采用Matlab设计单片开关电源

单片开关电源图因其外围电路简单、效率高，而得到广泛的应用。本文介绍了采用Matlab进行三端单片开关电源设计的流程框图，以及作者实际设计三端单片开关电源的Matlab程序，最后分析了设计的试验结果。     

高速水面无人艇动态障碍物危险规避算法

水面无人艇(USV)是一种重要的海洋自主机器人,在障碍物环境中自主航行问题是当前USV的重要研究内容。针对高速USV在动态环境中的危险规避问题,提出一种基于行为的动态危险规避算法。算法首先对USV的运动特性进行分析获得基本运动空间,采用碰撞锥理论对USV与障碍物之间的情况进行判定,将海事规则约束和碰撞约束转换为USV基于行为的约束,通过求解基于偏航角度和速度的优化问题获得USV最优规避行为。仿真实验结果证明所提出的算法能够有效引导USV在高速(30 kn)情况下对动态障碍物实现有效危险规避。     

针对气云爆炸的控制室载荷安全系数

对控制室爆炸载荷的研究主要包括建筑设计载荷与概率爆炸载荷两个方面,并未充分考虑输入参数与计算模型的不确定度对输出结果的影响,采用GDS系统对气云进行探测时,难以保证设计指标的保守性。基于不确定度理论,通过分析气体泄漏扩散以及气云爆炸过程,提出控制室等受体爆炸载荷的安全系数计算分析方法。选取对爆炸后果影响较大的输入参数,利用拉丁超立方抽样法确定输入样本,基于高斯扩散理论提出等价云体积计算模型,通过多能法的应用得到气云爆炸的冲击波超压作为输出,分别利用蒙特卡洛方法与Sobol指数法计算其不确定度与参数敏感度,进而得到安全系数。结果表明:应用于某LNG罐区,依据实际工况选取不确定性参数及其取值区间后,可定量得到泄漏场景下的安全系数;考虑安全系数后,可增强受体爆炸载荷分析的保守性,有效提高对事故的防控能力,并为GDS系统探测提供依据。     

单细胞转录组测序在肿瘤研究中的应用进展

单细胞RNA测序(scRNA-seq)是一种在单细胞水平上分析复杂组织转录的技术,可以识别单细胞基因组突变引起的差异基因表达,以及新的细胞特异性标记和细胞类型.在肿瘤研究的各个方面,scRNA-seq起着重要的作用.利用49篇文献综述了scRNA-seq的原理,重点是scRNA-seq在肿瘤异质性、发病机制和治疗中的应...     

基于白光LED的一种新型光电器件——卡灯

随着100lm／W级白光LED的开发成功,白光LED在显示和照明方面应用普及化进程中又向前迈进了一步。主要介绍了白光LED的新应用——卡灯的结构和原理,及其在生活中的应用。并在电流为20A的条件下,距离为50mm处利用BM-7对其亮度进行测试,测试结果为平均亮度大于3400cd／m^2,均匀度超过85％。     

基于多虚拟信号校验的ZigBee网络信号防冲突算法

针对ZigBee网络节点在大规模的数据通信过程中,会因为通信时域不一致引起冲突的问题,提出了一种基于三角校验碰撞预测的放信道信号冲突机制。运用对同一节点进行通信的信号组成一个多信号虚拟校验区域。通过建立的无线传感信号碰撞冲突检测模型进行通信时域冲突的预测判断。通过时域内的信号二维区域碰撞预测,计算碰撞的可能概率。实验结果表明,运用该方法能够对大数据、对节点、长时间的ZigBee通信网络通信进行优化,提高了节点信道的通信效率。同时,这种方法还大幅降低了无线通信网络的数据碰撞的可能性。     

烟水寒

A公元2800年,人类文明达到顶峰,科技空前发达。相继有好几位宇航员到达了离地球最近的两颗生命星球——蓝月亮和基尔星,并通过激光传声器发回了＂那里有高度文明生物”的震惊消息。航空部派遣7名宇航员驻留基尔星,三女四男,他们的基因被调整过,因此长生不老,用不着担心有一天会联络不到他们。对于外星生物,每个人都充满了好奇,希望从宇航员口中听到关于他们更多的信息。可是从蓝月亮上回来的宇航员,无论男女都离奇地死亡,     

THCAS:内容存储系统及其性能优化

为实现开源的基于内容存储系统及性能优化,以应对固定内容数据存储的急速增长而带来的对这种存储系统结构的广泛需求,该文设计并实现了清华大学的基于内容存储(THCAS)系统,并对系统性能进行了分析和评价,在此基础上,提出了多线程Hash和存储流水线2种基于内容存储的优化方法。在正常操作系统I/O Buffer和去掉异步I/O 2种情况下,将优化后的系统与原系统的写数据吞吐率和CPU使用率进行测试比较,优化后系统在2种情况下均提升了原系统的写数据性能,多线程Hash提高了150%,而存储流水线提高了25%。     

基于窗口函数和分布式集群的可视化学术搜索系统数据查询优化

针对在密集分析型查询请求和海量数据的应用场景下传统关系型数据库MySQL性能不佳问题,提出了基于窗口函数(Window Function)的分析型查询优化方法,以分区(Partitioning)方法代替传统的分组(Group by)操作,并提出了基于分布式集群(SQL-on-Hadoop:SparkSQL)计算引擎的海量数据查询优化方法,采用内存列存储优化技术和Spark分布式集群计算以提高查询性能.同时,以典型的分析型SQL查询实例验证了其有效性.结果表明,所提出的查询优化方法能够显著提高查询性能.与传统的关系型数据库MySQL相比,基于SparkSQL的查询优化方法的查询速度大幅提高,从而验证了其用于可视化学术搜索系统AceMap数据查询的正确性.