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1.
当前,住宅高空坠物伤人事件逐渐成为重要的安全隐患,对现有住宅建筑进行防止高空坠物的改造势在必行.随着城市的可持续发展,老旧小区的改造日益成为城市更新的重要环节,而提高人居环境安全性是老旧小区改造的重中之重.结合目前城市老旧小区改造的推广实施,在遵循微改造原则的前提下,提出在建筑外墙上增设外延防护装置以承接高空坠物的解决方案.所设计的防护装置是在建筑外墙上加装由支架模块和钢缆组成的复合承力结构,并在其上覆盖柔性板材.该方案不仅能有效地化解高空坠物所带来的风险,而且具有资金投入少、施工周期短和造型美观协调的优势.  相似文献   
2.
由于建筑物或地形遮挡等因素,分布式地面战术移动点对点Ad-Hoc作战单元节点脱网时有发生,造成网络分裂,作战任务不能很好地遂行.为此,提出采用拓扑机器人来监视网络拓扑,拓扑机器人节点周期性发送拓扑探测消息收集网络拓扑状态,计算网络节点重要性,调整重要度最小的拓扑机器人节点,优化和重构当前拓扑,提高抗毁性.结合数值计算与网络仿真,验证拓扑机器人带来的网络抗毁性的提升.结果表明采取拓扑机器人来优化拓扑,可以有效地提高网络的抗毁性.  相似文献   
3.
目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。  相似文献   
4.
基于消费者隐私视角,检验消费者隐私态度、定向广告认知和行为意愿之间的关系。通过对258份消费者随机抽样数据进行实证研究,分析个体特征变量在隐私态度,隐私控制度、隐私敏感度上的差异,并通过结构方程路径分析验证假设。研究结果表明:消费者隐私态度直接显著正向影响其定向广告认知水平和行为意愿;消费者定向广告认知水平直接显著负向影响其行为意愿;定向广告认知在消费者隐私态度和行为意愿之间存在显著的部分中介作用。因此,企业应重视消费者隐私关注,在投放过程中关注用户感知以优化定向广告。从而实现定向广告精准投放与消费者个人隐私关注的平衡。  相似文献   
5.
为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles,SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素,通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿;采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分,以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型;提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法,并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1,2,3元/km) 下的使用频率有显著影响;使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行;公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.  相似文献   
6.
为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法对海浪图像特征点进行立体匹配得出视差图,最后根据三角测量原理获取图像的深度信息,实现海浪波面的三维信息重建.实验结果证明,在针对海浪图像时,该方法具有更高的精度和准确度.  相似文献   
7.
传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.  相似文献   
8.
针对地空三分量电磁探测对接收信号高速、同步、大量存储、同时记录线圈姿态信息的需求,提出了带有高精度同步姿态测量的全波形地空电磁探测数字接收系统。设计了针对地空电磁法的模拟信号调理电路,通过两片同步驱动的高速24位AD芯片实现三通道高速采样,由FPGA实现了大量数据的实时传输。设计了同步姿态测量装置,可实时同步存储线圈姿态数据。实测结果表示,该数字采集系统能满足三个通道全速192 k Hz的采样率采集电磁数据、以100 Hz的采样率得到同步的线圈姿态数据,并通过实地野外实验证明了该系统可以完成含姿态测量的地空电磁三分量数据采集工作。  相似文献   
9.
针对爆炸场温度高、温度动态范围大、不可直接测量、温度场重建难以取得较高精度等问题,改进了一种在图像重建中广泛应用的联合代数重建(simultaneous algebraic reconstruction technique,SART)算法,以实现爆炸场中温度场的重建。该改进方法将原算法迭代固定步长改为自适应步长,通过判断相邻像素间是否产生畸变来决定迭代步长的大小,无畸变时迭代步长较大,有畸变时则加入惩罚使迭代步长变小;并在SART算法满足的最小二乘准则中加入均匀性准则,提高重建质量。通过仿真实验讨论了惩罚区域和惩罚系数对重建图像质量的影响,并对比了传统SART算法和在校正项中加入惩罚的SART算法。实验结果表明,由于改进方法在迭代系数中加入了惩罚项,得到的重建图像质量更高。  相似文献   
10.
针对实际拍摄的亚像素信息较少的低分辨率运动图像,重构图像通常较为模糊,甚至不能分辨。为此,提出一种新的基于残差神经网络的高强度运动超分辨率图像重构方法。令沿运动方向的亮度保持恒定,通过光流场匹配实现高强度运动图像的运动估计;根据运动估计结果和超分辨率重构的基本思想,将BP神经网络看作残差神经网络的基础建立残差神经网络,对残差神经网络进行训练,参照训练样本将经插值法放大若干倍的待重构高强度运动图像作为输入,将高分辨率图像和输入图像间的残差作为输出,把输入和输出累加获取超分辨率图像,实现若干放大倍数高强度运动超分辨率图像的重构。实验结果表明,所提方法运动估计准确,重构图像清晰、质量佳。  相似文献   
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