电气设备安装施工的优化对策

阐述电气设备安装施工的特点，存在的问题，改进对策，包括优化电气设备安装设计、施工技术的选择、电气设备的质量控制。     

面向异步网络的安全分布式随机数通用构造

随机数在密码学和区块链领域扮演着极其重要的角色，如密码学中的安全参数生成、共识机制中的委员会重配置以及电子投票的智能合约应用等.近年来针对不依赖可信第三方的分布式随机数生成技术的研究受到了越来越多的关注，其中基于秘密共享的方案数量最多，但普遍通信复杂度较高，而通信复杂度较低的一些方案通常牺牲了随机数的抗偏置性和不可预测性.另外，现有大多数方案基于同步网络模型，网络假设较强，与现实网络环境不符.本文主要研究基于秘密共享的分布式随机数生成技术，抽象出不同方案的共性并兼容特殊性，以及弱化网络假设和优化通信开销.具体贡献如下：(1)提出了交互的分布式随机数生成通用构造.满足伪随机性、唯一性和鲁棒性安全目标，并使用该通用构造对一个分布式随机数生成方案进行了分析，从而更加证明其通用性；(2)设计了面向异步网络的安全分布式随机数生成方案.将现有方案O(n³)和O(f²n²)的通信复杂度降为O(fn²)，将O(fn²)计算复杂度降为O(n²);(3)实现了分布式随机数仿真...     

低压静电场辅助冷冻对竹笋品质的影响

为研究低压静电场辅助冷冻对竹笋冻结特性的影响，以冻结曲线、硬度、水分损失率、水分迁移、冰晶形态和组织微观结构为指标，探究低压静电场辅助冷冻（－35 ℃）和普通冷冻（－35 ℃）条件下竹笋品质的变化规律。结果表明：低压静电场辅助冷冻提高了冻结效率，改变了冰晶形态及分布，减轻了组织微观结构破损程度，改善了解冻汁液流失情况。与静电板间距10、20、30、40 cm处的冷冻竹笋解冻后水分损失率分别为14.16%、12.58%、9.73%、10.44%，显著低于对照组（21.01%）（P＜0.05），硬度分别为461.19、507.48、496.65 g和455.31 g，显著高于对照组（350.70 g）（P＜0.05）。低场核磁共振分析结果表明，在低压静电场辅助冷冻下竹笋解冻后汁液流失减少，扫描电子显微镜观察结果显示，竹笋纤维排列整齐，组织微观结构保持较好。低压静电场辅助冷冻可有效改善竹笋品质，可为利用低压静电场进行果蔬的冷冻贮藏和冷链运输提供参考。     

基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型

死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患，通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断，以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表，针对ICU病人临床监测的17项生理参数，提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型，用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库，从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究，除了六组超参数实验之外，将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归（logistic regression）和支持向量机（support vector machine, SVM）四种模型进行了对比分析，准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标，实验结果表明，所提模型性能优于其他模型，AUC值达到94.3%。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

配电网检修的风险可视化分析

阐述可视化控制平台控制配网通信网络的整体运行,实现对电网的智能化管理和监控。基于服务器硬件和软件平台,开发了具有图形可视化显示、数据处理和分析功能的客户/服务器可视化管理系统。     

前言北大核心

20世纪60年代以来,激光和光纤的相继出现催生了新一代光纤通信技术,引领了信息技术的变革。伴随光纤通信技术发展而迅速发展起来的光纤传感技术,是以光波为载体、光纤为媒质,感知和传输外界物理信息的新型传感技术,具有抗电磁干扰、耐腐蚀、高灵敏度、轻质量、小体积、可嵌入(物体)、方便大规模组网进行分布式测量等优良特点,是衡量一个国家信息化程度的重要标志。我国从20世纪70年代末开始研究光纤传感器,与国际基本同步,经过四十多年的发展,我国光纤传感技术日趋完善,研制的传感器种类繁多,包括敏感转动、速度、压力、电流、声波、位移、磁场、液位、应变等物理量的光纤传感器,部分已经在实际场景中获得广泛应用,有力支撑了我国经济的高速发展。光纤传感已成为传感器领域的一个重要分支,具有旺盛的生命力和广阔的市场前景。     

基于全U网络的混凝土路面裂缝检测算法

针对现有的混凝土裂缝检测算法在各种复杂环境中检测精度不够、鲁棒性不强的问题,根据深度学习理论和U-net模型,提出一种全U型网络的裂缝检测算法。首先,依照原U-net模型路线构建网络;然后,在每个池化层后都进行一次上采样,恢复其在池化层之前的特征图规格,并将其与池化之前的卷积层进行融合,将融合之后的特征图作为新的融合层与原U-net网络上采样之后的网络层进行融合;最后,为了验证算法的有效性,在测试集中进行实验。结果表明,所提算法的平均精确率可达到83.48%,召回率为85.08%,F1为84.11%,相较于原U-net分别提升了1.48%,4.68%和3.29%,在复杂环境中也能提取完整裂缝,保证了裂缝检测的鲁棒性。