基于Web的研究生招生管理系统的研究

随着研究生招生制度的改革和招生规模的扩大,利用计算机信息与网络技术,实现基于Web的研究生招生管理对于提高管理水平和工作效率具有重要的意义。本文介绍了以Asp．Net和SQL Server为技术支持,开发设计的基于Web的研究生招生管理系统功能完备实用,满足当前研究生招生工作的需要,提高了管理水平和工作效率。     

基于多元线性回归与工程造价倒算的土木工程投资估算方法研究

土木工程在我国经济和社会发展中占有重要地位,造价控制是工程项目三大目标之一.本文通过建立同类型土木工程模型库、利用高精度土木工程造价预决算结果倒推低精度的思路,结合多元线性回归统计模型并科学合理将其利用.具有满足精度要求和使用方便的实用价值.利用基于多元线性回归与工程造价倒算的土木工程造价估算模型在住宅工程实际案例的计算中表明,此方法是有效的,而且在使用时只需要将建筑面积和建筑高度代入模型便可得出结果,十分便利,它为土木工程造价估算决策提供有价值的参考依据.     

基于k-邻域密度的离散点云简化算法与实现

提出一种基于k-邻域密度(即k-邻域中的点云密度)的离散点云简化算法, 并给出了在三角网格重构中的实现. 该方法不仅可以保证实物模型重建后的整体轮廓, 而且在细节部分也较好地保持了局部形状特征. 三角网格重构的实验结果表明, 所给方法简单、 高效, 同时, 在实物模型平滑处与曲率变化较大处均取得了理想效果.     

MAEA-DeepLab:具有多特征注意力有效聚合模块的语义分割网络

为了实现网络的低训练成本,在保持高精度的同时大大降低计算复杂性,提出了带有多特征注意力有效聚合模块(MAEA)的语义分割网络:MAEA-DeepLab.该编码器主网络采用了下采样16步幅的低分辨率特征映射,获得高级特征.解码器通过MAEA模块充分利用特征的空间注意力机制,有效聚合多特征,获得具有强大语义表示的高分辨率特征,有效地提高了解码器恢复重要细节信息的能力,实现了高精度分割.MAEA-DeepLab的Multiply-Adds只有DeepLabV3+架构的30.9%,即943.02 B,大大降低计算复杂性.架构不经过COCO数据集预训练,仅使用两张RTX 2080 ti GPU,在PASCAL VOC 2012数据集和CityScapes数据集的测试集上进行了语义分割基准测试,mIOU分数分别达到了87.5%和79.9%.实验结果表明,MAEA-DeepLab以低计算开销达到了很好的语义分割精度.     

基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测

采集并构建一个包含正常和故障机动车发动机的声信号数据集，提出基于门控双卷积神经网络的机动车发动机故障检测方法.在门控卷积神经网络基础上设计门控双卷积神经网络.对比不同方法的实验结果可知：支持向量机(support vector machine,简称SVM)方法的检测准确率最低，该文方法的检测准确率最高；对声信号进行加噪和调音时，该文方法表现出好的鲁棒性.     

螺旋式气波制冷机结构参数匹配数值研究

结合理论分析和数值计算，对螺旋式气波制冷机中的核心结构——波转子，进行了结构敏感性分析.首先，根据波转子内激波与膨胀波等波系的流动，建立螺旋式波转子的理想波图，由此揭示波转子内能量传递与气体流动规律.在此基础上给出一维螺旋式波转子结构设计方法，该方法具有一定精度，可以用于指导螺旋式气波制冷机设计.接下来建立螺旋式压力振荡管的数值模型，研究波转子垂直长度、螺旋长度以及螺旋导程对其效率的影响，并提出最优螺旋导程的拟合方程.最后，建立螺旋式气波制冷机整机模型，对比不同螺旋导程下的等熵制冷效率.结果表明，对一定垂直长度的波转子来说，随着螺旋导程的增大，等熵制冷效率先增大后减小，与拟合方程结果相符.经过螺旋最优化的波转子等熵制冷效率高于同垂直长度的均直型波转子，提高值可达13%.