汉语成语中的空间量研究

成语中的空间量有大与小、客观与主观、明确与模糊、具体与抽象等种类;在一条成语中,空间量常与其他某一种量(物量、时间量、动量或程度量)搭配;成语描写空间量具有显著性与隐蔽性、静态性与动态性、借具体的空间量表达抽象的空间量、属性相同的或相反的空间量配用、空间量形成对比等特点;空间量具有语义、语法和语用等作用;抽象空间量的表达得力于隐喻;成语描写空间量有词汇、语法和修辞三大手段。     

电力信息化项目可行性研究管理模式的建立

电力信息化建设是当前电力建设的基础,因此在其建设前必须对其可行性进行调研与分析。电力信息化项目的科研管理需要建立一个相对固定的模式,以此保证操作的规范化。     

二元半规范双小波框架滤波器的构造

多元双小波框架的构造由于其较大的自由度和计算的复杂性，一直是小波框架研究内容的难点问题之一。本文提出了一类具有规范滤波器的二元双小波框架的构造方案。具体地，对给定的一对低通滤波器组，利用混合酉扩展原理，首先建立可以生成半规范双小波框架的高通滤波器对的最小数目，然后根据滤波器和多相矩阵之间的关系，给出了构造双小波框架滤波器的具体方案。     

光网络线路安全操作规范探讨

“城市光网”将是各通信运营商未来几年最重要的网络建设工作，在光网络建设施工和维护过程中，不标准、不规范的安全操作不仅影响工程质量，容易造成人身伤亡事故，这些事故严重影响了光网工程的进程。该文分析了光网络线路施工维护中存在的安全问题，探讨了光网络线路施工维护过程中的安全操作规范。     

安然 厚积薄发

正安然的直销之路是一条坚持自我规范的隐忍之路,一路走来,它用企业的成长与收获向整个直销行业证明了"不忘初心,方得始终"。自诞生之日起,安然便将诚信、爱和感恩放在首位,不炒作,不激进,一心一意地为企业发展积蓄能量。十年之后,安然的坚持有了回报。2014年9月21日,安然公司2014年上半年表彰大会在威海文登体育中心召开。幕布徐徐拉开,系列表彰活动与规划发布,除了映衬"安然梦,铸辉煌"的会议主题外,也将安然十年的发展(爱的主题)浓缩成一出舞台剧,呈现在近5000名市场人员面前。     

单桩竖向抗压静载试验方法的中印对比

通过对比单桩竖向抗压静载试验的不同,对中国、印度两种规范的加载装置精度、加载程序、取值方法等进行了横向比较,为参与国内外工程的专业技术人员提供参考。     

基于均匀设计的海峡两岸高层建筑顺风向风荷载多因素分析

为明确海峡两岸高层建筑顺风向风荷载的异同,对两岸建筑风荷载标准进行了对标分析,并采用均匀设计方法进行了高层建筑顺风向风荷载多因素分析。研究表明:两岸风荷载标准中基本风速取样方法和极值分布参数取值方法存在明显区别,风压高度变化系数分布和不同重现期的设计风速转换系数大致相同,台湾标准给出的湍流强度建议值明显大于大陆标准;台湾标准分类计算建筑物主体和围护结构的设计风压,大陆标准采用统一表达式,两者给出的设计风荷载组合方式区别明显;以基底剪力和基底弯矩作为评价指标,H/(BL)(1/2)(高宽比)、α地面粗糙度指数)、C_g(脉动效应系数)、C_p(风荷载体型系数)和I_z(湍流强度),对高层建筑顺风向风荷载的影响程度依次减小,H/(BL)(1/2)和α为主要影响因素;随H/(BL)(1/2)的增大,C_g对顺风向风荷载的影响逐渐增强,当H/(BL)(1/2)增大到一定程度时,C_g成为主导因素。     

基于递推规范变量分析的时变过程故障检测

由于规范变量分析(CVA)不适应过程的时变特性,容易把正常的过程改变识别为故障.因此,针对时变过程提出一种故障检测方法是十分必要的.采用指数权重滑动平均来更新过去观测矢量的协方差矩阵.递推CVA有较高的计算负荷是需要解决的关键问题.通过引入一阶干扰理论来递推更新Hankel矩阵的奇异值分解(SVD).与普通奇异值分解相比,显著降低了递推算法的计算负荷.将提出的基于一阶干扰理论的递推规范变量分析(RCVA-FOP)应用于田纳西伊斯曼化工过程中.仿真结果表明,所提出方法不仅能有效适应过程的时变特性,而且可以有效检测到两种类型的故障.     

各国专利局网站的利用

本文涉及中、美、日、欧、韩五大局以及国际专利局网站的利用,重点介绍了在各网站进行专利文献查找时的输入规范以及相关专利申请审查过程的查看方法。     

一种基于深度学习算法的电网故障诊断方法

电网故障原因复杂,开关和保护的误动、拒动以及信道的信号干扰均会给传统的浅层智能模型带来困难,所以需要从更深入的层面表征电网故障,并对其进行故障诊断。针对这一问题,本文提出一种基于深度学习算法的电网故障诊断方法,该算法利用由Convolution层、Pooling层、Flatten层及MLP层构成的深度网络结构,对电网故障信息进行学习并获得对应的诊断模型。试验表明PGFD-DL算法具有更高的稳定性与精度。