人人可用的项目管理Office秘笈

"项目管理"既古老又年轻。回顾历史的长河,人类祖先为我们留下了无数精彩的项目案例,金字塔、长城、大运河、故宫……每一项大工程的背后都是无数人血汗的结晶,也充分体现出古人管理的智慧。不过直到近几十年,     

基于Matlab实时运动目标跟踪检测系统

运动目标的检测跟踪是视频理解技术和计算机视觉的研究热点,其在解决智能视频监控,人机交互,智能交通系统等领域有着广泛而重要的应用,基于此利用matlab平台构建出USB摄像头实时图像采集处理系,从视频流采集到处理综合利用了背景估测,图像分割,目标检测与跟踪算法准确高效地检测出环境场景中的动态目标,并成功地对其进行实时追踪。利用matlab的simulink模块编程实现提取视频流YcbCr输入系统进行运算处理,并改进了背景估测和目标检测算法,提高系统的实时性。最终利用多次试验,对室内和室外运动目标实现检测跟踪,验证了系统处理实际问题的可靠性能。     

CAN总线在电动汽车BMS系统与充电桩之间通信的应用

电动汽车是我国新能源战略重点之一,国家电网公司为此积极展开电动汽车充电站的建设。国家电网将按照换电为主、插充为辅,集中充电、统一配送为基本商业模式,加快电动汽车充换电站的布局和建设。不论是插充方式还是集中充电,电动汽车的普及都离不开充电智能化,而BMS与充电桩或其他充电设备的无缝连接正是实现充电智能化的必要条件。文章提出了BMS管理系统与充电桩之间的通信设计方案,利用CANBUS实现BMS管理系统与充电桩的通讯,介绍了CAN通讯的硬件设计和软件设计,并经过与充电桩的反复测试,实现了BMS管理系统与充电桩的通信。     

一种基于EPID的安全OA系统

文章对OA系统中存在的安全问题进行了讨论,引人了一种新的基于远程匿名身份认证EPID模式,它能通过保存设备拥有者私密信息的硬件设施进行身份鉴定。一个嵌入EPID私密的硬件设备可以向远程机构证实它的有效性,而不必暴露自己的身份和其他私密信息。可以撤消一个签名的EPID私钥,即使不知道密钥的身份。同时,把EPID和其它的一些方法进行了对比。     

物联网技术发展与应用

近年来许多国家将物联网技术列为国家战略新兴产业。文章介绍了物联网的概念和基本特征,分析了物联网关键技术,详细阐述了物联网技术在交通、电网、工业监测、物流、医疗和智能家居等领域的应用。     

高阻隔型双向拉伸共挤薄膜的制备及性能研究

研究了薄膜阻隔性能的机理,并对薄膜配方进行设计,通过多层共挤双向拉伸工艺,实现高阻隔薄膜的量产.同时,研究了薄膜配方及成型参数对薄膜厚度均匀性、雾度等性能的影响.     

改性膨润土的吸附性能研究

用NaOH改性、微波改性、焙烧改性膨润土,以亚甲基蓝溶液模拟污染物对原土和改性膨润土的吸附性能进行考查.实验结果表明,膨润土经改性后,其吸附性能与原土相比有明显改善.经NaOH改性、微波改性、400℃下焙烧2 h改性后的膨润土对25 mg/L的亚甲基蓝溶液的脱除率分别为75.64％、74.36％、68.17％.     

助剂Co对乙炔氢氯化超低汞催化体系性能的影响

以椰壳活性炭为载体,HgCl2为主催化组分,CoCl2为助催化组分,采用浸渍法制备了乙炔氢氯化超低汞催化剂.用SEM和XRD对催化剂进行了表征,在固定床转化器中测试了该催化剂乙炔转化率的性能,在管式恒温炉中考察了该催化剂的热稳定性.结果 表明:①CoCl2的加入能提高3％ HgCl2/C的催化转化率和热稳定性,最佳配比为3％ HgCl2-9％ CoCl2/C;②在乙炔空间流速为20 h-1,温度为150℃,进料摩尔比为n(C2H2)∶n(HCl) =1∶1.1,反应时间为48 h的条件下,乙炔催化转化率可达98.4％,氯化汞损失率达到1.8％.     

基于局地气候分区的街区地表形态特征与热湿环境的关联性研究

为研究湿热地区街区尺度地表形态特征对城市热湿环境的影响, 基于局地气候分区的分类方法, 在湿热地区广州市选取了7个典型街区并对其进行地表形态特征的参数化表达; 采用实测与ENVI-met模拟相结合的方法, 分析了不同街区地表形态特征条件下的热湿环境参数时空分布特征。结果表明, 具有高层密集建筑群的街区内呈现出较低的空气温度, 而紧凑低层建筑区呈现出高温低湿的热湿环境, 开敞空间的街区内空气温度与相对湿度分布更均衡, 空间差异性较小。此外, 基于实测数据对ENVI-met软件模拟湿热地区街区热湿环境的结果精度进行了验证, 结果表明ENVI-met整体上可以较好地预测湿热地区不同街区内的热湿环境特征, 但对于紧凑低层建筑区的模拟精度偏低。     

基于改进FCM聚类的窃电行为检测

窃电行为检测的主要目的 在于发现窃电用户,降低电力系统运营成本.在此背景下,提出基于改进模糊C均值聚类的窃电行为检测模型,包括因子分析、基于改进模糊C均值聚类的局部离群因子计算、ROC曲线模型评价与调参及最佳检测阈值选取等模块,适用于无大量已知窃电用户样本的情况.首先,通过因子分析对用户用电特征(包括用电负荷数据和电能表异常事件)进行维度规约,提升模型检测效率.再利用遗传模拟退火算法对模糊C均值聚类算法进行改进,对用户用电特征进行检测.最后与现有成熟算法进行比较,验证该模型对窃电行为具有较高的检测准确度.检测模型可输出所有被测用户用电行为离群度得分和窃电概率排序,利用该文检测模型的输出,能够以较高精度检测出窃电行为用户,根据结果进行现场稽查,可提升反窃电工作效率.