基于Prophet人工智能算法的网络潮汐效应预测研究

本文使用Prophet人工智能算法研究与预测移动通信网络“潮汐效应”现象，探索网络“潮汐效应”在优化网络资源配置实现网络降本增效的作用。Prophet人工智能算法是一种简单、有效，且易于实现的人工智能算法。通过facebook的人工智能开源框架fbprophet，研究4G网络PRB利用率等网络资源指标的“潮汐效应”，并预测这些网络资源指标在未来的变化趋势，用来指导当前4G网络减容、扩容和4/5G节电节能等，实现优化网络资源配置达到降本增效的目的。     

海洋文化影响下的泉州人居环境地域性特征

该文从海洋文化这一泉州独特的地域文化出发，探讨了其对当地传统人居环境的影响及其现代意义。提出批判地继承这一文化传统是创造新人环境地域性文化的一个基点。     

采用分子动力学模拟技术研究聚乙烯/脲醛树脂复合材料中水分的扩散

以脲醛树脂(PUF)作为壁材,双环戊二烯(DCPD)作为芯材的微胶囊掺杂进聚乙烯(PE)材料,可实现材料的自修复功能,但掺杂微胶囊会影响PE材料的性能。采用分子动力学模拟技术设计了3个不同PUF浓度的PE/PUF掺杂模型和1个嵌入纳米SiO_2的掺杂模型,经分子动力学计算分析其密度、自由体积分数,以及水分在材料内部的均方位移和扩散系数。结果表明:随着PUF掺杂浓度的增加,PE/PUF复合材料的密度逐渐增大,自由体积分数逐渐减小,且水分扩散逐渐加快;掺杂纳米SiO_2可以抑制PE/PUF复合材料中水分的扩散。     

两主两从博弈下的装备维修器材供应链协调研究

以相互竞争的两条装备维修器材供应链作为研究背景,提出了一种基于Stackelberg主从博弈的激励协调模型,并通过最优反应动态思想给出求解该模型的一般思路,结合粒子群优化算法对军事算例进行仿真,对比分析供应商合作与非合作下的计算结果,供应商非合作下奖金激励策略可以有效实现供应链协调,但供应商若能实现合作,将使供应商达到利益最优化,可忽略奖金激励的影响.     

《人殓师》：逝者对生者的一次心灵洗礼

将“尸体美容师”这一行当作为故事主题拍成符合大众审美情趣且具有普世价值观的现代电影，这本身便是一个非常具有挑战的行动。然而，最后这部呈现在观众的《入殓师》是那样的温馨柔美，清新流畅，不管你是心存温暖或是热泪盈眶地看完这部电影，最后获得的绝不会是伤感与惆怅。本片曾夺得第81届奥斯卡金像奖（2009）最佳外语片之殊荣。     

基于媒介视野的电信黄页数字化转型与发展策略

在媒介发展演进的全新视野下,把电信黄页作为媒介而非增值业务或产品来考量,认为在新的技术环境和营销环境下,传统纸质黄页必将大幅度衰落,但它不会完全退出历史舞台,未来的电信黄页有两条生存进路:一是传统黄页的纸质形态延续一一专业化与主题化;二是新的媒介形态的再造一一向网络黄页、移动黄页转型.进而提出黄页数字化转型与发展的策略...     

电沉积Co-Cr3C2纳米复合涂层的热稳定性

研究了电沉积Co-Cr3C2纳米复合涂层的热稳定性.析出相Cr3C2颗粒均匀弥散地分布在涂层中,质量分数大约为30％.600℃以上退火导致涂层当中形成孔隙.400℃以下和600℃以上退火分别有利于Co纳米晶粒沿[002]和[220]方向生长.低于400℃退火可以同时获得优异的耐磨性和高硬度.经低于400℃退火,涂层的摩擦系数达到0.12,而经200℃退火后的涂层的摩擦系数低至0.04.     

扇形喷嘴的低压射流特性研究

扇形喷嘴广泛应用于清洗设备中,具有清洗范围大的特点。利用Fluent软件解析扇形喷嘴的射流速度,打击力及流量特性,可以直观认识和分析扇形喷嘴的清洗性能。仿真结果表明:随着扇形喷嘴V形切槽相对偏移量增大,打击力降低;随着切槽半角的增大,清洗打击能力增加。仿真结果对于扇形喷嘴的设计和选取提供了参考。     

基于划痕实验激光重熔Ni基WC金属陶瓷涂层强度分析

目的进一步提高以45#钢为基体的等离子喷涂Ni基WC金属陶瓷涂层综合性能。方法采用不同激光重熔工艺参数对涂层进行处理,通过划痕实验测定涂层的内聚强度和与基体的结合强度,前者由划痕实验中的锥形投影面积确定,内聚强度与锥形投影面积成反比,后者根据划痕仪反馈数据临界载荷L_c确定。结果 300 W激光重熔后,涂层锥形投影面积A为101,小于重熔前的276,即涂层内聚强度提高。激光重熔后的临界载荷L_c为68 N,大于重熔前的45 N,涂层与基体的结合强度增大。300、800、1200 W激光功率下,涂层锥形投影面积分别为101.6、56.7、198.0,临界强度分别为68、77、41 N。激光功率达到1500 W时,涂层脱落。即本试验数据中,激光功率为800 W时,涂层的内聚强度和结合强度最佳。结论激光重熔等离子喷涂Ni-WC金属陶瓷涂层后,涂层内聚强度和结合强度都有显著提高。不同的激光参数对涂层的性能有很大差别,适当的参数范围可达到理想效果,若激光功率参数取值过大,涂层产生的残余应力大于内聚力时会导致涂层脱落,反而降低涂层性能。     

基于VMD-PE和优化相关向量机的短期风电功率预测

针对风电功率序列非线性、非平稳性等特点,提出一种基于变分模态分解(VMD)-排列熵(PE)和混沌布谷鸟搜索算法(CCS)优化相关向量机的短期风电功率预测新方法。为降低风电功率序列非平稳性和减小计算规模,首先采用变分模态分解技术(VMD),将原始风电功率序列分解成一系列不同的子模态,利用排列熵(PE)分析其复杂度并重组得到子序列;然后采用CCS优化后的相关向量机(CCS-RVM)对各子序列进行提前24 h预测;最后将预测结果叠加得到最终预测值,并利用某风电场实际采集数据进行仿真验证。结果表明,所提预测模型能有效提高风电功率预测的准确性。