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大数据与云计算之间的关系

雾计算和边缘计算FEC通过填补云和物的差距以提供服务连续性来完成物联网中的云计算。本文将描述FEC的优势并讨论它如何实现这些优势。两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说，这两种技术都处于发展阶段，但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。

  • 2021-04-19
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石油勘探开发全流程

 油气田勘探开发的主要流程：地质勘察—物探—钻井—录井—测井—固井—完井—射孔—采油—修井—增采—运输—加工等。这些环节，一环紧扣一环，相互依存，密不可分，作为专业石油人，我们有必要对石油勘探开发的流程有一个全局的了解！

  • 2021-04-19
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安防镜头内部疵病的检测技术研究_冯琰

镜头内部光学元件存在气泡、杂质和划痕等疵病,会严重影响安防镜头光学系统的成像性能。提出了一种新型安防镜头内部镜片疵病的检测方法。在暗场环境下,分别利用背光灯和环形灯对待测镜头进行照射,再使用物方远心镜头成像到高分辨率CMOS探测器,正面拍摄获取待测镜头的疵病图像。测试结果表明,该系统测量安防镜头疵病准确率为98%,对于工业安防镜头的自动化检测及光学仪器的检测具有一定的指导作用。

  • 2021-04-19
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基于外弹道的防空火控改进算法及模型仿真_李智

为改善火控系统射击诸元解算的速度和准确性，在设计防空火控解算系统各个模块的基础上，对传统迭代-修正算法进行了改进。首先搭建了基于某型火箭弹的防空火控解算系统；其次对火箭弹外弹道解算问题和典型运动目标的命中问题进行研究；然后在解算流程中引入了目标高低角与目标运动时间关系式，使得在射击诸元解算流程中始终将目标视为运动状态，改变了传统方法中“先静后动”的解算流程；最后搭建了火控解算系统Simu模型，对传统算法与改进算法进行仿真分析，证明了改进算法可以更加快速、精准地解算射击诸元，为防空火控命中点与射击诸元解算研究提供了一定的参考。

  • 2021-04-19
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基于交互式多模型的雷达单目标跟踪算法_杨贵福

针对民用小型无人机被广泛应用而带来的安全隐患问题，通过雷达将该类无人机作为目标进行跟踪逐渐备受关注。交互式多模型算法凭借对目标运动状态的自适应能力被应用到机动目标跟踪领域。本文在交互式多模型算法的基础上，对其应用于雷达单目标跟踪系统的问题进行了研究与仿真。首先建立常见的目标运动模型，并对每个运动模型的状态方程进行分析。接着介绍了交互式多模型算法的原理及计算方法。然后分析了坐标转换误差对雷达跟踪性能的影响，并给出转换误差的补偿结果。最后通过蒙特卡洛仿真实验表明，交互式多模型算法对机动目标有较小的估计误差，能够实现对运动目标进行有效的跟踪，并且利用实测数据分析了交互式多模型算法在雷达单目标跟踪过程的可行性。

  • 2021-04-19
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自适应模型更新的长时目标跟踪算法_张锐

针对相关滤波器在实际应用的长时跟踪场景中,可能出现的例如光照与尺度变化、运动模糊、被遮挡等情况,导致算法失效、跟踪的目标丢失等问题,以快速判别尺度空间跟踪算法（fDSST）为基准算法,提出一种将置信度用于更新和遮挡判定并加入了重检测模块的长时目标跟踪算法,将历史峰值均值和历史APCE置信度均值作为基准,进行模板自适应更新和遮挡判定,加入一个用于重检测的在线CUR滤波器。如认定发生遮挡,启动重检测模块生成候选区域并重新确定目标位置。采用公开数据集OTB50进行算法验证,结果表明了该算法能够有效处理目标遮挡及尺度变化等情况,与作为基准的fDSST算法相比,它在衡量跟踪时的精度与成功率的各项指标上均有了明显的提升。

  • 2021-04-19
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基于改进海鸥算法的磁流变减振器模型辨识_史文库

本文提出了一种磁流变减振器Bouc-Wen滞回模型参数的识别方法。基于新型元启发优化算法-海鸥算法，对描述磁流变减振器非线性力学特性的模型参数进行拟合识别，通过引入基于透镜折射成像的反向学习模型，改善了海鸥算法陷入局部最优的问题。该参数辨识方法计算结果准确，计算过程简单，计算结果鲁棒性强。通过对多工况下磁流变减振器力学特性试验数据进行拟合计算，建立模型参数与控制电流之间的关系，进而建立包含控制电流的磁流变减振器多工况通用模型，为磁流变减振器半主动悬架提供准确的控制模型。

  • 2021-04-19
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利用面片法向量保留模型特征的3D打印自适应分层算法_朱敏

针对传统算法计算复杂、不能有效保留模型特征的问题，提出一种以STL文件中三角面片法向量为计算基础、可以减小台阶效应并且识别和保留模型特征的自适应分层算法。计算面片法向量在分层方向上的分量，识别出分量较大处即为模型表面倾斜角度较小的地方，在该地方采用较小的分层厚度以减小台阶效应。给出一种识别模型特征的方法，利用面片法向量计算模型面片之间的二面角大小和顶点的复杂程度指标，识别出模型表面的锐边和复杂点特征。在特征附近采用较小的分层厚度以保留模型特征，其余地方采用较大的分层厚度以减少打印时间。检测遗漏的三角面片并对分层厚度进行修正，以防止模型特征丢失。实验结果表明，对于实验所采用的哑铃模型，所提算法能识别出传统算法识别不出的非局部最高或最低特征点；对于龙猫模型和椎体模型，该算法可以识别出所有模型特征，并且可以根据模型特征的复杂程度调节分层厚度，在保证尖端高度分别为0.400 mm和0.355 mm的前提下，分层数较传统识别模型特征的自适应分层算法分别降低了2.5%和1.2%。

  • 2021-04-19
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