检索结果-南通市图书馆

山西冶金 2024年第4期47卷 154-156页

作者：桑振伟冯兰涛客海滨马明鑫董国强唐山钢铁集团有限责任公司河北唐山063000

在我国环保形式越来越严峻的大背景下,唐钢2号高炉开炉后,对高炉炉顶煤气均压放散及休风放散进行设备工艺改造,最终实现了放散煤气全回收,有效治理了大气污染,回收的煤气得到了二次利用,降低了生产成本,产生了相应效益。

关键词：高炉炉顶煤气全回收引射器

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安新抓好春季农业生产 A02

保定日报

作者：陈晓轻桑振伟

本报讯　“七九河开，八九雁来，九九加一九，耕牛遍地走。”一句农谚，道出春节后农民备春耕的紧迫。安新县把解放思想大讨论活动与当前农民春耕备耕相结合，充分发挥党员干部的先锋模范作用，全力抓好春耕备耕工作。该县组织农业科技人?

关键词：

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白洋淀动用飞机歼灭美国白蛾 A02

保定日报

作者：王宁桑振伟

本报讯自5月30日起，来白洋淀的游客会经常看到飞机徐徐飞过，尾翼拖出长长的雨雾，对地面林木进行喷洒。这是安新县调用专业飞机进行大面积飞防灭蛾。　　　　随着气温升高，第一代美国白蛾进入幼虫孵化始盛期。为防止美国白蛾发生疫...

本报讯自5月30日起，来白洋淀的游客会经常看到飞机徐徐飞过，尾翼拖出长长的雨雾，对地面林木进行喷洒。这是安新县调用专业飞机进行大面积飞防灭蛾。　　　　随着气温升高，第一代美国白蛾进入幼虫孵化始盛期。为防止美国白蛾发生疫情，保护白洋淀绿色景观，5月30日至6月

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具有参数鲁棒性的永磁同步电机模型预测控制

高师理科学刊 2024年第6期44卷 30-37页

作者：桑振龙张辉齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院黑龙江齐齐哈尔161006

永磁同步电机有限集模型预测控制的预测结果高度依赖于系统模型参数,存在参数失配而导致控制性能下降的问题.为了使永磁同步电机模型预测控制具有更强的参数鲁棒性,降低其对参数的敏感性,提出一种基于增量式电流预测方程,采用改进模型... 详细信息

永磁同步电机有限集模型预测控制的预测结果高度依赖于系统模型参数,存在参数失配而导致控制性能下降的问题.为了使永磁同步电机模型预测控制具有更强的参数鲁棒性,降低其对参数的敏感性,提出一种基于增量式电流预测方程,采用改进模型参考自适应系统(MRAS)进行参数辨识的控制方法.为了减少系统对电机参数的依赖数量,引入增量式电流预测模型,消除了磁链参数,使其只包含电阻和电感参数.针对传统MRAS方法中出现的因欠秩而无法同时辨识三个参数的问题,采用了一种改进MRAS方法,该方法可在参数均存在失配情况下实现对电阻、电感参数的准确辨识.通过实验验证了所提方法的有效性.

关键词：永磁同步电机模型预测控制参数辨识

基于Faster RCNN的轻量化车辆测距模型

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长春师范大学学报 2024年第8期43卷 67-73,92页

作者：桑振屠晓涵郑州警察学院河南郑州450000

道路上车辆安全事故的发生常见于车辆之间不同程度的碰撞,多是由于车辆没有保持安全的行驶距离,因此在实际道路行驶中,对于车辆距离感知至关重要。本文基于Faster RCNN深度神经网络对目标车辆进行识别,利用Inception v2模型对原有网络... 详细信息

道路上车辆安全事故的发生常见于车辆之间不同程度的碰撞,多是由于车辆没有保持安全的行驶距离,因此在实际道路行驶中,对于车辆距离感知至关重要。本文基于Faster RCNN深度神经网络对目标车辆进行识别,利用Inception v2模型对原有网络结构进行调整,在保持目标特征量的同时减少计算量,提升模型收敛速度。同时基于数据回归原理搭建图像像素与实际距离映射模型,隐性解决了单目相机成像过程中存在的畸变问题。实验结果表明,搭建的模型对车辆识别的精度达到82.83%,在前方40 m范围内车辆测距误差小于4%,可以实现前方目标车辆的距离判断,为安全驾驶决策提供理论依据。

关键词：单目视觉车辆安全距离 Inception v2 Faster RCNN

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高校大学生电信网络诈骗现象分析及对策研究

法制博览 2024年第20期 11-14页

作者：李坤明桑振郑州警察学院图像与网络侦查系

当前，高校电信网络诈骗犯罪案件频发，给高校安全带来严重威胁及挑战。本文梳理了几种常见的高校电信网络诈骗案件类型和典型特点，分析了高校大学生电信网络诈骗高发的原因。并分别从公安机关、高校和大学生个人三个角度，提出了高校... 详细信息

当前，高校电信网络诈骗犯罪案件频发，给高校安全带来严重威胁及挑战。本文梳理了几种常见的高校电信网络诈骗案件类型和典型特点，分析了高校大学生电信网络诈骗高发的原因。并分别从公安机关、高校和大学生个人三个角度，提出了高校电信网络诈骗预防对策建议，旨在为高校做好预防电信网络诈骗工作提供理论参考。

关键词：大学生电信网络诈骗对策

基于系统论与PDCA循环的重保模式优化研究

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中国储运 2024年第1期 113-114页

作者：桑振群陈桂强赵丽陆军工程大学通信士官学校固定通信系 32269部队

文章从系统论的理论出发,基于“整体大于部分之和”以及质量持续改进的PDCA循环思路,提出重保模式优化的思路和方法,为提升重保任务的效益提供有益的参考和借鉴意义。重大保障任务通常称为“重保”任务,是指在特定的重要时期内,为了顺... 详细信息

文章从系统论的理论出发,基于“整体大于部分之和”以及质量持续改进的PDCA循环思路,提出重保模式优化的思路和方法,为提升重保任务的效益提供有益的参考和借鉴意义。重大保障任务通常称为“重保”任务,是指在特定的重要时期内,为了顺利完成诸如物资储运、油料供应、信息通信等重大任务而需要做的保障工作。重保任务具有参与任务力量多元、多维空间共同联合、专项性强、节奏转换快等突出特点。长期以来,各个保障专业对于重保任务保障基本形成了适合于本专业的保障模式,但是随着科技进步与社会发展,重保任务的要求也呈现出多元化、复杂化等新变化、新特点,因此适应现代社会重保任务新变化新特点,优持续化重大任务保障模式对于各保障专业具有非常实际的现实意义。

关键词： PDCA循环物资储运系统论多维空间科技进步信息通信油料供应模式优化

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仿生扑翼飞行器在变电站驱鸟方面的应用探讨

电动工具 2024年第05期 35-38页

作者：桑振华张兆攀国网山东省电力公司超高压公司

变电站是电力系统中的终端枢纽，其安全性对整个电力系统至关重要。近年来变电站鸟类活动异常频繁，呈逐年上升趋势，较大程度增加了设备运行的风险。为防范变电站鸟害，针对当前变电站防鸟害装置的不足，探讨了一种新型防鸟方法，即利... 详细信息

变电站是电力系统中的终端枢纽，其安全性对整个电力系统至关重要。近年来变电站鸟类活动异常频繁，呈逐年上升趋势，较大程度增加了设备运行的风险。为防范变电站鸟害，针对当前变电站防鸟害装置的不足，探讨了一种新型防鸟方法，即利用仿生扑翼飞行器进行防鸟。通过对仿生扑翼飞行器的原理、特点及其在防鸟中的具体应用进行分析，探讨其应用前景。表明仿生扑翼飞行器在变电站防鸟方面，具有传统防鸟驱鸟设备所未有的优势，可在仿生生物威胁方面，有效降低鸟类活动对变电站的危害，达到驱离疏散鸟类活动的目的。

关键词：仿生制造飞行器扑翼机应用安全维护

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量子信息科技的发展现状与展望

物理学报 2024年第1期73卷 1-8页

作者：潘建伟中国科学技术大学合肥微尺度物质科学国家研究中心合肥230026 中国科学技术大学中国科学院量子信息与量子科技创新研究院合肥230026

20世纪初,以原子能、半导体、激光、核磁共振、超导和全球卫星定位系统等重大技术发明为标志性成果的第一次量子革命,促进了物质文明的巨大进步,从根本上改变了人类的生活方式和社会面貌.自20世纪90年代以来,量子调控技术的巨大进步,使... 详细信息

20世纪初,以原子能、半导体、激光、核磁共振、超导和全球卫星定位系统等重大技术发明为标志性成果的第一次量子革命,促进了物质文明的巨大进步,从根本上改变了人类的生活方式和社会面貌.自20世纪90年代以来,量子调控技术的巨大进步,使得以量子信息科学为代表的量子科技突飞猛进,标志着第二次量子革命的兴起.量子信息科技包括量子通信、量子计算、量子精密测量等方面,为保障信息传输安全、提高运算速度、提升测量精度等提供了革命性解决方案,可为国家安全和国民经济高质量发展提供关键支撑.经过近30年的发展,我国在量子信息科技领域整体上已经实现了从跟踪、并跑到部分领跑的飞跃,在量子通信的研究和应用方面处于国际领先地位;在量子计算方面牢固占据国际第一方阵;在量子精密测量的多个方向进入国际领先或先进水平.当前,需要根据国家战略需求和国际竞争态势,做好未来5—10年我国在量子信息领域的发展重点研判,率先建立下一代安全、高效、自主、可控的信息技术体系.

关键词：量子通信量子计算量子精密测量

基于轻量级对称CNN-Transformer的图像超分辨率重建方法

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模式识别与人工智能 2024年第7期37卷 626-637页

作者：王庭伟赵建伟周正华中国计量大学信息工程学院杭州310018 浙江财经大学数据科学学院杭州310018

针对现有基于Transformer的图像超分辨率重建方法存在参数量过大和训练成本过高等问题,提出基于轻量级对称CNN-Transformer的图像超分辨率重建方法.首先,利用权值共享设计对称CNN-Transformer模块,经由通道注意模块充分融合上、下分支... 详细信息

针对现有基于Transformer的图像超分辨率重建方法存在参数量过大和训练成本过高等问题,提出基于轻量级对称CNN-Transformer的图像超分辨率重建方法.首先,利用权值共享设计对称CNN-Transformer模块,经由通道注意模块充分融合上、下分支提取的信息,提高对局部特征和全局特征的捕获和利用.同时,通过深度可分离卷积并计算自注意跨通道的协方差矩阵,有效减少Transformer的参数量,降低计算成本和显存消耗.然后,引入HFERB(High-Frequency Enhancement Residual Block),进一步关注高频区间的纹理和细节信息.最后,探讨Transformer生成自注意时所需激活函数的选择,分析可知GELU激活函数能较好地促进特征聚合,提升网络性能.实验表明文中方法在保持轻量化的同时,能有效重建图像更多的纹理与细节.

关键词：图像超分辨率重建深度学习 Transformer 对称网络