滨海平原河网浅水动力分区特性研究

以浙江省姚西北地区平原河网为例,简化感潮河段闸门控制运行的数学模型,研究挡潮闸运行期间闸上游河道水面线的扰动规律.据此,对河网进行水动力分区,确定各区洪水水力特性.应用HEC-RAS软件进行数值计算,结果表明,该结论合理、可靠,可为姚西北平原河网水动力分析和防洪调度提供理论和技术支持.     

基于unity局域网同步与多角色玩家的设计与实现

通过Unity 2017的Unet模块,使用三维游戏引擎Unity的NetworkManager、NetworkIdentefier、NetworkTransform等组件,设计并实现局域网同步与多玩家角色场景;通过分析NetworkMessage、NetworkServer,用C#程序脚本完整地实现多角色玩家的选择功能;最后于文章结尾处提出了解决网络延迟的初步方法。     

黑龙江省一次能源消费总量和消费结构预测研究

以黑龙江省一次能源为研究对象,选取其1995~2014年一次能源消费的历史数据,构建了改进的BP神经网络模型来预测黑龙江省2015~2020年一次能源的消费总量;重构马尔科夫模型,预测黑龙江省2015~2020年一次能源的消费结构。结果表明：构建的模型模拟预测结果误差小,预测准确度良好。2015~2020年黑龙江省一次能源消费总量基本稳定在9200万吨标准煤;能源消费结构中煤炭、石油和天然气的份额均有所降低,清洁能源占比呈增长趋势;到2020年,一次能源消费结构中煤炭占比仍高达65.39%,清洁能源占比仍处于弱势。建议：降低一次能源的消费总量,尤其是煤炭和石油在一次能源消费中的占比;合理调整一次能源的消费结构,降低煤炭在能源消费结构中的占比;政府出台相关政策,引导消费理念,优先使用清洁能源。     

基于SIFT的车标识别算法

针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要.     

基于改进的卷积神经网络的钢号识别

为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征,同时利用卷积神经网络和递归神经网络并行提取高层特征,最后将两种网络学习到的特征进行融合输入到分类器中分类。利用迁移学习理论解决小样本集数据训练不足的问题,并将这种卷积神经网络结构应用于石油物资管线钢号识别中。实验探究了递归神经网络个数与卷积核个数对网络性能的影响,实验结果表明,改进的网络结构与其它网络进行对比,错误率降低了 3% 。     

动态的 SDN 网络流量模式增量学习算法

针对基于人工神经网络的流量统计特征学习算法在动态适应性和可扩展性等方面尚显不足.提出了一种基于增长型自组织映射(GSOM)的增量学习算法,对软件定义网络(SDN)数据平面交换机的流表统计信息进行持续学习,动态获取网络流量的GSOM神经网络模型.基于DARPA99数据集的实验结果表明:所提出的算法能够通过学习确认安全的SDN流量,获得稳定、可塑的流量模式,对异常流量也有较高的敏感度.     

机器人产业上市公司融资效率研究

当前全球科技创新竞争日趋激烈,作为高端科技引领的机器人产业已成为衡量一个国家科技水平和经济智能化程度的重要标志。技术、资金、人才、政策的投入效率均可能对该产业的发展带来深刻影响。本文以我国机器人产业上市公司为研究对象,运用DEA-Malmquist指数方法对2011—2016年间的融资效率及其动态变化情况进行实证分析。研究表明,该产业上市公司的融资效率总体上呈现动态提高趋势,在股权融资、内部融资和债务融资3种主要融资方式中,股权融资的融资效率最高,债务融资次之,内部融资最低,但不同的融资方式对融资效率的影响效应不同。     

国家农业科技园区创新发展实践研究——以张掖国家农业科技园区为例

自1994年批复设立国家级农业科技园区,园区发展十分迅速,国家农业科技园区已经成为保障国家粮食安全的重要基地。本文依据国家对创新驱动发展的新要求,结合张掖国家农业科技园区的规划和建设,从园区的特征分析、发展定位和创新发展等方面分析论述了基于发展极、系统工程、协同和集群创新理论下的农业科技园区创新发展实践,文章在最后对农业科技园区当下遇到的常见问题给出了对策,希望本文能给张掖和其他农业科技园区的建设和创新发展带来有益启示。     

区域经济视角下特色小镇的全域旅游发展研究——以青岛西海岸特色小镇为例

我国特色小镇在建设过程中出现的同质化、房产化、盲目圈地等现象严重影响了特色小镇的可持续发展,通过对青岛西海岸特色小镇的经济基础进行分析,发现旅游业对当地特色小镇经济的带动作用不明显,本文根据当地自然资源及区位优势从全域旅游的角度提出了特色小镇的可持续发展路径,并对其健康发展提出建议,以期能为青岛西海岸特色小镇的经济结构优化,推进地区的新型城镇化发展等方面给予启发和探索。     

基于SSD卷积网络的视频目标检测研究

针对传统卷积神经网络对远距离视频目标识别效果差的原因,本文提出一种改进的基于SSD卷积网络的视频目标检测模型.首先,对数据集进行剪裁,旋转等预处理,提高网络检测泛化能力,其次,采用coco数据集Mobilenet_SSD预训练模型,由于其具有轻量级网络模型特点,减少计算开销,减少内存占用量.然后,再结合voc2012数据集进行二次训练微调处理,加快训练收敛速度,使用自定义数据集能有效检测特定场景目标,能够有效识别远距离场景下视频目标物体.实验结果表明,改进的网络检测模型适用于远距离目标检测,减少计算量,降低硬件内存资源消耗,提高网络模型性能和检测精确度,具有较好的鲁棒性.