水电站多元场景水下智能巡检关键技术与实践

针对运行期水电站多元场景下复杂结构与环境水下检查的重大难题和迫切需求，以雅砻江流域梯级电站为典型场景，对比分析水电站水下检测环境与海洋开放水域场景的差异，该文提出了复杂场景下水工建筑物水下智能巡检实施的技术路径，构建了水下检测机器人系统装备、超长距离水下供电与通信、水下精确导航与定位、大断面快速精细检测、巡检过程实时监控和缺陷信息智能分析等关键技术体系，进而形成水工建筑物多元应用场景的系统解决方案。该文重点在典型水工隧洞结构和高山峡谷区半开放水域开展多元化应用实践，实现了水工建筑物智能巡检与安全管控，提升了流域梯级电站电力生产经济效益，大幅降低了传统检测成本。该研究成果与实践经验可促进水电枢纽水下智能巡检技术发展，具有重要的行业推广意义。     

高校图书馆学科博客构建策略研究

阐述了高校图书馆学科博客的特点和功能,分析了高校图书馆利用学科博客开展学科服务的优势,提出了高校图书馆学科博客的构建策略.     

高校体育教学中体质弱势群体测试跟踪分析

通过问卷调查,找出体质弱势群体对体育锻炼不感兴趣的原因。然后有针对性其进行一年的个别对待教学,并对一年中的体质测试成绩进行分析。其结果显示,效果明显,这对学生的自身发展与终身的影响都会起到较好的作用。     

基于密度信息熵的K-means算法在客户细分中的应用

为解决企业客户价值体现问题, 提出一种TFA客户细分改进模型, 以客户发展空间T、 购买频次F和平均购买额A为指标, 充分体现客户的价值和发展空间. 首先, 引入局部密度值ρ和信息熵H, 改进K-means聚类算法, 以优化传统K-means聚类方法初始聚类中心的选取问题；其次, 通过搭建机器学习框架, 对选取人工数据集及真实数据集进行聚类实验, 验证模型的有效性. 实验结果表明, 该模型能有效分类客户, 充分反映客户价值及其发展空间, 并通过改进聚类算法提升了算法效率.     

数据仓库中元数据应用管理研究

元数据管理是基于决策支持的数据仓库技术研究的重点。元数据可以很好地对数据仓库中的数据进行描述。介绍了数据仓库中元数据的内容与功能。阐述了元数据在数据仓库中的具体工作流程。