从饮水安全指标探讨农村人饮工作

凉州区社会经济发展过程中,水源匮乏、饮水困难、不安全的问题尤为突出.为解决这一问题,凉州区政府将解决民众的安全饮水问题作为重要的民生工程来抓.由此以从饮水安全指标探讨农村人饮工作为概述出发点,分析造成农村饮水安全问题的因素.针对问题分析,从饮水安全指标探讨农村人饮工作开展,分别从目标要求、建成目标、改进思路、具体措施等几个大的方面做系统阐述,要点性知识以供参考和借鉴.     

支持CSFB的MSC改造规模预测方法探讨

通过对CSFB语音方案原理的分析,结合业务模型及网络安全等方面的考虑,提出了一种支持4G CSFB的MSC改造规模预测方法,为端局后续建设提供了参考.     

发电机定冷水处理的要点与新技术的概述

针对目前发电机定子空心铜线圈存在的腐蚀问题,介绍了定冷水水质控制的重要性以及定子铜线圈腐蚀的主要影响因素,介绍了当前定冷水的几种主要处理方法及智能配水法,并对每种方法进行评价。发电机定冷水系统在运行中应维持定冷水pH长期合格及氧含量长期稳定,控制二氧化碳浓度小于1.5×10-5 mol/L。定冷水智能配水法的应用效果是水质好,运行成本低,长期运行稳定可靠,保证了水质始终保持在最佳防腐蚀范围内。     

混合动力汽车燃油经济性模型预测控制策略

为了实现对混合动力汽车实时的燃油经济性控制,提出了改进的马尔可夫模型预测控制方法。建立了混合动力汽车关键部件模型,从克服阻力和速度跟踪两个方面建立了车辆需求转矩模型,从而建立了混合动力汽车仿真模型;使用多步马尔可夫模型预测车辆状态;在模型预测控制目标函数中引入电量参考值,当电量大于参考值时使用模型预测最优控制策略,当电量低于参考值时,在目标函数中引入电量惩罚项,使用改进的模型预测控制策略。经仿真验证,在新欧洲行驶工况下,马尔可夫模型预测控制比恒值预测控制的油耗减少了4.27%,比规则能量管理策略减少了4.99%;在中国城市工况下,马尔科夫模型预测控制比恒值预测控制的油耗减少了8.32%,比规则能量管理策略减少了13.16%。     

网络安全等级保护测评中测评结论的度量方法优化

文章分析了网络安全等级保护2.0时期国家标准的新变化对等级测评结论可能产生的影响,并用实际案例和数据论述了以往描述的基于测评指标和基于测评对象的定量分析方法存在的局限性。根据网络安全等级保护国家标准结构和内容的新特点,结合新的等级测评结论表述方法,文章提出了调整和优化定量计算产生等级测评结论的思路,给出了缺陷扣分的原理和缺陷扣分的定量计算方法,并比较了各种定量计算方法在计算结果上的差异,提出了适合新标准的测评结论定量计算公式。     

象山煤矿11~#煤层带压开采危险性预测

采用突水系数法对象山煤矿北一采区11#煤层突水危险性进行了预测,结果显示,北一采区西北角、东南角属于相对安全区,突水系数0.06 MPa/m,北一采区北部B6孔附近为相对危险区,突水系数在0.1~0.119 MPa/m之间,其它区域处在临界区。该研究成果可为矿井防治水提供参考依据。     

结合深度学习的网络邻居结构研究及应用

通过研究网络的拓扑结构可以探索到丰富的知识,特别是网络中节点的邻居可以形成不同的邻居结构,而不同的结构蕴含着不同的意义,进而也有着不同的影响。实际上,邻居结构与节点的交互行为之间是互相影响、互为因果的。对三种最为普遍的邻居结构进行分析,并提出结合深度学习的网络邻居结构影响力模型DNSI(neighbor structure influence based on deep learning)。通过对图片格式的网络数据提取特征,DNSI可以得到三种邻居结构影响力。分别在几个真实世界网络数据集上进行节点属性预测、类别中心度度量和用户行为预测等任务,实验结果表明该模型在绝大多数情况下具有优越性。     

基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。     

公交车到站时间预测模型研究

为了研究影响公交车到站时间的机理,以广州公交140路相邻的3个站点为例,经数据处理和挖掘后,提取停靠时间、行驶时间和社会车速度这3个特征向量,并运用BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等6个模型来预测公交车到站时间。根据公交车到站时间预测的特征和6个预测模型的特征等提出了可拓预测模型。可拓预测模型的RMSE和MAE在所运用模型中是最低的,证明该方法有效。