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将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径
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讨论了强激光场下单壁纳米管的声子增益效应.采用含时微扰方法计算了不同温度下声子占据数随时间的变化率(声子增益系数).计算结果表明,在强激光场下纳米管中的声子占据数随时间非线性增加,增益系数与温度和激光场强都有关系.随着温度升高,声子增益系数迅速减小;在确定的温度情况下,激光场强越强,声子增益效应越明显,并对这个现象给出了合理的物理解释
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基于热动力学理论,通过对演化方程的线性稳定分析,确定了1-3型BaTiO3-CoFe2O4(BTO-CFO)多重铁性复合材料中的铁电、铁磁相变温度.考虑系统中基底与薄膜之间及薄膜内铁电相、铁磁相之间的内应力和外应力的弹性耦合,确立了顺电到铁电/铁磁地相变临界温度地解析式.临界温度与两相体积分数、基底、薄膜的晶格尺寸、薄膜两相的材料性能及薄膜厚度都有很大关系.两相的相变临界温度可以通过调节体积分数及薄膜厚度进行控制
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等级保护(简称等保)是我国信息安全的基本政策,随着区块链技术在各行业中的应用日趋广泛,有必要同步推进区块链系统的等级保护测评工作,这将有利于推动该技术在我国的持续健康发展。有鉴于此,依据等保第三级的应用和数据安全要求,给出了区块链系统中对等网络、分布式账本、共识机制和智能合约等核心技术的具体测评要求及实施方案,并从等保2.0规定的控制点出发,分别对当前区块链系统运行数据与基于日志流程的安全审计机制进行了归纳与分析。通过上述评估与分析可知区块链系统在软件容错、资源控制和备份与恢复等方面满足等保要求,而在安全审计、身份鉴别、数据完整性等方面则有待进一步改进
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针对某特殊钢厂炼钢-连铸生产调度问题,首先,构建以炉机匹配度、连浇炉数以及过程等待时间等为主要评价指标的多目标优化调度数学模型.进而,对工艺流程结构以及炼钢、精炼和连铸三个工序的运行时间进行解析,分析合理的产品结构范围及不同产品结构下的生产组织模式.根据炼钢厂运行的\炉机对应\原则,运用柔性工序缓冲调节策略,协调优化炼钢、连铸工序间的生产节奏,求解不同生产模式下的调度方案.最后,通过仿真计算与实际生产状况的综合分析,验证了调度模型和求解策略的有效性和优越性
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为提高炼钢-连铸作业计划编制中资源配置的有效性,提出了一种面向生产流程动态网络的自组织资源配置蚁群算法.炼钢-连铸作业计划以最小化炉次作业冲突时间和作业前等待时间、尽早安排连铸机开浇时间为目标,以连铸机连浇等工艺要求为约束条件建立模型,按生产流程网络结构的时空逆序关系设计了蚁群求解算法.利用某钢厂实际生产作业计划数据进行的算法验证结果表明:模型及算法能迅速得到高质量的可执行炼钢-连铸生产作业计划
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为了降低硬件开销,越来越多的加法器电路采用传输管逻辑来减少晶体管数量,同时导致阈值损失、性能降低等问题。本文通过对摆幅恢复逻辑与全加器电路的研究,提出一种基于摆幅恢复传输管逻辑(Swing restored pass transistor logic, SRPL)的全加器设计方案。该方案首先分析电路的阈值损失机理,结合晶体管传输高、低电平的特性,提出一种摆幅恢复传输管逻辑的设计方法;然后,采用对称结构设计无延时偏差输出的异或/同或电路,利用MOS管补偿阈值损失的方式,实现异或/同或电路的全摆幅输出;最后,将异或/同或电路融合于全加器结构,结合4T XOR求和电路与改进的传输门进位电路实现摆幅恢复的高性能全加器。在TSMC 65 nm工艺下,本文采用HSPICE仿真验证所设计的逻辑功能,与文献相比延时降低10.8%,功耗延时积(Power-delay product, PDP)减少13.5%以上
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在直流电弧炉炼钢过程控制系统中,由于它的复杂机理,高度非线性加大了建模的难度.为提供适用于直流电弧炉炼钢过程优化控制的模型,提出一种引人遗传算法的神经网络建模方法,并将其用于某厂直流电弧炉炼钢过程模型的建立,获得了很好的效果.同时给出了基于现场实测数据的仿真结果
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大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天,多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法,赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务,介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上,重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外,本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式,并对未来可能的研究方向进行思考与展望
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