负载自适应技术在电力营销管理系统中的应用

阐述了数据库负载自适应技术是基于负载的数据库性能优化技术,是在软硬件资源基本保持不变的情况下,通过对数据库负载的动态分类和控制,来实现对数据库系统的调优,并能提高系统的客户满意度,分析了电力营销系统的性能优化需求以及引入负载自适应控制的必要性,并针对电力营销管理系统进行了负载自适应系统设计,其中重点讨论了性能预测部件的算法和监测部件的实现方法,最后分析了负载控制系统的运行效果,实现了电力营销系统数据库性能的提高。     

YOLOv3融合图像超分辨率重建的鲁棒人脸检测

复杂场景中的人脸检测由于受到图像质量、人脸尺度和光线等因素影响,精准地定位小人脸、避免漏检、误检是一件极具挑战性的任务。提出了一种基于YOLOv3、融合图像超分辨率重建技术的两级人脸检测模型SR-YOLOv3。针对场景中小人脸目标的漏检问题,利用K-means++算法对先验框进行聚类分析,设置更小尺寸的先验框来捕获小人脸信息;针对模糊小尺度人脸的误检问题,采用Darknet53作为主干网络,融入SRGAN图像超分辨率重建模块对低分辨率的人脸进行数据增强,形成一个可以提高低分辨率小人脸检测性能的检测网络。利用WIDERFACE数据集对SR-YOLOv3模型进行训练和测试,并与MTCNN、CMS-RCNN、HR、S3FD算法相比,验证了提出的模型具有更高的检测精确度,尤其是在hard子集上的性能提升最为明显。SR-YOLOv3能够有效地利用人脸信息,精准检测出复杂场景中的难检测人脸目标,具有很好的鲁棒性。     

基于GAM平台的Web网站的开发

为了丰富部署在云平台上的应用程序,介绍了使用Python语言开发SaaS应用程序的步骤和关键技术,并对几种开发语言进行比较。该应用程序以GAE为平台,采用Could Data技术实现数据设计与管理。实践表明,该研究具有一定的理论意义和实际应用价值。     

计算机类专业的“团队学习”教学模式

针对高校计算机类专业课堂教学中如何调动学生积极性以提高教学效果的问题,提出"团队学习"教学模式。通过对"团队学习"的研究,指出建立学生自由分组模式,实行按组考核制,强化学生的团队意识。     

基于贝叶斯和cGAN的甲状腺结节生成方法

为克服小样本医学图像数据集对训练强大的超声图像中甲状腺结节的自动分割或分类的深度学习模型的限制,提出一种基于贝叶斯神经网络和条件生成对抗网络(cGAN)的数据生成方法.构建cGAN并以修改的结节掩膜作为条件,通过在真实样本上训练生成器生成具有不同特征的结节.使用贝叶斯神经网络识别出最有价值的生成样本,并用其构建新的数据集训练模型进行结节的分割和分类.实验结果表明,提出方法仅使用约35％的真实样本即可实现令人满意的分割和分类性能.     

云计算中基于Session和内容等级的数据库请求分类算法

云计算是当今世界IT行业的研究热点,在云计算实例中存在各种各样的用户对于数据库的请求,并且这些 请求是海量的,如果不对这些数据库请求进行合理的分类,必然会对系统的性能造成很大的影响。如何对这些请求进 行分类以达到Web QoS的标准,是云计算研究的一大难点和关键点。原来基于先来先服务的请求模式不仅不能满足 客户优先级的要求,不能达到利益的最大化,而且不能使服务资源得到充分利用。因此,提出了基于Session和内容等 级的数据库请求分类算法,该算法提出了基于Session和内容等级的性能函数,充分考虑了客户的优先级,使得优先级 高的客户的请求优先得到服务资源;而对于优先级较低的请求,由于在算法中加入了时间函数,其优先级会随着等待 时间的加长而变成优先级较高的请求,从而也会得到处理,不至于无限期地等待。因此,该算法既保证了优先级高的 请求优先得到处理,又保证了优先级低的请求不至于由于优先级较低而得不到处理,是一种动态的数据库自适应的数 据库请求分类。     

直动式比例减压阀功率放大器对其控制品质的影响

比例减压阀功率放大器存在谐波干扰、占空比突变、颤振信号频率选择不当等问题,影响其出口压力控制品质。针对该问题,通过建立某型直动式比例减压阀的动态数学模型,并用Pspice与AMESim软件协同仿真,研究了PWM控制信号谐波干扰信号、占空比突变及不同频率的颤振信号对比例减压阀控制品质的影响。结果表明:放大器PWM开关电路产生的高频谐波干扰信号将导致减压阀出口压力出现小幅低频波动;降低PWM信号占空比的突变可以减小出口压力的瞬时尖峰;提高颤振频率可有效改善稳压精度,但上限频率受改善滞环效果限制。     

基于层流矩形间隙泄漏的叶片泵流量特性研究

容积式液压泵中泄漏是不可避免的现象,其中双作用叶片泵泄漏途径较多,考虑泄漏的输出流量计算较为复杂。以双作用叶片泵为研究对象,在AMESim中建立其吸油口面积、压油口面积和封闭容腔体积的几何模型,并将叶片泵五种泄漏等效为“层流矩形”间隙泄漏,分析在考虑内外泄漏特性时双作用叶片泵进、出油口的流量脉动,在不同转速及负载压力下输出流量的变化规律。研究表明：叶片泵的输出流量及压力均是有多个“封闭容腔”体积的周期性变化形成的;采用层流矩形间隙泄漏模型的输出流量与实际测试流量接近,最大误差为4.28%,且空载时泵轴转矩随转速提升呈线性增大,加载后转矩随着转速的提升先减小后线性增大,不同负载下当转速超过3200 r/min时,容积效率下降。     

基于混合受限玻尔兹曼机的肺结节良恶性诊断

针对传统计算机辅助诊断中肺结节的特征提取方法依靠人工设计、操作复杂、识别率低等问题,提出了一种基于混合受限玻尔兹曼机的肺结节良恶性诊断方法。首先采用多层无监督卷积受限玻尔兹曼机自动对肺结节图像进行特征学习,然后利用分类受限玻尔兹曼机对获得的特征进行良恶性分类。为避免分类受限玻尔兹曼机在训练中出现的特征同质化问题,引入了交叉熵稀疏惩罚对其进行优化。实验结果表明,该方法有效避免了手动特征提取的复杂性,在肺结节良恶性分类的准确率、敏感性、特异性、ROC曲线下面积值上均优于传统诊断方法。