支持逻辑电路辅助计算的相变存储系统设计

设计了一种支持逻辑电路辅助计算的相变存储系统,将计算密集型任务卸载至基于逻辑电路的相变存储器(PCM)中,以解决由于大量数据迁移而造成的传输瓶颈问题;同时,利用逻辑电路的并行执行能力来实现对数据的高效处理,并利用PCM的独特优势来提高系统的整体性能.结果表明,所提出的相变存储系统比传统的数据处理方式的性能更佳.     

基于YOLO与图像处理的塔吊裂缝研究

在塔式起重机发生事故越来越频繁的背景下,根据实际需求提出采用YOLOv3捕捉裂缝并提取裂缝区域,使用Otsu算法等图像处理技术对捕捉的裂缝进行转换处理获取贴近裂缝的二值像素图像,最终计算获取裂缝缺陷的具体参考参数,为工程技术人员提供危险评估参考和解决方案根据.实验表明YOLOv3识别精度为80.53％,图像处理获取的数据参数误差在5％-18％区间,基本满足需求.最后还提出存在的一些问题并指出下一步改进的工作方向,更好得帮助塔式起重机安全管理监督.     

基于RS-BPNN理论的边坡稳定性预测及应用

从文献资料中收集并整理了45组各类危险边坡数据实例,结合粗糙集理论的数据挖掘功能和BP神经网络理论的非线性映射功能,建立了基于粗糙集-BP神经网络(RS-BPNN)理论的边坡稳定性预测模型.利用粗糙集对离散化后的数据进行了属性约简,利用神经网络对约简前后的数据进行了网络训练和仿真,并对其中五组边坡的安全系数和稳定状态进行了预测.结果表明,未经约简的BP网络安全系数预测的平均误差率为14.51%,约简后的RS-BP网络预测的平均误差率为7.24%,且经过粗糙集约简后边坡的预测状态与边坡的实际状态更加吻合.     

一种肝脏体纹理压缩方法

文章针对肝脏体纹理色彩锐变图像的局部特征,提出了基于块的游程编码和改进的S3TC混合编码方法。按照4×4像素对肝脏体纹理图像进行分块,直接抽取四种15 bits RGB565颜色作为四色查找表,而不进行插值计算,然后进行混合编码。实验证明,此算法对肝脏体纹理锐变图像较之传统的S3TC编码具有更高的压缩比和更好的图像重建品质。该方法对肝脏体纹理压缩具有较高的参考价值和实用价值。     

砝码表面状态预测及质量吸附修正研究动向

质量实物基准是所有基本量中唯一的实物基准,其缺点是容易受到环境的影响而造成质量的改变。总结了国内外计量院所对砝码表面状态预测方面的研究动向,指出了各国计量院所开展砝码表面状态预测研究的方向,包括:分析质量标准在"空气"和"真空"条件下传递时对质量标准造成的影响,建立砝码质量观测模型及吸附修正模型等。对砝码表面状态的研究和吸附修正技术的研究,最终可以提高质量测量的准确度,为即将到来的质量单位的重新定义研究打下技术基础。     

新疆油田低渗透区块空气驱实验研究

低渗透油藏由于地层能量衰竭较快且注水困难,一次及二次采收率较低,故考虑采用注空气技术来维持地层压力、提高采收率.相对于其他气驱技术,空气驱具有来源广、成本低的显著优势.通过对C-9井区原油低温氧化实验及空气驱实验,研究了目标区块原油的低温氧化特性及油藏条件下的空气驱提高原油采收率幅度.主要从注空气安全和提高采收率潜力方面评价了空气驱低温氧化工艺的可行性.实验结果表明,在相对低温条件下C-9区块原油可以有效消耗氧气,即使氧化速率缓慢,但是考虑空气在油藏中滞留时间及氧化反应的热效率,仍可以保证注气安全,空气驱二次采油可以得到较高的采收率,但是对于剩余油饱和度低的三次采油,空气驱提高采收率的幅度相对较低.     

基于中英文可比较语料的中文零指代消解

针对中文篇章中的零指代问题,提出一种基于中英文可比较语料进行中文零指代识别和消解的方法,并提出英文对等句的概念。利用对等句,重新定义句子间隔,并引入双语词对齐特征。在基准平台基础上,从零指代项识别和零指代项消解两个方面进行研究。在Onto Notes5.0语料上的实验结果表明,与目前性能最好的系统相比,新提出的基于中英对等语料的中文零指代方法取得更好的性能。     

对变电站土建施工中的核心问题和防治对策研究

近些年来，我国的经济飞速发展，因此在各个行业的生产中以及人们的日常生活中对店里的需求越来越大，这在一定程度上是我国的变电站的建设得到了极大地发展，就目前而言，在我国的变电站建设中，无论是建设的规模还是建设的速度，都有了长足的进步，在变电站的建设中，其核心就是变电站土建工程，这回影响到整个变电站的建设的质量，如果出现质量问题，轻则使变电站的运行不畅，重则导致电力系统瘫痪，甚至可能造成人员伤亡，所以在建设变电站的过程中加强土建施工是非常重要的。本文主要针对我国目前在变电站的建设过程中出现的核心问题阐述了对策，目的是使变电站的土建施工能稳定安全并保证质量。     

基于特征提取的连接词识别方法

篇章分析是自然语言处理中一个重要的研究方向。连接词的识别作为篇章分析中的一个基本任务,对后续的篇章分析起到关键作用。针对连接词识别方法中的高维度特征空间问题,提出了基于特征提取的连接词识别方法。具体来讲,引用多种特征提取方法(IG、MI、DF、CHI、WLLR)对连接词识别中所用的所有特征进行打分排序,提取排在前面的一定数量的特征用于分类。实验结果表明特征提取方法能够有效降低特征维度,在仅仅使用50%的特征的情况下能够获得类似甚至更佳的识别性能。