成矿定量预测与深部找矿

成矿定量预测工作是指在受到很多不确定因素的影响下,制定出最优化的工作策略。成矿预测属于地质系统,其与其他的经济系统和技术系统相比,具有较大的差异,由于目前我国的矿床类型相对较多,并且矿床的成因也较为复杂,所以必须要保证能够事先对矿床进行预测。此外,因为矿床的隐蔽性较好,导致成矿预测结果的准确性无法得到保障。针对以上问题,必须要不断加大成矿定量预测的研究力度,确保能够通过使用先进的技术,提高矿床预测结果的准确性。并且要对深部找矿工作进行相应的分析,明确找矿的要点。基于此,本文分析了深部找矿工作的相关对策以及成矿定量预测的相关技术。     

航天透波复合材料的研究进展

介绍了对舷天透波材料的具体要求，并详细探讨了航天透波复合材料纤维增强材料和树脂基体的研究进展，最后简单介绍了湿度、树脂含量、孔隙率、吸水性、后处理温度及时间、纤维的表面处理等因素对复合材料透波性能的影响。     

基于分层控制器的轮式滑移转向机器人轨迹跟踪控制

针对采用滑移转向方式的轮式机器人，分析了其运动学模型与动力学模型，提出了用于轨迹跟踪控制的分层控制器。基于滑移转向机器人的运动学模型，设计了用于上层轨迹跟踪的模型预测控制器，实现轨迹的快速跟随；基于滑移转向机器人的动力学模型，设计了用于底层速度与横摆角速度跟随的滑膜控制器，实现运动速度的快速跟踪；通过跟踪微分器对轮速微分信号进行滤波，避免噪声的影响。最后通过Simulink与Trucksim联合仿真，验证了所提出的分层控制器的有效性。     

能耗与时延权衡的分布式信息扩散方法

能量消耗与传输时延是无线传感器网络协议设计的两个重要指标。针对一维线型传感器网络，探究能耗与时延权衡的信息扩散问题。通过理论推导与分析，计算得出给定时延约束下高能效信息扩散的最优传输次数与单跳传输距离。基于理论分析结果，提出能耗与时延权衡的分布式信息扩散算法。该算法包含确定候选转发节点集合以及最优中继节点选择两部分。仿真表明所提算法能够实现信息扩散的能耗与时延权衡。     

北方铜业420 kt/a冶炼烟气制酸装置的设计与生产实践

介绍了北方铜业420 kt/a冶炼烟气制酸装置的工艺方案及设计特点、主要设备和技术改造情况，对运行过程中存在的问题进行了分析并采取了针对性措施，取得了良好的效果。通过对转化工序和脱硫工序不断改进，制酸装置运行平稳，主要工艺技术指标均达到或优于设计值，排放尾气中ρ(SO₂)≤30 mg/m³，颗粒物(ρ)≤3 mg/m³，满足国家标准规定的超低排放要求。     

页岩气井复合暂堵泵压数学模型及影响因素

目前页岩气井压裂的泵压预测主要依靠商业软件拟合，预测暂堵剂用量与泵压的数学模型较少。为此，考虑暂堵剂运移终速度、缝宽、暂堵剂阻力等因素，提出了复合暂堵泵压预测数学模型，分析了复合暂堵参数对泵压的影响。结果表明：随复合暂堵剂用量增大，泵压升高；复合暂堵剂同单一暂堵剂相比，复合暂堵剂用量对泵压影响更敏感；随暂堵粒径增大，泵压峰值呈现增大趋势；复合暂堵剂的起压及升压时间较单一暂堵剂明显减小，暂堵效果更佳；复合暂堵剂用量为180 g时，升压时间为31 s,泵压峰值可达到17.5 MPa,与粒径为0.8 mm的暂堵剂相比，升压时间缩短51 s,泵压峰值增大2.7 MPa,升压速度增大63.09%。室内实验和现场应用表明，泵压计算值与实测值最大误差分别为6.76%和6.27%。复合暂堵泵压预测数学模型对暂堵剂用量设计以及暂堵效果评价具有指导意义。     

基于改进GMM背景差分方法的蒸汽泄漏检测研究

为检测反应堆回路试验装置蒸汽泄漏，提出了一种改进的基于背景差分法的蒸汽泄漏红外视频检测方法。该方法利用红外相机采集图像，使用Wasserstein距离匹配像素点，采用K-means方法去更新改进的混合高斯背景模型（GMM）；在后处理中，采用自适应均值滤波及形态学方法抑制环境噪声，通过对泄漏图像灰度形状面积的分层融合特征判断实现对蒸汽泄漏的分级检测。为实现对算法效果的量化，利用泄漏报警率、F1分数等指标评价检测方法的优劣，提出以Dice系数作为算法分割效果的评价函数；在steamTS200inf数据集上的试验结果表明，泄漏报警率可达98.52%，最后一帧分割Dice值可达78.31%，本文方法可有效检测蒸汽泄漏。     

基于内外网数据安全互通的广电网络分布式光缆维护管理系统设计与实现

在省级主干传输网的技术运维工作中，网络安全的重要性日益突出。在保障网络安全的前提下，有效突破因内外网物理隔离而形成的数据互通运维瓶颈，是实现省级主干传输网数字化、智慧化运维管理需要解决的技术难点。本文介绍了利用二维码技术实现广电网络内外网数据安全传输的光缆维护管理系统的运维流程设计、系统架构、功能模块组成、主要技术创新及应用效果等。     

基于萤火虫算法改进BP神经网络的电力用能行为预测方法

针对BP神经网络由于随机初始化权重和偏置导致对用电情况预测的误差偏大且容易陷入局部最优的问题，提出了一种利用萤火虫算法对BP神经网络的权重和偏置进行优化的电力用能行为预测方法.该方法基于用户不同时间段的用电量数据提取时间序列特征，并采用K-means聚类算法对用电行为类似的用户进行聚合及分析，从而建立电力负荷预测模型对每类用户的负荷加以预测.实验结果表明，基于萤火虫算法改进BP神经网络预测模型的均方根误差以及平均绝对误差百分比均低于BP神经网络模型，能够合理地对电力用能行为进行预测.     

AR技术在包装设计中的创新价值研究

AR技术在包装设计中的创新价值研究，是实现包装设计创新与AR技术应用价值的重要途径。分析AR技术的应用优势，可以为包装设计模式的创新提供帮助，增加包装设计的层次化，丰富包装设计的趣味性、动态交互等元素，有效提高包装设计质量。AR技术与数字化可听技术、人工智能交互技术等的有效融合，为包装设计创新提供了更多的发挥空间，提高了包装设计的品质。增强包装设计的沉浸感、体验感，为提高产品品牌关注度创造了有利条件，对AR技术的应用研究，实现了推动包装设计进步的目的。