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智能建筑：正在塑造我们的生活与工作方式

江森自控（Johnson Controls）的年度能源效率指标调查（Energy Efficiency Indicator survey）显示，超过一半的组织计划在2021年增加对可再生能源、能源效率和智能建筑技术的投资。有趣的是，这些商业计划可以与2010年经济衰退后的投资趋势相提并论。现在可能是为大流行后世界做准备的结果。

  • 2021-04-25
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AI 作图，这些「坑」你避开了吗？

Adobe Illustrator （AI）是医学生排版作图的首选，也是主要论文作图工具，与我们科研息息相关。但是很多人医学生又没有专业学习过 AI，对于一些细节用法不太关注，经常踩坑，导致出现很多烦恼，对自己的科研有很大的影响。

  • 2021-04-25
  • 阅读369
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基于相空间重构和长短期记忆算法的电力系统无功负荷预测模型_赵冬梅

为了优化无功控制策略,改善电压质量,减小网损,针对无功负荷的随机性与非线性,提出一种基于相空间重构和长短期记忆神经网络的无功负荷预测模型。利用C-C法确定最优重构维数和延迟时间；通过计算最大Lyapunov指数说明无功负荷的混沌性；利用相空间重构技术将无功序列映射到高维空间,在高维空间利用长短期记忆神经网络进行预测；最后以海南省某地区的有功及无功负荷数据为例,通过Kolmogorov熵证实无功负荷的混沌程度大于有功负荷的混沌程度,算例验证了该方法的可行性,能提高无功负荷预测结果的准确度,有利于对电力系统无功进行更合理的调配和控制。

  • 2021-04-25
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模糊需求下保障设施选址_路径模型及算法_孙凌

针对装备保障过程中被保障单位需求量不确定的问题,在详细分析保障设施选址-路径相关因素的基础上,利用三角模糊数对需求量进行标定。通过运用模糊综合评价与群决策思想确定保障设施备选址点权重,构建时间满意度函数与惩罚成本函数,建立模糊需求下带有时间窗及容量限制的选址-路径模型,并设计了基于聚类分析与蚁群算法的混合启发式求解算法。通过算例分析验证了模型的正确性及算法的有效性。

  • 2021-04-25
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基于拨备满足模型的无线传感网节点覆盖算法_马庆功

针对无线传感网预覆盖过程中存在覆盖盲区以及数据频繁重传而导致的节点覆盖抑制现象,提出了一种基于拨备满足模型的无线传感网网络覆盖算法。设计一种新的无线传感网节点覆盖模型,并构建覆盖指数、覆盖强度、覆盖均衡评估系数等评估维度,快速评估节点覆盖质量。再计算覆盖均衡评估系数,并采用拨备模型优化覆盖质量,确定覆盖性能优越的备用工作节点。随后,基于覆盖相似性原则评估工作节点覆盖性能,设计了节点首次覆盖评估方法,按节点移动路径依次评估覆盖指数统计均值,并根据目标节点进入覆盖区域的先后,逐次激活性能最佳的工作节点进行监测。仿真实验表明:与当前无线传感网常数节点覆盖方案相比,所提方案具有更高的网络覆盖率、更短的覆盖启动时间和更少的工作节点数目。

  • 2021-04-25
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一种基于融合决策TOPSIS模型的NILM算法评价_王雅倩

由于应用场景不同、负荷设备多样等问题，准确率等单一因素在评价算法时易造成评价结果畸形且不易察觉纠正，从而无法综合有效地评价非侵入式算法性能。为此，文章提出一种基于融合决策的TOPSIS模型，以多种评价指标构建评价体系，采用基于AHP和变异系数法的融合权重，兼顾专家经验、工程需求和数据客观规律，避免单一的主观赋值造成具有明显差异的指标数据被忽略，以及单一的客观赋值夸大数据误差波动，最后利用逼近于理想解的排序方法计算评价对象与正负理想解的接近程度，得到算法综合排序结果。实验结果表明文中所提评价模型能够有效评价算法性能，为非侵入式负荷辨识算法的综合评价提供一种新的解决方案。

  • 2021-04-25
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多区域通勤定制公交线路规划模型及求解算法_陈汐

"定制公交"作为一种基于需求响应的公交服务模式,被认为能够有效吸引城市居民转向公共交通出行.通勤类型作为定制公交服务中的一种重要形式,其线路设计问题具有现实意义.首先,本文在已有理论的基础上,构建了多区域运营模式的通勤定制公交线路规划模型,该模型以最小化乘客出行成本、车辆运营成本为优化目标.其次,为求解模型,设计了一个两阶段启发式算法以获得多目标优化模型的Pareto解.最后,通过几组算例对模型进行了验证.结果表明,本文所提出的方法可根据优化目标提供多种线路方案集,丰富了定制公交的运营模式,为定制公交的线路规划提供了依据.

  • 2021-04-25
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Norm_DP模型行人检测优化算法_柴恩惠

传统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注,融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,但特征提取部分使用的算法像素区域的大小不同,导致模型之间不能完全融合,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时的检测效果不理想。因此,提出一种基于规范化函数的深度金字塔模型（Norm-DP）算法,使用规范化函数融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,直接从金字塔特征中提取正负样本,使用隐变量支持向量机进行模型训练,结合柔性非最大抑制（soft-NMS）算法和边界框回归（BBR）算法对定位框进行优化。分别使用INRIA和MS COCO数据集进行实验验证,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时,检测精度高于最优的可变形部件模型算法、卷积神经网络算法、深度金字塔模型算法和结合区域选择的卷积神经网络算法。

  • 2021-04-24
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