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电子装置常用小型分立器件的颜色代码识别

船电技术 1996年第5期16卷 14-20页

作者：芮江余光洪黄卉中船总公司第七一二研究所

本文归纳整理出国内外小型分立电子器件的颜色代码,论述了这类器件的型号及参数识别方法。

关键词：电阻电容电感二极管电子设备颜色代码识别

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电源铁氧体磁特性研究

磁性材料及器件 1991年第1期22卷 1-4页

作者：郑宗瑜余光洪傅玉彬宜宾国营899厂

本文报导了我厂生产的R2KB和R2KBJ的环形磁芯及开了气隙的E135、E140磁芯在对称磁化和单边磁化时振幅磁导率μ_α及功耗试验情况。

关键词：电源铁氧体通信电源磁特性

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OPC技术及其在SCADA系统中的应用

船电技术 2010年第3期30卷 27-29页

作者：李世学王小进余光洪中国船舶重工集团公司七一二研究所武汉430064

本文介绍了OPC规范和系统结构及其在SCADA系统中的应用,讨论了OPC服务器的设计与实现,OPC服务器一方面与现场设备以及其它的数据源进行信息交换,另一方面又建立了OPC数据访问接口,使得上层的客户程序能够通过OPC标准接口访问服务器上的... 详细信息

本文介绍了OPC规范和系统结构及其在SCADA系统中的应用,讨论了OPC服务器的设计与实现,OPC服务器一方面与现场设备以及其它的数据源进行信息交换,另一方面又建立了OPC数据访问接口,使得上层的客户程序能够通过OPC标准接口访问服务器上的数据。

关键词： OPC SCADA 监控系统

基于Maxwell的螺管式电磁铁设计分析与研究

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船电技术 2017年第12期37卷 76-80页

作者：祝聪余光洪彭振东武汉船用电力推进装置研究所武汉430064

本文基于电磁场理论和Maxwell仿真软件,分析了一种螺管式电磁铁的静态吸力特性和动态吸合过程,并通过实验研究验证了该分析的正确性。研究结果表明,对电磁铁进行动态特性分析更接近短时工作电磁铁的实际情况,电磁铁吸合过程中,线圈电流... 详细信息

本文基于电磁场理论和Maxwell仿真软件,分析了一种螺管式电磁铁的静态吸力特性和动态吸合过程,并通过实验研究验证了该分析的正确性。研究结果表明,对电磁铁进行动态特性分析更接近短时工作电磁铁的实际情况,电磁铁吸合过程中,线圈电流先增大后减小再增大到稳定,铁芯所受吸力一直增大到稳定状态,但是在铁芯完全吸合前所受吸力增大的速度小于吸合后增大的速度,铁芯动态吸合过程中所受吸力的最终稳定值与静态相同气隙条件下所受吸力值相等。

关键词： Maxwell螺管式电磁铁静态特性动态特性

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特高矫顽力铁氧体塑性磁片的制备及应用

磁性材料及器件 1989年第3期20卷 11-16页

作者：郑宗瑜余光洪过璧君梅学明冯洁国营八九九厂电子科技大学

特高矫顽力铁氧体塑性磁片是铁氧体永磁系列产品中刚问世的新品种,它具有矫顽力高(H_(cf)≥9000Oe),并有一定的剩磁(B_r～1000Gs),抗氧化性、抗腐蚀性好,高频性能特优(比电阻～10~7Ωcm)的磁片。适用于各种具有偏置直流的软磁器件磁路... 详细信息

特高矫顽力铁氧体塑性磁片是铁氧体永磁系列产品中刚问世的新品种,它具有矫顽力高(H_(cf)≥9000Oe),并有一定的剩磁(B_r～1000Gs),抗氧化性、抗腐蚀性好,高频性能特优(比电阻～10~7Ωcm)的磁片。适用于各种具有偏置直流的软磁器件磁路中调节磁状态、以及固定磁场中改变磁力线分布以求达到提高灵敏度的探头中应用。本文就其在开关电源变压器磁芯中的应用情况作一介绍。

关键词：铁氧体磁片制备矫顽力

传闻类言据语“据说”的情态功能与交际互动功能

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世界汉语教学 2024年第04期 505-516页

作者：甘俊华余光武南京师范大学国际文化教育学院江苏师范大学语言科学与艺术学院

言据语的基本功能是交代信息来源，包括信源和信息的获取方式两个方面。据此，本文指出现代汉语传闻类言据语“据说”,其基本功能是表明信源为第三方，信息的获取方式是传闻途径；其核心语义特征可分解为信息性(传达信息来源)、言据性(... 详细信息

言据语的基本功能是交代信息来源，包括信源和信息的获取方式两个方面。据此，本文指出现代汉语传闻类言据语“据说”,其基本功能是表明信源为第三方，信息的获取方式是传闻途径；其核心语义特征可分解为信息性(传达信息来源)、言据性(言之有据)和间接性(传闻途径)三个方面。以此为基础，论文进一步探讨了说话人是如何在“据说”的言据功能之上标记对信息可信度的主观认识，从而协调交际行为，完成交际互动。

关键词：言据 “据说” 信息来源情态功能交际互动功能

员工绿色创造力的诱发机制:个体、情境及其共同作用模式

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心理科学进展 2024年第10期32卷 1709-1725,I0005,I0006页

作者：余光钰聂琦彭坚东南大学经济管理学院南京210096 南京师范大学商学院南京210023

“双碳”背景下,企业亟需加快绿色低碳发展进程。员工绿色创造力是企业实现低碳发展的关键途径,指员工针对绿色产品、服务、流程以及实践提出具有原创性、新颖性和实用性的新想法。然而,目前学界对绿色创造力诱发因素与作用机制的议题... 详细信息

“双碳”背景下,企业亟需加快绿色低碳发展进程。员工绿色创造力是企业实现低碳发展的关键途径,指员工针对绿色产品、服务、流程以及实践提出具有原创性、新颖性和实用性的新想法。然而,目前学界对绿色创造力诱发因素与作用机制的议题尚缺乏系统认识。个体(动机、认知、情感、态度、资源能力、行为)与情境(领导风格、愿景战略、管理实践、综合实力)因素构成了诱发员工绿色创造力的前因变量。在此基础上,将上述因素的共同作用模式归纳为两类:(1)“情境→个体”驱动路径模式,自我决定、社会认知、情感事件、态度改变理论是上述模式的解释视角;(2)个体与情境交互关系模式,素质激活模型与动机性社会信息加工理论是上述模式的解释视角。未来研究可以从概念界定、文化影响、团队建设、动态属性、持续性以及代价等视角出发,丰富绿色创造力理论体系。

关键词：绿色创造力个体因素情境因素个体-情境交互绿色管理

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基于轻量化神经网络的目标检测算法研究

基于轻量化神经网络的目标检测算法研究

作者：李余光长春工业大学

学位级别：硕士

随着数字计算机的发展,计算机视觉广泛应用于智能驾驶等多个重要领域。车辆目标检测技术为智能驾驶的实现提供坚实的技术支撑。在实际应用中,道路状况常受到雾天等恶劣天气的影响,需要构建更为深层的神经网络以提升检测精度。对计算资... 详细信息

随着数字计算机的发展,计算机视觉广泛应用于智能驾驶等多个重要领域。车辆目标检测技术为智能驾驶的实现提供坚实的技术支撑。在实际应用中,道路状况常受到雾天等恶劣天气的影响,需要构建更为深层的神经网络以提升检测精度。对计算资源需求的急剧增加,算法模型落地成本提高。这给车辆目标检测带来极大的挑战。针对上述问题,本文在卷积神经网络和目标检测的理论基础上,研究雾天环境下的车辆目标检测算法,并探索基于轻量级网络的道路车辆目标检测方法。具体研究内容如下:(1)研究设计一种针对雾天场景下的车辆目标检测算法。针对雾天天气下采集到图像不清晰、车辆间相互遮挡重叠、结构不完整等因素导致错检漏检误检等问题,提出一种基于YOLOv5框架的先去雾后检测的算法。利用改进的AOD-Net去雾算法补偿图像在雾天天气下的信息丢失;在骨干网络中,设计一种集和C3与Swin Transformer优势的C3STR模块,更好地捕获全局信息,弥补卷积神经网络在捕获上下文信息方面的局限性;引入CBAM注意力机制,提高网络对密集车辆的检测能力;采用DIOU＿NMS后处理方法,精准回归预测框。在BDD100K数据集上进行对比分析,与已有方法相比,改进后的算法准确率明显提升,在雾天场景下m AP提高2.1%,表明文中提出的算法能够有效地改善雾天条件下目标识别中存在的漏检问题,为雾天环境下的车辆目标检测提供新思路。(2)研究设计一种基于轻量级YOLOv8算法的车辆目标检测算法。针对随网络模型加深带来参数量增加、计算复杂度提高和推理延迟高影响其在轻量级设备上的应用问题,提出一种基于轻量级YOLOv8算法的车辆目标检测算法,在骨干网络中采用轻量级卷积的C3Ghost模块,将网络向轻量化的方向改进;同时在各个特征金字塔的末尾引入空间注意力与通道注意力模块,使模型兼顾各个通道的特征,从而改善模型的检测效果;采用Wise-Io U v3损失函数,动态优化小目标的损失权值,有效地提升模型对小目标的检测性能。与已有方法相比,改进的YOLOv8算法计算量和参数量下降34%左右,在Pascal VOC数据集和MS COCO数据集上,m AP分别提高0.4%和1.1%,达到预期目标。计算量上略大于YOLOv4-tiny,m AP在两个数据集上平均提升15.8%。在达到降低计算量和参数量的同时,保持较高的检测准确率,从而更适合在资源有限的设备上部署,为轻量级设备上的车辆目标检测任务提供思路。

关键词：神经网络深度学习注意力机制轻量化目标检测

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基于聚类算法和图神经网络的短时交通流预测

吉林大学学报（工学版） 2024年第6期54卷 1593-1600页

作者：张玺君余光杰崔勇尚继洋兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

针对现有预测模型未充分利用交通流数据时空相关性的问题,本文提出了一种深度学习模型,将聚类算法、图神经网络(GNN)和门控循环单元(GRU)相结合。首先,利用聚类算法将预处理后的数据划分为不同类型的流量模式;其次,采用GNN提取复杂路网... 详细信息

针对现有预测模型未充分利用交通流数据时空相关性的问题,本文提出了一种深度学习模型,将聚类算法、图神经网络(GNN)和门控循环单元(GRU)相结合。首先,利用聚类算法将预处理后的数据划分为不同类型的流量模式;其次,采用GNN提取复杂路网交通流的空间相关性,结合道路的皮尔逊相关性分析和节点的局部聚类系数,挖掘潜在的节点连接关系;再次,使用GRU提取交通流数据之间的时间相关性,通过自注意力机制捕获数据之间的相互依赖关系;最后,通过残差连接将GRU和GNN的输出与原始输入结合,经过全连接层得出最终的预测结果。多组实验结果证明,本文提出的模型预测精度优于其他基线模型及对比的模型。

关键词：交通流预测图神经网络聚类算法门控循环单元皮尔逊相关系数局部聚类系数