不同空间配置套作大豆后期农学参数及光谱特征分析

以玉米-大豆套作种植模式为研究对象,通过设置不同的大豆行距调整大豆与玉米的空间位置（大豆行距设置为30cm和70cm,即距离玉米行分别为60cm和40cm）,研究套作大豆后期（套作玉米收获后）农学参数变化及光谱响应特征。结果表明,由于苗期受玉米荫蔽作用,距离玉米行越近,大豆冠层透光率越低,玉米收获后大豆花期（8月10日）生物量、株高、水分含量及叶绿素在不同处理条件下差异明显。玉米收获后直至盛荚期（9月9日）和鼓粒期（10月6日）,大豆迅速恢复生长,各农学参数存在差异,但不显著。通过大豆冠层反射率分析,绿峰区域（550nm左右）和近红外区域（760～1 000nm）能够很好地解析大豆叶绿素和水分变化规律。     

城市住宅小区停车问题及解决对策研究——以苏州市为例

随着我国城市汽车保有量的快速增长,住宅小区停车服务相对滞后,停车问题日益突出。在对苏州市住宅小区停车的实际调研及理论研究基础上,分析城市住宅小区停车存在的问题,如停车位供需矛盾、管理及规划不足、设施建设标准偏低、所有权归属多样、物业管理欠缺等问题。借鉴国内外典型地区城市住宅小区停车的做法,提出合理控制居民民用汽车保有率、科学规划、市场化刺激、拓展停车方式、加强物业管理等措施,以助苏州乃至全国城市住宅小区提升停车管理水平、解决停车问题。     

基于LZW算法和FPGA的验光仪数据实时无损压缩系统

提出了一种基于FPGA的验光仪的数据实时无损压缩系统,采用LZW算法。首先通过对比分析常用数据无损压缩算法的特点得出LZW算法在实时性、实现复杂度、所需的存储容量、算法的压缩效果和适用的场合方面都有不错的特点,因此以它作为硬件实现的算法。此数据实时无损压缩系统由数据实时无损压缩硬件电路、测试软件、解压软件与读数软件组成,其中数据实时无损压缩硬件电路由数据采集、数据压缩、控制单元、数据存储、电源管理等几部分组成,核心器件是FPGA,利用FPGA芯片内部的RAM资源构成输入数据的缓存器以及LZW算法所需的2个字典存储器,并结合有利于硬件实现的字典管理策略完成了实时无损压缩,同时FPGA还负责对模数转换器、闪存的控制等功能。结果表明该方案所占逻辑资源较少、可移植性强、功能扩展容易,数据的存储和传输效率提高了20%,成本降低了13%。     

爆炸荷载作用下地下锚喷支护结构动力响应数值分析

为了研究常规钻地炸弹在岩石中爆炸时对地下支护结构的影响,应用LS-DYNA有限元程序分析了地下防护工程锚喷支护结构在爆炸荷载作用下的动力响应.模型中考虑了锚杆对岩石的锚固作用,其中混凝土采用H-J-C模型,并考虑了应变率效应.与国内外经验公式的计算结果比较表明,该分析模型与方法是合理的,能据此进行爆炸荷载作用下地下结构的动力可靠性分析.     

弹药保温时间试验研究

鉴于我军弹药保温时间过长,为了准确得到弹药保透所需时间,对弹药保温展开试验研究。利用传热学理论对弹药保温过程中的传热特性进行分析,建立弹药保温传热学模型,通过试验得到弹药温度场分布与保温时间的关系及弹药保透所需时间。结果证明了现行军标规定保温时间确有很大压缩空间。     

活塞压缩机的抗磨与防锈及密封与润滑技术

从实际生产出发,在设备的运行过程中发现压缩机的活塞环导向环等易损耗部件更换频繁,对生产造成很大影响。本文通过对活塞式压缩机气缸摩擦的抗磨防锈,气缸和轴承的密封与润滑的研究与调整,并就设计和制造中的一些问题提出了有效的解决方法,减少了易损耗部件的更换次数并更好的保护气缸,防止气缸出现严重磨损。     

机器人辅助腹腔镜手术在泌尿外科的临床应用

机器人手术系统在泌尿外科的临床应用,为外科医生提供了超越人手和普通腹腔镜器械所能达到的更好的灵活性、精确性及可操控性,明显缩短学习曲线,使得微创手术能更加完美,是传统外科学的进一步发展。随着国内机器人辅助腹腔镜手术的陆续开展,逐渐完善各种手术类型,提高手术技巧及效果,将使越来越多的患者能够从中获益。     

末敏弹系统多刚体动力学分析与仿真

对末敏弹实体模型简化后，运用多刚体动力学中的R—W方法和牛顿-欧拉方法对末敏弹系统各刚体之间的力学关系进行了分析．建立了末敏弹运动的数学模型。编制程序对末敏弹数学模型进行了仿真分析计算，得到了伞弹系统开伞后的运动规律和敏感器扫描的规律，为系统设计提供依据。     

无线网络安全运维系统建设及应用

随着地质灾害的频繁发生和业务系统对连续性的要求，有线网络的故障导致业务中断的问题日益凸显，因此为了解决网络系统的连续可用性，建设了无线网络安全运维系统。本文主要介绍了该系统调研、设计和应用的情况，通过对系统无线接入安全、系统结构安全、数据传输安全和设备管理安全等四个方面的设计，全面保障系统的安全稳定运行。另外在实际应用中，无线网络安全运维系统在应急处置、灾难恢复和疫情防控中也起到了发挥了积极的作用。     

基于语义规则的Web金融文本情感分析

为有效提高非结构化Web金融文本情感倾向和强度分析的精度,提出了基于语义规则的Web金融文本情感分析算法(SAFT-SR)。该算法基于Apriori算法对金融文本进行属性抽取,构建金融情感词典和语义规则识别情感单元及强度,进而得到文本的情感倾向和强度。实验结果表明,与Ku提出的算法相比,在情感倾向分类方面,算法SAFT-SR情感分类性能良好,提高了分类器的F值、查全率和查准率;在情感强度计算方面,算法SAFT-SR的误差更小,更接近真实评分,证明了SAFT-SR是一种有效的金融文本情感分析算法。