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1.
电缆在使用时一般会铺设在电缆槽中,而电缆槽对铺设其中电缆之间的串扰会形成影响.针对电缆槽中电缆之间的串扰问题,提出一种结合多端口网络理论及分块级联思想的建模方法,使用基于波导格林函数的矩量法来提取电缆槽中电缆间的分布参数,并用虚拟节点理论将提取的分布参数矩阵转化为模型中的传输函数.通过与商业电磁仿真软件的仿真结果进行对比,验证了本文的模型及算法在分析电缆槽中电缆间的串扰问题时具有较好的精确度,最后运用此方法分析了电缆处于电缆槽中不同位置时的线间串扰大小,并结合铁路现场的实际情况对电缆槽中电缆的布线方式提出了建议. 相似文献
2.
提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。 相似文献
3.
基于线上线下多种渠道的创意扩散研究是企业管理的新兴研究热点之一.为此,引入多重网络理论与传播动力学理论,考虑工作中线下沟通、工作中通过企业社交媒体在线沟通及非工作时间电子沟通三种渠道,构建多种渠道构成的多重网络中的创意扩散模型.研究创意在多重网络中持续扩散的阈值条件,并对创意在多重网络中的扩散过程进行仿真实验.结果表明:1)当员工在单位时间内通过以上各渠道沟通的平均次数较接近时,在多重网络中创意扩散的速度较快,创意扩散的范围较广;2)与匀质网络相比,当非工作时间电子沟通子网络是无标度网络时,在多重网络中创意扩散的速度较快,扩散的范围较广;3)增大子网络层间创意扩散的相互促进作用对整个多重网络中创意的有效扩散有积极影响. 相似文献
4.
在矿难事故发生后实时监测被困矿工的生命体征,能够给营救工作提供重要的信息参考,因此设计了一款基于Mesh网的矿工心电信号无线监测系统.通过ADS1292心电检测模块对矿工的实时心电信息进行监测,然后将心电数据经过STM32F103单片机处理后通过OLED屏显示出来.同时,处理后的数据还可以通过无线组网模块发送至上位机进行显示,从而实现对井下采煤工人生命体征进行远程监测的目的.测试结果表明:该系统可以准确获取矿工心电信号波形,实测心率误差不超过4%,具有良好的应用前景和实用价值. 相似文献
5.
6.
随着与世界前沿水平的接近,高中等收入经济体要实现持续增长就必须推进创新战略转型,即从模仿式创新为主转向自主创新为主。以此为基本思路,本文将宏观层面的研究深入到产业层面,构建理论模型,并利用中国与美国1998—2018年工业分行业数据,分析了不同创新战略对生产率的贡献如何随着技术前沿距离变化,并在此基础上探究了创新战略转折点的性质。研究发现:(1)自主创新对劳动生产率的贡献逐渐增加,模仿式创新的贡献趋于下降;(2)当与世界前沿距离达到临界值时,两种技术进步模式对生产率的影响出现转折,利用门槛分析方法作出判断,中国的创新战略转折点应在2005年前后;(3)考虑到产业技术的特性差异,针对技术密集型行业,鼓励自主创新的政策更为有效,而模仿式创新在非技术密集型行业中仍有较大空间。 相似文献
7.
在信息化的时代,"互联网+"对于市场经营的企业产业发展的推动加快了产业智能互联网的形成,这类新型产业在智能化信息处理系统的建设、高速物联网服务等方面的优势都成功领先于传统行业,有助于大力推进市场经济的可持续发展.分别从以下几个方面对"互联网+"产业链作出研究.①"互联网+"是如何推动传统产业进行业务创新的,"互联网+"下衍生出来的高科技产业链创新和传统产业技术的创新是如何出现的;②"互联网+"是从哪几个方面如何推进商业变革的,而传统的商业模式在变革为"互联网+"商业模式后如何为市场创造价值的.无论是传统产业还是互联网产业经营都有其利弊和风险,经过系统的数据分析和研究在互联网的新时代下诞生的新型商业创新产业链在市场中的表现并不像预期中那样稳定,在产业运营的过程中还需要互联网平台通过对互联网内部的制度的建设管理以及产业在市场中运营时的制度进行及时准确的监督管理;③通过对新时代产业互联网发展不同阶段的现况表现以及遇到的一些困难按照互联网产业发展初始期、发展期、成熟期、创新期的顺序给出了对应管理建议和政策. 相似文献
8.
9.
黄寅 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》2020,36(2)
针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。 相似文献