基于PBFT区块链技术的电网企业仓储系统

提出了一种基于实用拜占庭容错(PBFT)算法的区块链技术,首先对传统的实用拜占庭容错算法原理进行了阐述,该传统算法包含前期、需求、预准备、准备、确认、答复6个阶段,但传统算法具有实时性差、缺乏惩罚机制、带宽高的缺点。针对出现的这些问题,又对传统算法进行了改进,具体涉及记账节点、共识过程以及视图切换过程。通过测试进一步证明了该改进算法的实用性,并将该算法应用于电网企业中,构建的虚拟仓库实现了联储联备,降低了库存资金的耗费,并且提高了电网企业库存管理的效率。     

基于RPA-LFD法的多黏菌素耐药基因mcr-1可视化快速检测方法建立与应用

目的：建立一种快速、高效、可视化的细菌多黏菌素耐药基因mcr-1检测方法，为其基层检测的展开提供依据和便利。方法：利用重组酶聚合酶扩增结合胶体金侧向流试纸条技术(Recombinase polymerase amplification combined with a lateral flow dipstick,RPA-LFD)，辅以手持式胶体金读数仪；根据mcr-1基因保守序列设计合成一对特异性RPA引物，通过对反应条件和体系的优化，以及特异性试验、灵敏度试验、模拟食样试验和实际样品试验，成功建立了可视化定量检测细菌多黏菌素耐药基因mcr-1的RPA-LFD方法。结果：在引物浓度400 nmol/L，引物比例1:1时，该方法最佳反应条件为Mg²⁺浓度14.0 mmol/L，反应温度37℃，反应时间20 min；灵敏度好，标准曲线方程为y=0.117x+0.051，定量限为10¹～10⁸ copies/μL，检出限为10¹ copies/μL，比PCR法低一个数量级且模拟样品检出结果与PCR法一致。利...     

基于GR4J-LSTM混合模型的洪水预报研究

为提高洪水过程预报的准确性，将概念性水文模型GR4J (modèle du Génie Ruralà4 paramètres Journalier)的预报流量耦合到长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network, LSTM)中，构建了GR4J-LSTM混合模型，并与GR4J、LSTM模型进行对比。基于2012～2019年陆水水库汛期与洪水事件相关的数据集，并结合欧洲中期天气预报中心的3 h预报降水产品，驱动GR4J-LSTM混合模型，预报陆水水库3～12 h预见期的入库流量。最后采用平均影响值(Mean Impact Value, MIV)算法评估输入变量的相对重要性。结果表明：GR4J、LSTM和GR4J-LSTM模型均具有较好的模拟预报能力，但GR4J-LSTM混合模型的预报性能最优，既可以学习GR4J模型的产汇流过程，又提高了洪水预报的精度。研究成果可为洪水预报方案制定提供参考。     

基于蜂群算法和半监督极限学习机的光伏系统故障诊断

户外环境中运行的光伏系统容易受到各种因素特别是灰尘的影响，其非正常运行会导致大量的电力损失，严重的短路故障则会导致安全问题和火灾隐患。因此，监测光伏系统的运行状态，及时排除潜在故障，制定有效的处理方案是当前研究的重点。本文分析了光伏电池串在各种故障状态下的I-V特性，特别是在污秽条件下的I-V特性。针对具有特定故障的光伏系统，特别是大规模光伏系统的标记数据难以记录的问题，提出了一种结合人工蜂群算法和半监督极值学习机（ABC-SSELM）的新算法。该算法能够利用少量的模拟标记数据和历史未标记数据对光伏故障进行诊断，大大降低了人工成本和时间消耗。此外，灰尘堆积监测可以提醒电厂业主及时清洗光伏组件，提高发电效益。最后，使用3.51kWp和3.9kWp的光伏系统验证所提出的诊断方法，数值仿真和实验结果证明了所提光伏诊断技术的准确性和可靠性。     

一种低载噪比突发扩频信号的快速捕获方法实现

针对突发扩频信号用户资源扩大、终端功率降低、系统容量提升等需求,提出了一种低载噪比突发扩频信号的快速捕获硬件实现方法。采用分段匹配滤波器加多普勒并行相干积累的方法,基于硬件实现从算法到工程进行全流程优化设计,最终实现最优的捕获性能。应用结果表明,该硬件设计实现方案的快速捕获性能优越,设计方案正确、可行,已成功应用于工程建设中。     

人工智能在移动通信中的应用

阐述移动通信技术的特点和应用状况，通信网络的优化框架，网络智能优化中的机器学习算法分析，完善后台监控系统，建立软件平台提高服务质量，形成安全的网络环境，保证高效运行。     

算法推荐要真正服务于民

近期,国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局公布《互联网信息服务算法推荐管理规定》(以下简称《规定》),要求自2022年3月1日起施行。此《规定》一经公布就引起了各大传统媒体及新媒体的争相报道,一时间关于《规定》与“算法推荐服务”的话题引发了社会各界的关注与讨论,解读《规定》者有之,声讨算法服务者更有之。