集中式和分布式操作系统中的同步互斥比较教学

本文对集中式操作系统和分布式操作系统中的同步互斥机制进行了对比分析,并对这两种系统中的互斥策略通过比较教学法进行了进一步研究。     

面向文本分类的多头注意力池化RCNN模型

针对经典循环卷积神经网络（RCNN）在池化层采用的最大池化策略较为单一,会忽略除最突出特征外的其他特征,影响分类精度的问题,提出基于多头注意力池化的循环卷积神经网络（MHAP-RCNN）模型。多头注意力池化可以充分考虑各特征对分类的贡献,且能在训练过程中动态优化,有效缓解最大池化的单一性问题。在三个公开的文本分类数据集上进行实验,结果表明与经典RCNN及其他各模型相比,提出的模型具有更好的文本分类性能。     

新型实用消毒水的制备与性能探究

面对突如其来的新冠疫情,设计研究出适用于不同场所使用的四种消毒液(A、B、C、D),并对其杀菌效果、腐蚀性等做了探讨。结果显示,用浓度50 mg/L的四种消毒水对悬液内金黄色葡萄球菌作用2 min,对大肠杆菌作用2 min,平均杀灭率达100%;四种消毒水对常用食品设备的表面、管道内壁和食品外包装进行消毒实验,自然菌落总数减少98%以上;四种消毒水对不锈钢、碳钢、铝、铜基本无腐蚀作用。     

基于改进粒子群算法的航空行李在线装载优化

目的 为解决航空行李自动装卸中关键装载算法问题,实现航空行李自动装卸,同时满足流水作业的实际需要.方法 基于关键点装载策略,提出一种以装载空间利用率为优化目标,考虑行李质量、体积及装载顺序等约束条件的改进粒子群算法.首先,通过关键点法输出流水线上待装载行李的全部可放点序列,然后根据约束条件重新定义粒子群算法的速度与位置,以空间利用率为适应度函数进行迭代寻优,输出全局最优解,实现对装载位置与姿态的优化.结果 实验部分采用真实行李数据对算法进行仿真验证表明,改进粒子群算法优化后可将箱体空间利用率提高了10.8％,平均规划布局效率提高了26.5％.结论 提出的装载算法能够有效地解决实际行李装载问题,为行李流水作业的货物装载提供理论依据及参考.     

考虑装载顺序约束的航空货物装箱问题研究

目的 以航空货运背景下流水线上货物的装箱问题为研究对象,旨在最大化地利用集装箱装载空间.方法 在考虑货物装载顺序、质量、体积、不重叠、稳定性等一系列现实约束的条件下,建立集装箱堆码模型,设计一种拟人启发式与遗传相结合的组合启发式算法.首先通过设定规则并赋予权重,得到有序可放置点集合,采用拟人启发式算法构建货物装载策略,得到初始装箱方案;然后通过遗传算法中的交叉、变异操作对方案进行寻优,在可行方案中选出集装箱空间利用率最大的装箱方案;最后采用某机场物流公司的实际货物数据进行实验,并实现装载方案的可视化.结果 相较于混合模拟退火算法,组合启发式算法收敛性好,搜索速度快,能够在较短的时间内得到空间利用率较高的装载方案,货物垛形规划更为紧凑,稳定性更高.结论 所提算法对于不同种类的货物有着更好的适应性,能够实现强异构货物的合理布局,保证了货物装载过程中垛形的稳定性,可为航空货物装箱问题的工程应用提供参考.     

考虑预分配策略的航空货物多箱装载优化

目的为了解决当前多数装箱算法未考虑装载顺序约束,不能有效解决航空货物装载的实际应用问题,开展多箱装载优化算法研究。方法首先采用K-means算法对货物进行预分配,将聚类簇特性相同的货物分配到同一个集装箱;然后利用极点法得到极点序列,结合遗传算法进行寻优产生各集装箱的布局方案。结果对某机场物流公司的160件货物数据进行实验,并与连续性策略进行比较,证明了含预分配策略的极点装载法能够有效避免个别集装箱利用率偏低的情况,并将集装箱利用率的总体方差降到0.51。结论算法在考虑货物装载顺序约束的情况下,在多箱装载优化中能实现货物的合理分配,具有较好的工程应用性。