智慧庭院照明系统设计与实现

针对传统照明设备在智慧庭院场景应用性差、用途单一、无法提供优越的用户体验等缺陷,将物联网技术、脉冲宽度调制（PWM）调光技术、无线通信技术、云技术与手机APP相结合,设计出一种智慧庭院照明系统。该系统通过智能传感器件,对庭院照明设备进行实时监测控制,并将检测数据发送至物联网云平台和手机APP人机交互界面。测试结果表明,该系统可根据环境自动开关、调整照明方式,根据红外遥控器指令实现近距离控制,通过手机APP调光调色及选择照明方式。     

冀北地区传统村落记忆基因的活态测评研究——以蔚县传统村落为例

在《中国历史文化名镇(村)评价指标体系》和《传统村落评价认定指标体系(试行)》的基础框架上,结合集体记忆和文化基因相关理论提出记忆基因的概念,并根据实地调研数据从选址环境、格局肌理、乡土建筑、传统生活方式和传统民俗技艺五方面拟定评价指标,对冀北蔚县9个传统村落进行记忆基因的活态测评。量化分析获得以下结论:1)整体来看失活问题普遍,各村落指标活态差距明显。2)从指标层看,传统民俗技艺是影响村落记忆基因活态的核心因素,落实到具体指标中,习俗信仰延续性、空间格局完整度和村落空心化程度是影响村落记忆基因活态的主导因素。3)村落类型成为影响活态程度的典型因素。据此从要素强化、记忆存档和文化复兴三个角度提出记忆基因的留存思路和发展策略,以实现传统村落的活态传承。     

基于MSP430的多功能信号发生器设计

针对一般信号发生器存在价格昂贵、便携性差,且在特定场合产生信号针对性不强等问题,基于直接数字频率合成原理设计了一种多功能信号发生器.信号发生器以MSP430F149单片机为控制核心,利用AD9852芯片产生1 Hz～20 MHz的正弦信号及AM、ASK、BPSK、FSK等多种调制信号.整个系统结构紧凑,具有良好的人机交互界面,电路简单,功能强大,具有较好的稳定性和抗干扰性能,使用方便.     

数据驱动下高校知识产权信息服务融合的推进策略

数据驱动下的高校知识产权信息服务融合作为一种新的发展模式,为传统知识产权单边服务向多边融合转变提供了新的发展思路.结合高校知识产权信息服务融合的数据需求、技术需求与服务需求,揭示了信息服务融合现有困境,进而提出发展思路,并从服务平台融合、机构职能融合、制度融合等角度为高校知识产权信息服务融合发展提供了参考.     

综合控制系统的动态输出反馈控制器设计

为进一步对控制系统进行系统分析与设计,对离散时滞奇异摄动不确定控制系统设计动态输出反馈控制器,使闭环系统渐近稳定.针对时滞依赖和时滞独立两种情形进行讨论,构造一种新的二次求和型李雅普诺夫泛函.利用交叉项界定方法对泛函差分过程进行放大,并综合运用引理消除系统的不确定性,推出动态输出反馈控制器在时滞条件下存在的充分性判据,扩大控制器的摄动控制范围.对所得结论进行推广,通过算例验证该方法的有效性和可行性,并通过对比相应文献,说明所得控制器具有一定的优越性,可使闭环系统渐近稳定.不仅符合设计要求,而且能达到二次调节控制效果.     

双孔劈裂条件下地应力及孔间应力的耦合分析

针对注浆过程中的裂纹扩展问题,通过理论分析和数值模拟,研究了地应力与孔间应力耦合作用下劈裂注浆的作用机理.研究结果表明:单孔劈裂主要受地应力影响,钻孔沿着最大主应力方向或垂直于最小主应力方向扩展.双孔劈裂受到地应力与孔间应力扰动的耦合作用,相当于力矩合成定理,使钻孔沿其合力方向扩展(孔距较大时相当于两个单孔劈裂);其劈裂破坏过程可分为应力积累、裂纹稳定扩展、失稳破坏三个阶段,双孔间观测点处的最大主应力和孔隙水压力会随着计算步数的增加分别对应形成应力跌落区和能量累积区;钻孔间距较小时初始起裂压力的变化不明显,而间距较大时初始起裂压力随侧压力系数的增加而增加.     

地震和灾后重建过程城市物质流分析——以四川省广元市为例

利用自下而上的物质流分析方法,从建筑、基础设施、交通工具、耐用品、设备5个部门核算广元市2005—2015年钢铁、水泥的存量及流量,评估城市的建设和发展状态．结果显示:2008年广元市钢铁、水泥的存量由于地震因素明显下降,灾后重建主体阶段（2008—2011年）快速上升,2015年人均存量分别达到3.2×103、7.8×103 kg·人?1;2008年后物质使用效率逐渐下降,约为全国平均水平的50%．基于物质存量的核算结果,采用指数分解法分析驱动因素．结果表明经济增长因素是广元市物质存量增长的主要驱动因素,材料的使用效率则对存量的增加产生抑制作用．研究结果可为城市的灾后重建或城镇化发展提供科学依据及政策建议．      

世界航天发射运输的发展趋势

针对世界航天发射运输系统,梳理了国内外发展现状和发展特点,综合对比了国内外航天发射场、运载火箭、火箭发动机的发展现状,并提出了未来发展趋势和展望.提出了低成本进入空间将改变世界航天发展的基本格局,航天远程跨域运输将突破航空领域运输效率的极限,指出了天地往返运输将成为维系空间环境的必然选择,轨道的多样性将催生多样态全域发...     

利用轻量化深度学习模型和加速度信号的枪击识别方法

枪支射击的检测与识别有助于实现枪支和子弹的精准管控,从而防止枪支滥用、提高公共安全。区别于传统利用加速度传感器的枪击识别需要进行特征提取的方法,本文针对不同类型的枪击加速度信号,首次采用深度学习的方法进行研究,提出了一种新的兼顾精度和轻量化的EfficientNetTime时间序列分类模型。该架构核心由MBConvTime,Fused-MBConvTime模块组成,能够自动提取枪击加速度信号特征,对不同输入时间尺度更具鲁棒性。在识别精确率方面达到97.42%超越传统枪击识别算法,并在公开枪击数据集上与SVM、决策树、随机森林三种传统机器学习模型和FCN、Resnet、Inceptiontime、Xceptiontime四种时间序列深度学习模型对比。实验结果表明EfficientNetTime模型更加高效,识别精确率也更高。