AE与Illusion粒子动画路径数据交换的实现

为了解决AE粒子特效制作复杂,调节参数繁多,效果生成速度慢等后期特效制作中遇到的问题,通过在AE中设定粒子特效的位置变化路径,并将此路径数据化处理,利用计算机的数据传输技术,让Illusion粒子特效系统识别此数据,并以此路径数据来控制Illusion粒子特效的路径变化,使之产生预想的粒子特效效果。AE与Illusion粒子动画路径的数据交换的实现,使AE中粒子特效制作简单化。     

Principle and realization method of tunnel deformation detection based on image recognition and data transmission technology

<正>To detect the deformation of the tunnel structure based on image sensor networks is the advanced study and application of spatial sensor technology.For the vertical settlement of metro tunnel caused by internal and external stress after its long period operation,the overall scheme and measuring principle of tunnel deformation detection system is introduced. The image data acquisition and processing of detection target are achieved by the cooperative work of image sensor,ARM embedded system.RS485 communication achieves the data transmission between ARM memory and host computer.The database system in station platform analyses the detection data and obtains the deformation state of tunnel inner wall,which makes it possible to early-warn the tunnel deformation and take preventive measures in time.     

基于SnowNLP的微博网络舆情分析系统

随着微博、抖音、贴吧等新兴网络社交媒体的发展,大量用户开始喜欢使用这些平台进行发布和获取信息,因此累积了大量舆情数据。为了能够及时监测网络舆论动向,更好的维护互联网的安全运营和网络安全,针对实时微博数据,研究设计了一种基于SnowNLP的微博网络舆情分析系统。该系统由舆情数据采集、舆情数据分析和舆情数据可视化组成,能够实现微博数据文本挖掘、网络舆情数据情感分析、舆情数据与关键词匹配结果统计等功能,并能够对微博内容情感分析结果、用户等级、内容分词结果等进行可视化展示。实验测试结果表明：本系统功能运行正常,同时验证了设计方案的可行性和有效性。系统在网络舆情监测领域具有重要的应用价值。     

基于时间函数的高寒矿区地表动态下沉规律研究

高寒地区因为其冻土的特殊性质导致其经历开采后随着季节变化易导致上覆岩层破坏,因此,为准确预测高寒地区矿区上覆岩层的动态沉降的发展趋势,本文选取高寒矿区地表富水区作为研究对象,基于Weibull时间函数与分段函数的思路,结合矿区地表InSAR监测数据建立高寒矿区地表动态沉降模型,讨论了该函数模型的适用性。结果表明:高寒矿区冻胀地表沉降的三个阶段沉降量与时间的关系曲线与Weibull时间函数模型对应曲线相符;对Weibull时间函数的双参数取值进行探讨并优化,最终确定当初始、加速阶段的λ取值2.5,η取值0.068,稳定阶段λ取值2.3,η取值0.048时误差处于限差范围内,能较为准确地模拟预测地表的动态沉降过程,该研究可为高寒矿区的防灾减灾及治理工程提供参考。     

浅谈商用燃气灶具现场检测的方法

从商用燃气灶具使用气源入手,引出商用燃气灶具适用气源的特殊性,并阐述了商用燃气灶具在现场检测时,如何根据现场的具体情况进行科学的检测。     

融合多尺度CNN与双向LSTM的唐卡问句分类模型

当前大语言模型的兴起为自然语言处理、搜索引擎、生命科学研究等领域的研究者提供了新思路,但大语言模型存在资源消耗高、推理速度慢,难以在工业场景尤其是垂直领域应用等方面的缺点。针对这一问题,提出了一种多尺度CNN与双向LSTM融合的唐卡问句分类模型,本模型将数据的全局特征与局部特征进行融合实现唐卡问句分类任务,全局特征反映数据的本质特点,局部特征关注数据中易被忽视的部分,将二者以拼接的方式融合以丰富句子的特征表示。通过在Thangka数据集与THUCNews数据集上进行实验,结果表明,本模型相较于Bert模型在精确度上略优,在训练时间上缩短了1/20,运算推理时间缩短了1/3。在公开数据集上的实验表明,本模型在文本分类任务上也表现出了较好的适用性和有效性。     

基于节点分类的区域货流分布预测方法

为了更加精确地预测区域货流分布并准确描绘区域经济之间的联系与互动,提出了基于聚类算法与改进重力模型相结合的区域货流分布预测方法。首先,通过Pearson相关性检验对货运影响因素进行分析,针对不同区域之间的异质性和相似性,采用K-means++算法进行节点聚类,对起讫点（origin-destination, OD）对进行精细化研究;其次,引入货运影响因素、社会联系强度以及由距离成本和时间成本构建的阻抗函数作为参数,对传统重力模型进行改进,灵活地适应不同地区的交通特征,使得模型更具通用性和适应性;最后,以云南省为例,利用构建的改进重力模型进行货流分布预测,并与传统重力模型预测结果进行比较。结果表明：改进重力模型预测精度比传统重力模型提升了57.75%,稳定性提升了54.66%。该方法预测精度明显提升,为区域货流预测提供了更为可靠的方法。     

基于板-梁理论的FGM双轴对称箱形截面组合扭转理论与有限元验证

基于板-梁理论研究FGM双轴对称箱形截面组合扭转理论与有限元验证.首先,选取弹性模量变化函数,建立能量变分模型,引入无量纲参数,获得双轴对称箱形截面组合扭转的近似解析解;然后,利用微分方程模型计算双轴对称箱形截面组合扭转的精确解析解,给出微分方程解答;最后,利用ANSYS有限元分析软件进行验证,将本文研究所得解析解和ANSYS有限元分析软件得出的解析解进行对比,对比结果验证了本文理论推导及所给出的自由扭转刚度、约束扭转刚度表达式的正确性.     

基于生成对抗网络的气缸套表面缺陷图像生成

针对气缸套缺陷检测中缺陷样本不足限制气缸套缺陷检测性能提升问题,采用基于生成对抗网络的气缸套表面缺陷检测算法.首先,为了保持缺陷图像中原有缺陷位置与特征不变,通过循环生成对抗网络模型学习有缺陷气缸套图像与正常图像的关系;其次,利用学习得到的模型对有缺陷气缸套图像进行风格迁移,即把有缺陷气缸套图像背景替换成无缺陷气缸套图像背景,实现对气缸套缺陷数据集的扩充与增强;最后,通过基于数据增强的RetinaNet网络模型对生成图像的有效性进行验证.试验结果表明,通过生成对抗网络生成的气缸套数据集可以提升缺陷检测性能,进一步证明了生成对抗网络在工业应用的可行性.     

基于模糊粗糙集的层次分类增量特征选择

随着大数据时代的到来,数据的类标签数量急剧增加,对现有的分类任务带来了严峻的挑战。为了解决这个问题,人们通常将标签组织成层次结构,使用结构中所包含的信息来对任务进行学习。考虑样本的不断增加,使用模糊粗糙集信息熵设计了一种面向层次分类的增量特征选择算法。考虑兄弟策略,将现有的λ条件熵推广到了层次分类的情形,设计了一种非增量的层次分类特征选择算法,设计了λ增量条件熵,基于此设计了增量版本的特征选择算法。在实验中,采用了包括非增量版本在内的7种不同的特征选择算法在5个层次数据集上与增量算法进行比较,实验结果验证了2种算法的有效性,并且所设计的增量算法能在不影响性能的情况下加快特征选择的进程。