SPWM逆变电源直流偏磁的DSP控制研究

为解决SPWM全桥逆变电源中存在的直流偏磁问题,本文提出丁一种基于DSP消除SPWM全桥逆变器直流偏磁问题的控制方案,通过采样输出变压器原边电流,用数字PI控制器来调整触发脉冲宽度,较好地解决了SPWM逆变电源中存在的直流偏磁问题。     

基于视频去抖的室内开关柜状态识别

随着电力系统的发展,电力设备之间的关系变得越来越复杂,通过自动化设备来控制和保护电力系统的方法已经广泛应用于电气行业中,对设备自动化的要求也越来越高.该类要求不仅体现在设备控制方面的自动化,监控设备也要具备自动识别状态变化和自动预警的功能.监控相机在拍摄时往往由于机械原因产生抖动和摇摆,提出了一种基于视频去抖动的电气开关柜状态自动识别方法,在视频中识别开关柜面板,并将其作为感兴趣区域,对开关柜上不同子部件进行划分和检测.为了减小因相机在拍摄时由于机械原因产生的抖动和摇摆,本文利用了检测前后两帧图像中特征点的运动变化,平滑相机抖动,减小软件误检的概率,并对开关柜上子部件实施针对性的检测算法,提高准确率.实验结果表明,提出的电气开关柜监控算法具有不受相机晃动干扰,实时性强、检测准确以及抗干扰能力强的优点.     

浅谈企业核心竞争力的培育

随着世界经济一体化的发展，企业问的国际竞争必将更加激烈，要保持长期的战略性竞争能力，就必须大力培育企业的核心竞争力。每个企业唯有拥有自己独特的核心竞争力，才能在强手如林的市场竞争中长期立于不败之地。本文就对核心竞争力的理解及其培育途径，联系企业的实际，作一些尝试性的探索和实践构想。     

基于联合模型的端到端事件可信度识别

事件可信度是对文本中事件真实情况的一种描述，是自然语言处理领域许多相关应用的基本任务。目前，大多数关于事件可信度的相关研究都是使用标注的事件进行事件可信度识别，不方便实际应用，并且忽略了不同事件源对事件可信度的影响。针对现有问题，提出了一个端到端的事件可信度识别的联合模型JESF。该模型可以同时进行事件识别、事件源识别、事件可信度识别3个任务；使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和语言学特征加强单词的语义表示；使用注意力机制(Attention)和依存句法树构建图卷积神经网络(Graph Convolutional Network, GCN),以有效地提取语义和句法特征。特别地，该模型也可以应用于只考虑默认源(文本作者)的事件可信度任务。在FactBank, Meantime, UW, UDS-IH2等语料上的实验结果显示，所提模型优于基准模型。