泵送混凝土回弹专用测强曲线的建立与研究

通过试验和数据分析,建立和研究了地区泵送混凝土回弹专用测强曲线,为监督、检验该区的结构工程和混凝土质量提供了有利保障。     

浅议公路施工管理

结合工程实践经验,从质量管理和成本管理两个方面探讨了公路施工项目的管理工作,并提出了具体的建议,以加强公路施工管理,不断提高公路工程的经济效益。     

臭氧处理马铃薯淀粉加工废水降污效果研究

研究臭氧对马铃薯淀粉加工废水降污及有机质回收的工艺技术.在溶液pH 10、臭氧浓度5.00 g/h、温度20 ℃、通气120 min条件下,试验废水的COD、总磷、氨氮及悬浮物去除率分别65.89%、62.07%、62.71%和84.12%,出水pH为7.05,无恶臭味,与原废水的总色差(△E)在通气30 min时便达63.91.在臭氧降污过程中,通过泡沫富集可回收40.65%的干物质,其中蛋白质占66.21%.结果表明:臭氧能有效去除马铃薯淀粉加工废水污染物,并具有很好的脱色效果,同时能回收废水中的的机质.     

一种新的道路交通背景提取算法及研究

基于视频的道路运动目标检测是智能交通系统的基础部分,目前最常用也最有效的运动目标检测方法是背景差分算法,其中背景提取是背景差分算法的关键一环。提出了一种新的背景提取算法——mode算法。定义了算法比较标准,并据此比较了mode算法以及一些目前流行的背景提取算法在不同车流量情况下的性能优劣。通过比较发现,在低车流量时,中值法提取的背景较好,mode算法次之;在高车流量时,用mode算法提取的背景最好。基于不同算法在不同环境下的性能不同,利用图像频域信息区分车流量大小,实现对背景提取算法的自适应选择,使得实际应用时的背景提取算法更具灵活性和针对性,也进一步提高了背景提取结果的准确度。     

基于本地模型质量的客户端选择方法

联邦学习是一种针对数据分布于多个客户端的环境下,客户端共同协作训练模型的分布式机器学习方法。在理想情况下全部客户端均参与每轮训练,但是实际应用中只随机选择一部分客户端参与。随机选择的客户端通常不能全面反映全局数据分布特征,导致全局模型训练效率和模型精度降低。为此,提出一种基于本地模型质量的客户端选择方法 ChFL。分析影响模型精度和收敛速度的重要因素,提取可反映客户端模型质量的损失值和训练时间2个重要指标。通过对本地损失值和训练时间融合建模,用于评估客户端模型质量。在此基础上,基于客户端质量指导客户端选择,同时与随机选择策略进行一定比例的结合,以提高全局模型精度。通过选择具有高质量的数据且计算性能较优的客户端参与训练,提升模型精度并加快收敛速度。在FEMNIST、CIFAR-10、MNIST、CINIC-10和EMNIST数据集上的实验结果表明,相比3种基线算法FedAvg、FedProx、FedNova,将ChFL与基线算法相结合后的收敛速度平均加快约10%,准确率平均提高4个百分点。     

0-1规划中并行隐枚举法的实现方式

0-1规划中,当变量较大时,状态数过多、时间耗费较大,隐枚举法是目前解决0-1规划问题最有效的方法,并行计算的特点是快速解决大型且复杂的计算问题。结合并行计算和隐枚举法来解决这个问题,并且对隐枚举法做了一定的改进,使得在串行计算中难以实现的问题在并行计算机上得到了解决,并用实例验证了算法的可行性和优越性。     

壳聚糖修饰电极对溴、碘离子的测定

采用滴涂法制备了壳聚糖修饰电极,并分别用于Br-和I-的溶出伏安法测定.在酸性溶液中,壳聚糖分子中的-NH2发生质子化,对Br-和I-具有很强的吸附作用.本文利用该特性研究了溶出伏安法测定Br-和I-的最佳条件,并探讨了两种离子的电极过程机理.该法用于工业废水中溴和华素片中碘的含量的测定,结果满意.     

一种高效的频繁模式挖掘算法

在分析研究具有代表性的关联知识挖掘算法的基础上，提出了挖掘频繁模式的一个新的数据库存储结构AFP-树，并在此结构上设计了一个频繁模式挖掘算法。理论研究已经阐明了AFP-树的有效性和相关算法的高效性。     

室内设计新方向

在2007年里，无论在国内外，设计范畴应该是无国界的，现在网络很发达，我们可以通过internet了解到国际上最新资讯，最新的设计。媒体也是一个很好的渠道可以让我们了解最新的潮流，现在国内设计师都可以掌握第一手资料。     

螺杆泵工作特性曲线的数值模拟及应用

通过数值模拟方法定量获得螺杆泵工作特性曲线,评价螺杆泵在不同结构参数、不同工况、不同工作参数下的性能,为选井选泵、优化设计、工况分析与故障诊断提供基础。也是制定螺杆泵工作特性检测标准、评价产品质量、判断油井供排关系是否协调、工况是否合理的主要依据。