式编程算法针对事故风险预测问题兼顾了高精度和可理解性,并表现出可移植性,有助于建设低成本、高效率的事故预测系统。

关键词：交通运输系统工程事故预测基因表达式编程高架道路

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视觉提示学习综述

计算机学报 2024年第4期47卷 790-820页

作者：廖宁曹敏严骏驰上海交通大学人工智能教育部重点实验室上海200240 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215021

近年来,随着提示学习方法在自然语言处理领域被提出,其日益受到研究人员广泛关注,它通过将各类下游任务重构成预训练任务的形式,以参数高效和数据高效的方式将大规模预训练模型应用在各类自然语言相关下游任务中.其中以GPT系列为代表的... 详细信息

近年来,随着提示学习方法在自然语言处理领域被提出,其日益受到研究人员广泛关注,它通过将各类下游任务重构成预训练任务的形式,以参数高效和数据高效的方式将大规模预训练模型应用在各类自然语言相关下游任务中.其中以GPT系列为代表的模型通过提示学习在对话生成和多模态图文理解等任务上取得了巨大的成功.然而,这类模型及方法还不能解决视觉中的稠密任务.受此启发,一些研究人员逐渐将提示学习广泛应用到视觉相关的各类任务当中,如图像识别、目标检测、图像分割、领域适应、持续学习等.由于目前还没有提示学习应用在视觉相关领域中的综述,本文将对视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域的提示学习方法展开全面论述和分析.作为回顾,我们首先简要介绍自然语言处理领域的预训练模型,并对提示学习的基本概念、下游应用形式以及提示模板类型进行阐述和分类.其次,我们分别介绍视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域里提示学习方法适配的预训练模型和任务.再次,我们分别介绍视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域的提示学习方法.在自然语言处理领域,提示学习方法以继承预训练形式实现多任务统一为主要目的;与此不同,在视觉相关领域,提示学习方法侧重于面向特定下游任务进行设计.为此,我们将从方法设计上进行简单分类,然后从应用任务角度详细介绍视觉单模态提示学习和视觉语言多模态提示学习方法.最后,我们对比分析了自然语言处理领域和视觉相关领域提示学习研究的进展,并对未来研究路线给出了展望。

关键词：大规模预训练模型自然语言处理视觉单模态提示学习视觉语言多模态提示学习

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风向角和倾角对光伏阵列风荷载的影响

太阳能学报 2024年第1期45卷 25-31页

作者：全勇吴建高陈艳王辛铭敬海泉中机国际工程设计研究院有限责任公司长沙410021 杭州市规划和自然资源局余杭分局杭州311100 中南大学土木工程学院长沙410075

该文通过数值模拟方法,系统研究单竖排光伏阵列的风荷载特性以及风向角和倾角的影响。结果表明:光伏阵列在横风作用下,迎风侧光伏组件的风荷载系数最大;光伏组件阻力系数、升力系数以及扭矩系数均随倾角的增大而增大,且在倾角小于20°... 详细信息

该文通过数值模拟方法,系统研究单竖排光伏阵列的风荷载特性以及风向角和倾角的影响。结果表明:光伏阵列在横风作用下,迎风侧光伏组件的风荷载系数最大;光伏组件阻力系数、升力系数以及扭矩系数均随倾角的增大而增大,且在倾角小于20°时变化速率较大,大于20°之后体型系数趋于平缓;光伏阵列中,组件风荷载系数的遮挡效应十分明显,迎风侧光伏组件降低了背风侧组件的来流风速,使得位于下游区域的光伏组件所受风荷载显著减小,且倾角越大遮挡效应越明显。

关键词：光伏系统风荷载数值模拟风向角倾角