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在21世纪全球信息电子化、网络化迅速发展的大环境下,无论是从大趋 势上看,还是从自身商业利益和学习工作角度考虑,建立内部管理信息系统 和与外界通讯是当务之急的任务。同时带宽的扩大和各类网络技术的发展, 网络的应用越来越广。在学习、科研、教学等方面对网络的需求量、带宽大 小、稳定性、安全性提出了非常髙的要求,目前,大学作为信息人才的培养 以及信息流通、再生的桥头堡,在互联网浪潮中扮演举足轻重的角色。校园 网已成为一个学校必备的信息基础设备,其规模和应用水平已成为衡量学校 教学与科研综合实力的一个重要标志。在此形势下,我们对中南林学院进行 校园网的优化组网,以达到综合教学科研的目的

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要

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尾矿库溃坝灾害应急响应时间短、潜在威胁巨大,往往造成惨重人员伤亡与巨额财产损失. 近些年尾矿库安全事故发生数量的总体下降趋势充分体现出现代化技术及安全管理方面的进步,然而重大事故发生频次却不减反增,2015年巴西Samarco铁矿与2014年加拿大Mount Polley重大溃坝事故及其惨重后果,再次为尾矿库安全敲响警钟. 我国现存尾矿库8869座,含\头顶库\1425座,安全形势复杂. 本文在收集大量相关领域文献的基础上,聚焦尾矿库溃坝灾害防控体系中的安全监测、灾害预警与应急准备、安全管理与标准规范这三大方面核心内容,分别综述对比国内外现状及前沿进展,探讨分析我国当前所面临的问题并尝试提出改进建议,为尾矿库防灾减灾理论研究与技术革新提供参考. 结果表明:(1)我国尾矿库安全监测标准更高,但仪器耐久性、可靠度与实用性不足,专用监测器件与新技术的研发应用势在必行;(2)灾害预警方法单一且可信度不高,而信息技术融合应用成为发展趋势;(3)应急管理与预警决策需以充分的科学论证为基础,当前研究在试验手段与计算方法上存在局限;(4)我国拥有完善的安全管理标准规范体系,但在安全等别划分、全生命周期管理、主体变更、事故总结等方面相对欠缺

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