双液自动注浆系统在盾构施工中的应用

盾构施工速度的快慢与盾尾注浆的速度、浆罐内浆液的输送效率等有着很大的关系,而这些都可以通过改变注浆方法来进行解决。本文介绍的双液注浆系统是一种自动化程度很高的注浆控制系统,通过浆液的快速凝固、自动输送以及自动清洗等大大提高注浆效率。     

PDM在科学仪器共用网络设计中的应用

概述了PDM的发展过程和应用范围，分析了PDM的体系结构及其功能，从PDM的实施步骤、实施阶段、实施层次等方面讨论了PDM的实施方法。在实际应用过程中，通过PDM工具及技术平台的选用和数据管理，完成了科学仪器共用网络设计与建设，证明了应用PDM解决问题的可行性。     

电动汽车虚拟电厂的多时间尺度响应能力评估模型

从电动汽车集群运营商的角度,对电动汽车虚拟电厂(EVPP)参与电力系统优化调度时的多时间尺度响应能力进行评估。首先,考虑包含荷电状态与充放电状态在内的电动汽车时序状态,建立了单一和连续时间断面单体电动汽车响应能力模型。在此基础上,提出了包含日前和日内修正的EVPP多时间尺度响应能力评估模型:在日前利用电动汽车状态预测数据对EVPP日前响应能力进行评估;在日内根据一种综合考虑响应时间裕度和荷电状态裕度指标的EVPP调控策略确定具体调控结果,进而对日前响应能力评估结果进行修正,在有效跟踪系统调控目标的同时实现EVPP响应能力动态更新。最后,以包含3种不同交通用途类型的电动汽车集群为例,验证了EVPP多时间尺度响应能力评估模型及调控策略的有效性。     

河北张家口:加强疫情防控 保障无线电安全

新冠肺炎疫情发生以来,河北省张家口无线电管理局高度重视,严格落实中央和省、市各项决策部署与要求,积极响应,迅速行动,多措并举,切实加强无线电安全保障,全力以赴做好疫情防控工作。提高政治站位,扎实做好本单位疫情防控工作面对严重疫情,张家口无管局第一时间成立了以党支部书记、局长为组长,其他班子成员为副组长的疫情防控领导小组,在河北省工信厅的领导下开展疫情防控工作.     

基于卷积编解码器和门控循环单元的语音分离算法

在大部分基于深度学习的语音分离和语音增强算法中,把傅里叶变换后的频谱特征作为神经网络的输入特征,并未考虑到语音信号中的相位信息。然而过去的一些研究表明,尤其是在低信噪比（SNR）条件下,相位信息对于提高语音质量是必不可少的。针对这个问题,提出了一种基于卷积编解码器网络和门控循环单元（CED-GRU）的语音分离算法。首先,利用原始波形既包含幅值信息也包含相位信息的特点,在输入端以混合语音信号的原始波形作为输入特征;其次,通过结合卷积编解码器（CED）网络和门控循环单元（GRU）网络,可以有效解决语音信号中存在的时序问题。提出的改进算法在男性和男性、男性和女性、女性和女性的语音质量的感知评价（PESQ）和短时目标可懂度（STOI）方面,与基于排列不变训练（PIT）算法、基于深度聚类（DC）算法、基于深度吸引网络（DAN）算法相比,分别提高了1.16和0.29、1.37和0.27、1.08和0.3;0.87和0.21、1.11和0.22、0.81和0.24;0.64和0.24、1.01和0.34、0.73和0.29个百分点。实验结果表明,基于CED-GRU的语音分离系统在实际应用中具有较大的价值。     

离心式冷水机组大温差设计运行特性的实验研究

中央空调冷冻水系统大温差设计可以显著降低输配能耗,对系统节能具有重要意义。但随设计温差增大、冷冻水流速降低,蒸发器水侧传热系数逐渐减小,成为制约冷水机组能效的主要因素。本文基于蒸发器换热机理,理论分析了冷冻水大温差对蒸发器换热性能的影响,并通过离心式冷水机组串联运行的方案,实验对比了大温差工况下不同水路流程对整机性能的影响。结果表明：在冷冻水10 ℃大温差设计工况下,采用蒸发器双流程串联的设计方法,相比于单流程方案能效可提升6%;而得益于串联方案中间温度的存在,上下游机组在负荷占比为55%：45%时,整机能效达到最佳。     

基于语义相似度的API使用模式推荐

在软件开发过程中,复用应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)可以提高软件开发效率,但是使用不熟悉的API是一项耗时且困难的挑战。已有的研究往往将API作为用户输入的查询,通过在语料库中搜索该API的使用模式来进行推荐,但这并不符合开发人员的查询习惯。文中提出了一种基于自然语言语义相似度的API使用模式推荐方法(Semantic Similazing Based API Recommendation,SSAPIR)。该方法使用层次聚类算法来提取API使用模式,然后通过计算查询信息和API使用模式来描述信息之间的语意相似度,向开发人员推荐相关度高且被广泛使用的API使用模式。为了验证SSAPIR的有效性,文中从GitHub的高质量Java项目中提取9个流行的第三方API库的API使用模式以及API使用模式的描述信息,并根据这9个流行的第三方API库的自然语言查询进行API使用模式推荐。通过计算推荐结果的Hit@K准确率来验证SSAPIR的有效性,实验结果表明,层次聚类能有效提高推荐准确率,且SSAPIR在Hit@10平均准确率上达到了85.02%,优于现有研究工作,能够很好地完成API使用模式推荐任务,为开发人员输入的自然语言查询提供精准的API使用模式。