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被动式压力控制技术的高速列车车内压力计算方法研究

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铁道学报 2024年第9期46卷 28-37页

作者：梅元贵范崇勋兰州交通大学机电工程学院兰州交通大学甘肃省轨道交通力学应用工程实验室

现有采用被动式技术的高速列车车内压力计算方法，未考虑压力保护阀实际工作状态及鸭嘴孔的影响，不利于准确预测通过隧道时的车内压力。基于被动式压力保护阀开闭控制技术路线和空调鸭嘴孔开闭对车体气密性的影响特征，建立列车通过隧... 详细信息

现有采用被动式技术的高速列车车内压力计算方法，未考虑压力保护阀实际工作状态及鸭嘴孔的影响，不利于准确预测通过隧道时的车内压力。基于被动式压力保护阀开闭控制技术路线和空调鸭嘴孔开闭对车体气密性的影响特征，建立列车通过隧道时的车内压力计算方法。在采用一维可压缩非定常不等熵流动模型黎曼变量特征线法获得车外压力后，分析单列车通过短、中长、长、特长隧道情况下压力保护阀开闭特征，并对比分析单列车通过隧道情景下现有计算方法与本文方法预测车内压力变化的差异；结合压力舒适性标准限值分析车内压力舒适性指标值。研究表明：本文计算方法合理可行，不仅能更精确预测被动式技术的高速列车车内压力变化规律，而且为压力保护阀开闭控制技术制定提供切实可行的空气动力学优化依据。

关键词：高速列车隧道压力波车内压力被动式压力控制技术压力保护阀鸭嘴孔

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无人机航测技术在工程测量中的应用研究

房地产世界 2024年第16期 155-157页

作者：徐根琦浙江省浙中地质工程勘察院有限公司

随着无人机航测技术的快速发展，其在工程测量领域得到广泛应用。当前，建筑工程对测量精度及效率的要求越来越高，应用无人机航测技术开展工程测量工作势在必行。基于此，本文分析了无人机航测技术的原理和特点，研究了无人机航测技术... 详细信息

随着无人机航测技术的快速发展，其在工程测量领域得到广泛应用。当前，建筑工程对测量精度及效率的要求越来越高，应用无人机航测技术开展工程测量工作势在必行。基于此，本文分析了无人机航测技术的原理和特点，研究了无人机航测技术的发展趋势，并指出了其在工程测量领域的应用要点，旨在推动无人机航测技术进一步优化创新，为建筑行业的高质量发展贡献力量。

关键词：工程测量无人机航测技术应用要点

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我所认知的安徽

决策 2024年第5期405卷 58-61页

作者：徐根兴中共上海市委党校经济学教研部

我不是安徽人,但作为长三角人,我几十年的工作和生活已在长三角打下了深深的烙印。安徽省域面积超过14万平方公里,有16个地级市,对于安徽改革开放以来起跑起飞的发展轨迹,我略知一二,探寻这些轨迹,是对安徽人民奋发努力、一往无前精神... 详细信息

我不是安徽人,但作为长三角人,我几十年的工作和生活已在长三角打下了深深的烙印。安徽省域面积超过14万平方公里,有16个地级市,对于安徽改革开放以来起跑起飞的发展轨迹,我略知一二,探寻这些轨迹,是对安徽人民奋发努力、一往无前精神的深深致敬。

关键词：长三角发展轨迹安徽省地级市

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如何提升长三角发展新质生产力的学习能力

决策 2024年第6期406卷 52-55页

作者：徐根兴中共上海市委党校经济学教研部

发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。长三角作为我国经济最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一,要在培育发展新质生产力上率先探路、勇挑大梁,打造中国式现代化的创新样本。学习能力决定发展能力,提升学... 详细信息

发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。长三角作为我国经济最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一,要在培育发展新质生产力上率先探路、勇挑大梁,打造中国式现代化的创新样本。学习能力决定发展能力,提升学习效率和效果,长三角才能更好地推进发展新质生产力。

关键词：长三角中国式现代化创新能力生产力高质量发展着力点如何提升内在要求

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文旅元宇宙:概念、关键技术及应用场景

遥感学报 2024年第5期28卷 1161-1176页

作者：范占领陈崇成福州大学计算机与大数据学院福州350108 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 数字中国研究院(福建) 福州350108

元宇宙快速发展正在影响着文旅行业的变革。文旅行业强调创意与场景体验,文旅产品具有重内容、重体验、重参与及重个性化的特点,这与元宇宙的发展高度契合。现阶段,文旅元宇宙的研究还处于襁褓阶段,对文旅元宇宙的概念、核心技术和应用... 详细信息

元宇宙快速发展正在影响着文旅行业的变革。文旅行业强调创意与场景体验,文旅产品具有重内容、重体验、重参与及重个性化的特点,这与元宇宙的发展高度契合。现阶段,文旅元宇宙的研究还处于襁褓阶段,对文旅元宇宙的概念、核心技术和应用场景还处于探索中。首先,本文回顾了元宇宙的演化进程,并基于文旅行业特征,提出了文旅元宇宙的基本定义、概念模型及主要特征,认为文旅元宇宙是元宇宙的一个子系统,是现有信息技术在文旅行业深度融合形成的文旅互联网形态,是文旅活动在三维数字世界的一种重构和虚拟共生。其基于扩展现实技术提供文旅场景的沉浸式体验,基于数字孪生技术生成现实世界文旅场景的镜像,并依托元宇宙统一架构下的政治、经济、文化等体系,实现文旅行业虚拟世界和现实世界的全方位融合;然后,对文旅元宇宙相关关键技术在文旅行业应用的研究进展和应用进行了详细的描述;最后,展望了文旅元宇宙在文化遗产数字化与保护、景区(酒店)开发与管理、导游导览服务、文旅营销、行业监管与市场治理等方面可能的应用场景,提出了文旅元宇宙未来重点的研究方向。虽然文旅元宇宙的发展还面临着诸多的挑战,技术的发展还要不断地经历螺旋式的上升,但是元宇宙终会重塑未来的社会形态和人类的生活方式。

关键词：遥感元宇宙文化旅游虚拟地理环境虚实融合虚拟世界扩展现实

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国际消费中心城市之问

决策 2024年第2期403卷 68-71页

作者：徐根兴中共上海市委党校经济学教研部

中央经济工作会议指出:要培育壮大新型消费,积极培育文娱旅游、体育赛事、国货“潮品”等新的消费增长点。经济大省要真正挑起大梁,为稳定全国经济作出更大贡献。这是国家促进消费的重要号召,建设国际消费中心城市,是对这个号召的战略... 详细信息

中央经济工作会议指出:要培育壮大新型消费,积极培育文娱旅游、体育赛事、国货“潮品”等新的消费增长点。经济大省要真正挑起大梁,为稳定全国经济作出更大贡献。这是国家促进消费的重要号召,建设国际消费中心城市,是对这个号召的战略呼应。什么是国际消费中心城市?怎样建设好国际消费中心城市?

关键词：促进消费消费增长点国货体育赛事新型消费中央经济工作会议经济大省培育壮大

基于改进Autoformer模型的短期电力负荷预测

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电力自动化设备 2024年第4期44卷 171-177页

作者：范杏蕊李元诚华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

针对短期电力负荷预测因受天气、温度、节假日等多重不确定性因素影响而造成精度低的问题,提出一种基于改进Autoformer模型的短期电力负荷预测模型。改变序列分解预处理的惯例,设计深度模型的内部分解模块,该模块提取模型中隐藏状态的... 详细信息

针对短期电力负荷预测因受天气、温度、节假日等多重不确定性因素影响而造成精度低的问题,提出一种基于改进Autoformer模型的短期电力负荷预测模型。改变序列分解预处理的惯例,设计深度模型的内部分解模块,该模块提取模型中隐藏状态的内在复杂时序趋势,使得模型具有复杂时间序列的渐进分解能力;提出Nystrom自注意力机制,该机制利用Nystrom方法来逼近标准的自注意力机制。某地电力负荷预测实验结果表明,所提模型比基于标准Autoformer模型的短期电力负荷预测模型的时间复杂度更低,准确率更高。

关键词：短期电力负荷预测时序分解模块 Nystrom自注意力机制 Sdformer模型

基于深度金字塔卷积神经网络的ChatGPT生成文本检测方法

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数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 14-22页

作者：范志武姚金良杭州电子科技大学计算机学院杭州310018

【目的】为了防止ChatGPT被滥用,本文研究了一种中文情景下的ChatGPT生成文本(AI生成文本)检测方法。【方法】采用Prompt提示的方式,构建三个不同种类的中文数据集。在这三个数据集上进行模型训练和测试,并从模型类型、文本类型和文本... 详细信息

【目的】为了防止ChatGPT被滥用,本文研究了一种中文情景下的ChatGPT生成文本(AI生成文本)检测方法。【方法】采用Prompt提示的方式,构建三个不同种类的中文数据集。在这三个数据集上进行模型训练和测试,并从模型类型、文本类型和文本长度等维度,找到一种最优的AI生成文本检测方法。【结果】首先,通过多种方法对比,基于深度金字塔卷积神经网络的文本分类方法在测试集上准确率达到0.9655,优于其他方法;其次,经过测试,DPCNN模型具备良好的跨类别能力;最后,不同的文本长度对于模型的准确率具有直接影响。【局限】以Prompt提示方式生成的中文数据集具有类别上的局限性,本文只构建了三种类别的数据集,并在此数据集上进行模型训练,然而现实中的文本类型是多样的。【结论】本文提出一种中文情景下的AI生成文本检测方法,其准确率受到文本类型和文本长度的影响。

关键词： ChatGPT 文本识别 DPCNN 跨类别

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滑窗注意力多尺度均衡的密集行人检测算法

计算机科学与探索 2024年第5期18卷 1286-1300页

作者：于范张菁上海工程技术大学电子电气工程学院上海200335

由于现实场景下的行人目标在形态、尺度等方面存在巨大差异,相比于传统方法对多尺度行人检测平均精准率较低的情况,基于Transformer注意力机制的网络在行人检测领域已经展现出强大的性能。然而,密集场景下的多尺度检测仍存在一些难点。... 详细信息

由于现实场景下的行人目标在形态、尺度等方面存在巨大差异,相比于传统方法对多尺度行人检测平均精准率较低的情况,基于Transformer注意力机制的网络在行人检测领域已经展现出强大的性能。然而,密集场景下的多尺度检测仍存在一些难点。在密集场景中,通常会包含大量的被遮挡或小规模的行人目标,导致模型产生大量的误检和漏检,同时耗费大量的计算资源。此外,当行人目标重叠较为严重时,准确地检出所有目标也会变得极为困难。为了解决上述问题,提出了一种基于滑窗注意力的密集场景多尺度行人检测算法。在Backbone中使用改进Swin block使得网络能够提取到更多的细节特征,同时减少注意力机制带来的繁重计算量。为有效解决特征融合问题,在Neck部分使用DyHead block来统一多个注意力运算,以此提高特征融合效率。针对特征均衡问题,设计了一种基于全连接的特征尺度均衡模块,通过在特征金字塔的各层级之间构造不同的残差结构来进行特征平衡,辅助模型生成更高质量的特征图。在WiderPerson数据集上的实验结果表明,该算法在AP值上提升了1.1个百分点,在最值得关注的小目标和中目标上也分别有1.0和0.7个百分点的提升。

关键词：多尺度行人检测深度学习密集场景滑窗注意力特征融合均衡