双向多尺度LSTM的短时温度预测

针对长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)无法有效提取温度数据的多尺度特征和反向特征的问题,该文提出了一种双向多尺度跳跃LSTM(bidirectional multi-scale skip long short-term memory,BMS-LSTM)的短时温度预测模型.该模型以LSTM为核心单元,采用双向深层网络结构提取反向特征; 根据温度数据日的周期性设置跳跃连接数提取多尺度特征,解决了指数增长的跳跃连接数后期跳跃尺度过大的问题; 最后使用全连接层进行特征融合预测.实验结果表明:BMS-LSTM成功提取了温度数据的多尺度特征和反向特征,预测均值误差仅为3.890,优于对比模型,是一种有效的短时温度预测模型.     

A Scalable Intrusion Detection System for IPv6

0 IntroductionIPv6 ,as a new, widely available version of Internet proto-col , contains numerous features that make it attractivefroma securitystandpoint[1].IPv6is not a panaceafor securi-ty,though, because the basic mechanisms for transportingpackets across the network stay mostly unchanged,and theupper-layer protocols that transport the actual application dataare mostly unaffected.IPv6 is usually deployed without cryp-tographic protections of any kind in real environment[2].So,IPv6 securi…     

增压直喷汽油机机械损失及分解摩擦试验研究

基于AVL试验台架,对一款先进车用增压直喷汽油机分别开展整机摩擦试验和分解摩擦试验,研究全转速范围内整机机械损失和各子系统机械损失的变化规律。研究结果表明：节气门开启与否对整机机械损失压力影响较大;在中低转速区域,节气门开启后发动机机械损失压力明显下降;但在高转速区域,发动机机械损失压力上升;在节气门开启时,增压器才对发动机倒拖功率有影响;随着转速增加,附件损失和曲轴损失所占百分比变化很小,气门机构损失所占百分比逐渐减小,而活塞连杆损失百分比逐渐增加;在低转速时,发动机机械损失主要为气门机构损失,1 000 r/min时达到52.3%;在高转速时,除附件损失外,其余3种损失大体相当。以上规律为提高增压直喷汽油机的机械效率提供依据。     

特征房价空间分析及连续型深度置信网络预测

以上海为研究区域,利用数据爬虫手段搜集、整理上海市二手房交易数据,通过空间自相关分析二手房交易价格的空间效应,并使用连续型深度置信网络对二手房交易价格进行分析预测.研究结果表明:上海市二手房交易价格在空间上具有显著的自相关效应,在上海市核心区域存在高-高集聚效应,在周边区域呈现低-低集聚效应,而在核心与周边交界地区存在高-低集聚和低-高集聚的负向空间效应;特征变量对价格偏高区域的二手房交易价格解释力度较小;除中心区域外,基于连续型深度置信网络的特征变量对上海市二手房交易价格预测能力良好.     

Metallurgy, the Father of Materials Science

The BeginningsThe English- language phrase materials science andengineering ( MSE) emerged at an unknown timeand place in the United States of America in theearly 1 95 0 s.One suggestion is that it,and theconcept it denotes,arose out of sustaineddiscussio…     

基于深度学习的小样本墙壁缺陷目标检测及分类

近年来,无须人工干预的深度学习已成为缺陷图像检测与分类的一种主流方法。文章针对室内墙壁缺陷缺检测中数据集大多是小样本的问题,提出了相关的深度学习研究方法。首先,自制墙壁表面缺陷数据集（Wall surface defect dataset,WSDD）并对其进行数据标注,进而使用Faster RCNN和YOLOv5进行目标检测,两个模型的评价指标（Mean Average Precision,MAP）均高于0.517,表明本文采集的WSDD有效。然后,采用几种传统的数据增强方法（尺度调整、旋转和翻转）及图像拼接和图像融合的方法来扩充原始数据集的数量。最后,将增强前后的数据集分别用四种经典的深度卷积神经网络（ResNet34、ResNet50、DenseNet121、VGG16）模型进行测试,结果显示经过数据增强后,四种模型的识别精度明显高于增强前,分别为98.86%、99.47%、99.06%和90.25%,证明本文所采用的数据增强和深度学习方法缓解了数据集小样本的问题。     

新形势下的大学生就业指导工作思考与对策

面对当前严峻的就业形势,大学生就业难的问题日益凸显,成为社会广泛关注的焦点.本文简要分析了我国当前大学生就业形势,分析了大学生就业难度主要原因,提出了加强大学生就业工作的思考和对策分析.     

板材小圆角柔性成形机理

针对带有局部小圆角特征的试件,提出一种2道次大圆角变小圆角的柔性成形方法。根据试件贴模过程中与模具相切位置的不同,首先分析第2道次成形过程中2种贴模方式的优劣,给出影响凸凹小圆角贴模过程的流料方式及直壁区的应力状态,并通过理论分析给出第1道次成形合适的凸凹圆角的计算公式。研究结果表明：贴模方式2更有利于小圆角的成形,是凸凹小圆角的较好成形方式。