华为交换机一机双网技术的探讨

文章叙述了铁通从网络优化、运维作业组织优化和节约运营成本等方面需要,提出在公网交换机上实现原有专网交换机的功能,淘汰专网交换机,实现一机双网。     

关于多项式旣约性问题——教学研究一则

<正> 中学代数中因式分解,一般都是在有理数域Q的范围内考虑的。关于有理系数多项式的既约性有着名的Eisenstein判别法则,现在把它写在下面: 定理1(判别法则): 设 f(x)=a_nX~n+a_(n-1)X~(n-1)+…+a_0 是一个整系数多项式,如果有一个素数p使得     

多介质复杂结构条件下岩体工程开挖力学响应三维数值模拟技术

采用三维可视化建模技术建立了冬瓜山铜矿的地质模型和工程结构模型,采用实体模型与块段模型套合技术,并把所构建的三维模型应用到力学分析模型中,实现了力学模型单元网格的自动划分,解决了多介质复杂结构条件下岩体工程开挖力学响应三维数值模拟问题.通过对冬瓜山的3种回采方案的力学分析,确定了最优的回采方案,研究结果对岩体工程设计和生产具有指导意义.图9,表3,参10.     

Fe(II)改性蒙脱石对Cr(VI) 去除的反应性能及其机理研究

通过逐步加入抗坏血酸与硫酸亚铁盐到蒙脱石浆液,制备了一种环境友好型抗氧化型还原功能矿物材料(A-Fe(II)-Mt);同时制备了单独加入Fe(II)离子改性的蒙脱石Fe(II)-Mt。系统对比考察这两种还原功能材料对Cr(VI)的去除性能。实验结果表明：pH为2-7范围内,A-Fe(II)-Mt去除效果最好,最大去除量为34.9mg/g,而Fe(II)-Mt为26.8 mg/g。反应90 min时间内趋于平衡,并符合假二级动力学方程。其中,A-Fe(II)-Mt 对Cr(VI)的去除过程：首先Cr(VI)阴离子被吸附到亚铁改性蒙脱石表面,接着被还原为低毒的Cr(III),之后Cr(III)可能形成氢氧化物或被蒙脱石吸附而固定。这种去除六价铬的治理手段对于铬的稳定化处置具有高效和安全性,因而其应用前景广泛。     

一类非线性算子方程解的迭代逼近

研究了Banach空间中m-增生算子方程解的具有混合误差项的Mann迭代程序的收敛性问题,改进和推广了一些文献中的相关结果。     

基于实测边界线的地下巷道三维建模方法

根据实测边界线和断面参数,提出地下巷道三维实体的分层建模解决方案:采用图论的树结构表达边界线划分的复杂区域(简称区域树),并采用约束三角剖分的方法对区域网格三角化;提取所有三角形中表示巷道的断面底边和“出口位置”的边,根据断面参数,拟合生成断面轮廓线;均匀离散化断面轮廓线,生成左右对称点列,这些点构成三维巷道实体的特征点;分层提取断面轮廓线上的特征点,生成分层轮廓线;最后对相邻分层轮廓线和顶、底轮廓线分别实现巷道体网格三角化.研究结果表明:该算法充分利用区域树表达的空间拓扑关系和断面参数信息,实现简单,适用于同一中段边界线在任意复杂情况下的连通巷道实体三维建模.     

云储存技术探讨及其运用在电视和电视台的前景分析

云存储是在云计算的发展产物之一。云计算是并行处理、分布式处理和网格计算的发展,它是通过网络将大型的计算处理程序自动切分成小的程序,再由多个服务器组成的系统,经计算分析之后再将处理结果回传给用户。在云计算技术支持下,用户可以在数秒之内,处理成千上万的信息,从而达到“超级计算机”网络服务。     

矿山产能灰色局势决策优化

针对国内某地下金属矿山的资源状况和开采条件发生了重大变化,现行产能过大而急需重新审视和适当调整生产能力的实际情况,综合运用地下矿山经济寿命计算泰勒公式及产能计算公式获得与矿山现实资源状况相适应的合理产能范围;根据矿山开采技术经济条件与可持续发展两大因素分析确定影响矿山产能的主要决策目标;在运用熵权法及两两对比法计算获得目标权重的基础上,采用综合集成赋权法确定更合理的权重系数;运用灰色局势决策法实现矿山生产能力的优化.研究结果表明:优化结果符合矿山的生产实际,可作为矿山资源开采规划和生产计划编制实施的依据.     

基于深度差异性网络的真假面瘫识别

现有的面瘫识别方法均基于面部异常或不对称进行判断,但存在面部异常或不对称并不意味着一定是面瘫患者,如:正常人的面部在做某种表情或静止时可能存在不对称;正常人模仿面瘫患者时,也会存在异常和不对称。当重复临床诊断性面部动作时,存在面部异常或不对称的正常人常比患者表现出更大的差异,这是由于正常人相比于面瘫患者具有更健全的面部肌肉运动功能。因此,该文提出了一种基于深度差异特征网络(deep differentiated network,DDN)的面瘫识别方法,该方法对高层特征提取和差异特征计算进行联合优化。首先,利用双数据流卷积神经网络(two-stream CNN)提取疑似患者不同时刻同一动作的面部状态特征;然后,通过单分支卷积网络提取two-stream CNN间的差异特征,并基于差异性特征进行面瘫识别。实验结果表明,DDN能够有效识别疑似患者是否患有面瘫且优于现有方法。