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泛在电力物联网体系架构及实施方案初探

泛在电力物联网体系架构及实施方案初探

  • 2021-06-17
  • 阅读194
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大数据赋能_应急治理场域的优化

应急治理关乎公众生命健康和社会秩序良性运行，是国家治理体系的重要部分。大数 据技术具有规模性、价值性、高效性和多元性的“4V”特征，能够为应急治理提供科学防控、精准施 控的技术支撑。围绕大数据赋能应急治理场域的研究视角，构建以“价值—技术—制度”为核心的 整体性分析框架，剖析治理过程中呈现出的治理主体单一的公共价值失调、信息封闭式传达与科层 制格式化运转失灵等问题表征，透视大数据赋能在应急治理场域中的治理主体从单向管理转向协同 治理、政务信息从封闭式管理转向开放治理、治理目标从政绩驱动型转向服务型、决策重点从格式化 管理转向源头治理的优化逻辑，并提出多元主体共治、保障信息公开和规范权力运行的实践路径。

  • 2021-06-21
  • 阅读194
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_智能场景—任务驱动_的智慧实验学习空间设计

场景式服务是图书馆适应新时代发展的需要，体现了图书馆对用户体验的重视，对服务环境和质量的提升。 文章结合相关研究，阐述相关概念与内涵，并从用户、图书馆和知识三个维度分析场景式服务需求。 基于此，文章 从情景数据采集、情景计算、情景建模、模型评估等分析情景感知模型的构建过程，搭建以用户为中心，由情景感 知模块、资源整合模块、技术支撑模块、场景服务模块构成的智慧图书馆场景式服务体系框架，并探讨其中存在的 问题与对策

  • 2021-06-18
  • 阅读194
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旅游城镇路网多目标优化模型及算法设计_奚宽响

为缓解旅游城镇的交通拥堵问题,提出将宏观交通仿真软件与启发式算法相融合进行路网优化设计.基于旅游城镇的交通流特点,将旅游城镇路网优化问题抽象为多目标优化模型进行研究.以路网中各条路段饱和度系统最优及投资成本最低为目标,建立多目标优化模型,寻求交通拥堵治理与道路资源投入博弈中的最优平衡点.运用TransCAD仿真软件,采用用户均衡模型对初始路网进行流量分配,基于遗传算法进行模型算法设计,编写Matlab算法程序求解模型.通过多次算法实验并对比分析实验结果,确定目标函数的最佳权重.算例分析结果表明,路网中所有路段饱和度的总和由16. 70下降至11. 12,平均值由0. 93下降至0. 62,且各优化后的路段饱和度稳定在0. 5～0. 8的合理范围内,路网整体饱和度明显降低且更加均衡,投资成本合理.研究结果对新型旅游城镇的路网规划具有一定指导意义.

  • 2021-06-18
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计算流体力学的时空观_模型的时空关联性及算法的时空耦合性

流体力学中波的有限传播、粒子的碰撞、各种力之间相互作用,无不体现时空关联效应.本文从计算方法 的视角探讨计算流体力学的时空观,即流体力学模型的时空关联性和计算方法的时空耦合性.从流体力学微团法 建模出发,明确模型时空关联性的涵义,建立有限体积格式的基本原理,阐述算法时空耦合的必要性,实现流体力 学基本控制方程物理建模与有限体积格式数学原理的统一.在实践中,给出时空耦合高精度数值方法设计思路, 利用算例比较它与时空解耦方法的差别.期望通过时空观的建立,对未来计算流体力学的算法研究提供帮助.

  • 2021-06-15
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基于5G MEC的区块链规模化部署探索

梳理了区块链技术自概念诞生以来到应用部署落地的发展历程，分别从计算存储资源、互联互通、数据同步和监管等方面分析了目前区块链在规模化应用落地过程中面临的实际问题，并提出基于5G+MEC的区块链规模化部署方案，设计了纵向分层多级、横向动态分片的区块链规模化部署架构，分析了5G+MEC网络对解决区块链规模化部署中计算存储资源、实现互联互通、提高消息数据同步效率、改善监管能力等问题的技术优势。

  • 2021-06-18
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基于模型实时辨识自适应控制算法的时变机械系统振动主动控制

参数时变的现象广泛存在于机械系统。如果系统参数随着时间而发生较大变化，振动主动控制方案就需要考虑时变参数对控制算法的影响。针对动力学特性变化较大的时变机械系统振动，提出一种模型实时辨识自适应控制算法，该算法将传统的滤波自适应算法与递归预测误差方法相结合，利用改变梯度的递归预测误差方法实时估计控制通道模型。建立弹簧质量支承的非均匀截面杆纵向振动时域模型，模型中随时间而变化的弹簧刚度导致模型动力学特性发生较大变化。用模型实时辨识自适应控制算法对建立的杆模型进行振动控制数值仿真，仿真结果表明，所提出的控制算法能有效抑制时变系统的窄带和宽带振动。相对于现有的方法，该控制算法能实现更好的控制性能。最后，将所提出的控制算法应用到时变的摇摆系统振动控制，实验结果验证了所提出控制算法的可行性和有效性。

  • 2021-06-21
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N-pod多品牌智能家居语音控制设备的设计与实现

人工智能养老机器人有助于解决当前日趋严峻的居家养老问题，但各品牌智能家居设备互不兼容，成熟的机器人产品又欠缺老人语音语义识别，缺乏自学习能力且控制响应速度慢、灵敏度不高。针对上述问题，采用 Tornado 框架和 Home Assistant 框架有效整合市场主流智能家居设备，在主机和人形机器人上构建N-pod主机，使用深度卷积神经网络实现语音识别，使用粒子群优化智能算法对采集的老人身体指标、居家环境信息实施分簇处理，形成语音控制多品牌智能家居设备的控制解决方案，达到千人千面的养老定制需求。经过实验和实际应用，该设备适用于居家养老人群，语音识别的正确率、控制指令的正确率和响应灵敏度均高于同类产品，具有较大的经济和社会效益。

  • 2021-06-18
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