建筑行业人力资源开发的现状与对策

通过抽样调查、重点访谈，采用历史分析、逻辑分析、对比分析等方法，分析了宁波市建筑业人力资源的总体情况，提出了加强宁波市建筑业人才队伍建设，提升建筑企业综合竞争力的相应对策，以提升建筑人力资本和建筑业的综合竞争力。     

逆变器供电双三相异步电机系统的MATALB仿真

为了深入研究多相变频调速系统,需要建立逆变器供电双三相异步电机系统的仿真模型。在双三相异步电机的动态数学模型基础上,利用MATLAB中的Simulink模块库和SimPowerSystems模块库构造逆变器与电机系统的仿真模型,属于信号流与电气流混合仿真,能够较好反映逆变器的电气特性。对模型分别施加正弦电压激励、SPWM电压激励,进行空载起动和突加负载等实验,仿真结果表明了模型的正确性和有效性。     

浅析提高煤矿机电安装质量的有效方法

煤炭资源作为一种重要的能源,在我国工业生产过程中有着举足轻重的作用。我国工业的壮大促使了我国煤矿企业的发展。在煤矿企业当中,煤矿机电设备可以有效的保障煤矿企业生产的安全性、可靠性,为煤矿企业的经济效益提供技术保障。而煤矿机电设备安装质量直接影响到了煤矿生产的安全。为此,提高煤矿机电安装质量有着重大意义。本文就提高我国煤矿机电安装质量的有效方法进行了相关的探讨。     

基于数据中台的企业财务报表远程共享系统

由于传统的共享系统存在服务器占用率较高的问题，设计基于数据中台的企业财务报表远程共享系统。通过共享数据配适器电路和财务数据传导网关；基于数据中台接口对财务报表数据进行采集，作为传输对象统计和分析的基础元素，建立财务报表数据传输自助通道，并应用共享模块远程传导数据。仿真结果表明，所设计系统服务器占用率较低，系统共享效果较佳。     

基于EMD分解和改进GWO-BP神经网络的滑坡位移预测

考虑到滑坡位移受多因素的影响,结合信号分解与智能算法,提出了一种时序分解-模型构建-模型训练的EMD-BP-TIGWO滑坡位移预测方法。首先,利用EMD方法将滑坡监测数据分解为多个IMF分量及一个残余量,将分解后的分量划分为周期项及趋势项位移;其次,构建BP-TIGWO模型,引入Tent映射及自适应权重,提高灰狼算法的收敛速度及全局搜索能力,并利用TIGWO算法优化BP神经网络的权值及阈值;利用Pearson相关系数对周期项滑坡位移与降雨量间的时滞期数进行分析,利用优化后的BP模型分别对周期及趋势项滑坡位移进行预测;最后,将各分量预测值进行叠加得到滑坡累计位移预测值,并对模型预测准确率进行评价。实验结果表明,EMD-BP-TIGWO模型在考虑降雨输入特征下,连续32 d预测的RMSE、MAE及R²分别为0.64、0.51及0.97,模型预测精度明显高于未考虑时滞的EMD-GWO-BP、EMD-GWO-BP、BP-TIGWO、BP模型的预测精度,可为预测滑坡的位移提供参考。     

前台电力数据逻辑结构规则自动提取方法设计以及实现

在前台电力数据逻辑结构规则提取过程中，由于生成的规则非最优化，导致规则的表达能力不强、规则识别较低。基于此，设计一种前台电力数据逻辑结构规则自动提取方法。采用神经网络模型清洗数据，选择所需数据集，将其转换为满足神经网络要求的数据，并对其作进一步转化。针对转化后的数据，利用蚁群算法不断优化，实现对前台电力数据逻辑结构规则的自动提取。实验结果表明，与三种传统的规则提取方法相比，提出的规则自动提取方法所用规则长度最短，所需规则数量最少，规则的覆盖度最大可达到100%。     

能源大数据智能监管系统设计

能源大数据量级的不断增加给能源大数据智能监管带来了极大的困难。为此提出能源大数据智能监管系统，搭建能源大数据架构单元，设计采集单元和访问接口单元，完成系统硬件设计。通过处理计算能源大数据信息，追踪控制能源数据源头，设计全景态势可视化呈现，实现能源大数据智能监管系统的软件运行。经实验证明系统能源大数据的压缩率高、数据态势预测误差小，具有一定应用性。     

BiVO_(4)/Bi_(2)MoO_(6)/g-C_(3)N_(4)复合光催化材料的制备及性能北大核心

采用水热法制备BiVO_(4)/Bi_(2)MoO_(6)/g-C_(3)N_(4)复合光催化材料。当BiVO_(4)与Bi_(2)MoO_(6)物质的量比为10∶1,g-C_(3)N_(4)对BiVO_(4)的掺杂量为1.0%,pH为3,反应温度为160℃,反应时间为6 h时,制备的BiVO_(4)/Bi_(2)MoO_(6)/g-C_(3)N_(4)复合光催化材料具有最佳的光催化活性。其对活性艳蓝KN-R染液的光催化脱色率在120 min内可达到87%以上。     

基于向量空间模型的信息资源关键词智能检索工具的研究

传统检索工具内部模型存在缺陷，改变搜索阈值会导致检索的查全率和查准率降低，因此设计基于向量空间模型的信息资源关键词智能检索工具。创建优化循环架构，优化处理关键词；计算优化后关键词与未知文档间的夹角，得到信息关键词，转换成特征向量矩阵形式，以空间向量模型为参照，完成检索时相关指标的关联匹配；根据检索工具的特点设计智能检索分布，完善模型转换过程，实现信息资源关键词智能检索工具的设计。实验测试结果显示：所设计检索工具可有效智能检索关键词，在搜索阈值增大时，其F值能保证在70%以上，检索性能更加稳定。     

基于改进的ResNet152V2模型对临安山核桃果仁等级分类研究

提出基于空间注意力机制的深度学习模型对临安山核桃进行等级分类，选取L值作为外观指标，MDA值作为品质指标，通过机器学习的方法挖掘二者之间的关联关系，从而建立山核桃果仁外观与品质的关联模型。通过多设备、多环境下的照片建立山核桃果仁数据集，在此基础上构建了基于迁移学习、空间注意力机制的ResNet152V2模型(SA-ResNet152V2),利用该模型对数据集进行图像训练和特征提取，并与VGG16、ResNet152V1、ResNet152V2模型进行比较。结果表明：SA-ResNet152V2模型在测试集平均精确率方面比ResNet152V2模型、VGG16模型、ResNet152V1模型分别提高了2.04%、77.42%、81.59%。测试集平均召回率方面比ResNet152V2模型、VGG16模型、ResNet152V1模型分别提高了3.62%、63.89%、65.18%。实验证明，SA-ResNet152V2模型对于山核桃等级分类具有较好的效果，有望用于山核桃的智能分级。