CAN总线网关的设计与实现

为了解决车载总线网络间的通信问题,基于CAN（ControllerAreaNetwork）网络,设计并实现了一个CAN网关的基本原型。结合CAN总线的特性,实现车载网络的差错控制、流量控制等基本功能。该网关原型用于连接5个子系统网络,既满足子网内部通信的隔离,又实现了子网间数据的正确交换,有效地降低车载网络的数据流量,进一步实现了汽车系统的网络化。     

一种组态式产品设计方法

为了实现产品的快速定制和设计知识的重用,以进一步提高设计效率,促进产品配置的智能化,在模块化的基础上,文章提出了一种组态式的产品设计方法。对组件、组态概念进行了界定;对组件化方法、组态过程进行了阐述;并给出了组态系统的方程。最后,以某工装夹具的组件化和组态过程为例,详细说明了组态设计的基本原理和方法。     

捷联惯性组合在舰标定技术研究

文章研究了捷联惯性组合的在舰标定问题。对于陀螺仪提出以姿态误差角作为观测量,采用系统级标定法进行标定。在标定过程中将舰载主惯导给出的导航坐标系角速率ωnin引入到捷联惯性组合的姿态更新,实现了姿态误差与速度误差和位置误差的解耦,避免了由于所列状态量过多而造成的矩阵维数过大的问题。对于加速度计提出以舰载主惯导对比力矢量的测量值作为参考量,以捷联惯性组合对该矢量的测量误差作为观测量对其进行标定。计算机仿真结果表明,文中给出的方法可以有效地完成捷联惯性组合在舰标定,且标定精度较高,具有较强的实际意义。     

武汉都市工业园区的比较研究及路径选择

以武汉市为例,从发展类型、推进模式、集群形态、产业结构和产业效益5个方面对武汉都市工业园区的发展进行了比较研究.在此基础上,提出了武汉都市工业园区产业发展的3种路径选择,并初步探讨了产业发展的政策取向.     

基于OpenCV的输送带跑偏自动检测算法研究

为提高输送带跑偏检测方法的实时性和精度,结合OpenCV函数库的优点,提出了一种输送带跑偏自动检测算法。该算法利用CCD摄像机实时采集输送带视频流图像,并对图像进行预处理,然后使用改进的Canny边缘检测算法检测图像边缘,最后利用Hough直线变换提取输送带跑偏特征,通过输送带图像的几何特征来判断其是否跑偏,如跑偏则报警。实验结果表明,该算法简单有效,运算速度快,实现了输送带跑偏的自动检测。     

快速虚顶点光子映射的焦散绘制

目的 模拟绘制焦散效果是真实感图形绘制的重要组成部分。利用可编程GPU硬件,基于图像的光子映射方法绘制速度快,但由于使用了近似采样和计算,会产生失真。为了克服这一现象,针对理想的镜面反射、折射体,提出一种快速绘制焦散效果的方法（VOBPBT）。方法 该方法首次定义了光子路径映射图的概念,并提出通过基于虚顶点光子映射的光子束跟踪来准确构建光子路径映射图的方法;此外,方法也创新性地提出利用光子路径映射图来查找焦散三角形,创建焦散映射图的方法。结果 实验结果表明,本文绘制结果真实,可以处理多次递归反射、折射,能够绘制连贯的高频焦散效果,同时可以达到交互的绘制性能。结论 本文VOBPBT方法在可交互计算机仿真、计算机游戏、虚拟漫游等应用领域具有一定的实用价值。     

浅析高校校园网络存在的安全隐患及防范技术

现阶段,我国的网络技术在不断的发展,逐渐增长了网络用户和网络规模,网络已深入到人民日常生活、学习、工作等各个领域中。从高校校园网络的角度上进行分析,早已将传统形式的教学试验网转换为具备后勤和科研服务相结合的运营网络,担当高校对外交流、管理、科研、教学等重要任务,不单为高校的教学、教育提供便利,还能够对建设信息化工作起到了至关重要的作用。高校校园网是传输数字化信息的核心载体,确保高校运行校园网,是现阶段必须解决的问题。基于此,本文主要以高校校园网络存在的安全隐患及防范技术为基本点,进行详细的分析。     

1,1,3-三甲基-3-苯基茚满的催化合成

本文研究了在酸性离子液体的催化作用下α-甲基苯乙烯二聚合成1,1,3-三甲基-3-苯基茚满。实验结果表明,在无溶剂的条件下室温离子液体(CH_3CH_2)_3NHCl-AlCl_3对该反应具有很高的催化活性和目标产物的选择性,反应进行到5min即可达到100%的α-甲基苯乙烯转化率和97%的环状二聚物1,1,3-三甲基-3-苯基茚满的选择性。     

基于Web的远程监控技术在灯光控制中的应用

论述了远程监控技术在灯光控制中的应用,利用Web的优势,采用串口通信技术和PLC自由通信协议,设计了一个基于Web的灯光远程监控系统。     

基于BERT的盗窃罪法律文书命名实体识别方法

法律文书命名实体识别是智慧司法领域的关键性和基础性任务。在目前法律文书命名实体识别方法中,存在实体定义与司法业务结合不紧密、传统词向量无法解决一词多义等问题。针对以上问题,该文提出一种新的法律文本命名实体定义方案,构建了基于起诉意见书的法律文本命名实体语料集LegalCorpus;提出一种基于BERT-ON-LSTM-CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Ordered Neuron-Long Short Term Memory Networks-Conditional Random Field)的法律文书命名实体识别方法,该方法首先利用预训练语言模型BERT根据字的上下文动态生成语义向量作为模型输入,然后运用ON-LSTM对输入进行序列和层级建模以提取文本特征,最后利用CRF获取最优标记序列。在LegalCorpus上进行实验,该文提出的方法F₁值达到86.09%,相比基线模型lattice LSTM F₁值提升了7.8%。实验结果表明,该方法可以有效对法律文书的命名实体进行识别。