基于用电结构变动的省级电网长期负荷特性预测

准确把握省级电网长期负荷特性发展趋势,可使电网规划更具前瞻性和合理性。通过充分分析地区负荷特性变动主要影响因素,识别出经济与用电结构因素是长期负荷特性变动的关键影响因素,据此构建了基于用电结构变动的省级电网长期负荷特性预测模型及其校核方法,以安徽省为例,对2020和2030年全省四季典型日负荷率和峰谷差率进行了预测,并以欧美发达国家和上海市为参考对预测结果进行了校核。结果表明该长期负荷特性预测模型的合理性和有效性,为电力市场分析与电网规划人员准确掌握地区长期负荷特性变动趋势提供了一定的参考。

注意力机制与空洞残差网络的PCB缺陷检测

针对印刷电路板缺陷检测技术,文章提出了基于YOLOv5s的一个轻量型的CNN模型YOLO_AD,用于PCB缺陷检测。该模型主要体现在将轻量型Ghostmodule作为骨干特征提取网络,融合注意力机制,对输入分配偏好进行通用池化和信息加权平均后,引入空洞残差网络,减少了网络模型与卷积运算,提高了网络处理效率。部署到嵌入式板卡中,采用MVC架构配合硬件优化及软件设计搭建了实时在线的PCB目标缺陷检测系统。实验结果表明,测试各类缺陷识别率为90.53%,检测速度为30 FPS。

当前企业面临的财务风险概述及会计内部控制应对

近年来我国经济水平的不断增长，很大程度上促进了企业的生产和发展，同时也给企业带来了较大的市场竞争压力，并且面临的社会经济环境变得越来越复杂。由于当前诸多的不确定性因素，导致企业财务风险也越来越多，严重阻碍了企业的发展进程。因此，为了降低财务风险带来的不利影响，采取切实可行的策略规避财务风险以及不断完善企业会计内部控制对促进企业健康发展具有重要的意义。本文就企业面临的财务风险做出有效分析，并针对实际问题提出若干意见以及会计内部控制对策，以期借鉴。

轻量化改进网络的实时光纤端面缺陷检测模型

光纤是现代通信系统及量子保密通信网中不可或缺的传输介质。针对光纤端面缺陷对光传输系统造成传输质量下降甚至永久性损伤的问题,提出了一种改进YOLOv5算法的光纤端面检测模型YOLOv5_CS。该模型首先将轻量化网络ShuffleNetV2作为主干特征提取网络,利用深度卷积操作以及通道随机混合策略,缩减模型容量,丰富特征信息;随后引入卷积注意力机制(CBAM),同时在空间维度和通道维度上进行特征增强,提升网络性能;最后缩减特征融合层的卷积核数量,实现进一步的模型压缩,并利用数据增广技术构建的光纤端面数据集,对所提方法的有效性进行对比验证。结果表明,与YOLOv5算法相比,所提模型的模型容量压缩了80%,检测速度提升了31.1 frame/s,均值平均精度(mAP)提高了1.7%,能够较为准确以及实时地检测光纤端面缺陷。此项工作面向便携式智能检测装置的研制,可为光纤端面缺陷检测及相关视觉传感产业提供技术支持。