基于黄土高原拦水坝建设探析

为了改善府谷县城清水川电厂段水环境面貌,基于清水川概况,在分析清水川洪水特性和泥沙特点的基础上,对橡胶坝、气盾坝、液压坝、溢流堰混凝土坝4种低水头拦水坝进行了优缺点比较和方案比选,结合清水川实际,提出采用溢流混凝土坝建设方案,并对3种混凝土坝建设方案以及防冲措施进行了探讨,为项目建设提供了科学依据。

基于泥沙淤积的水库灌溉库容分析

水库库容主要受泥沙淤积、蒸发和渗漏制约,而这些又受入库洪水影响。为了科学确定府谷县某水库灌溉库容能力,基于支沟和水库基本情况,采用铁一院法、推理公式法、经验公式法,在分析河道入库洪水的基础上,对水库的淤积、蒸发和渗漏情况进行探讨。结果显示,水库设计库容满足工程灌溉用水量需求,目前库死水位为1614 m,现状库容只有86万m^(3),需通过库区开挖清淤平整处理扩大灌溉库容,以满足灌溉用水需求,可为水库防洪灌溉和效益发挥提供科学依据。

沙梁川中桥建设壅水影响与对策

涉河建筑物的壅水影响一直是其建设研究的重点,为了确保沙梁川中桥建设安全,基于沙梁川中桥建设情况和跨越河道孤山川基本概况,采用一维恒定流的计算方法及相应的水力学计算公式,分析论证跨河桥梁建设前后现状河道20年、50年一遇洪水水位变化情况,对沙梁川中桥建设产生的壅水对河道行造成的影响进行探讨。提出在桥位处向左岸扩宽河道断面,增加过流面积来消除和减轻壅水影响,并对设计洪水位桥梁底部和桥位处高程进行复核,结果可为类似跨河工程壅水影响解决提供借鉴。

深度学习加速技术研究

深度学习是近年来机器学习的研究热点,并已广泛应用于不同领域.但由于训练模型复杂和训练集规模庞大等原因导致的深度学习性能问题已成为其发展的一大阻碍.近年来计算机硬件的快速发展,尤其是处理器核数的不断增加和整体运算能力的快速提高,给深度学习加速提供了硬件基础,然而其训练算法并行度低和内存开销巨大等问题使得加速研究工作困难重重.首先介绍了深度学习的背景和训练算法,对当前主要的深度学习加速研究工作进行归纳总结.在此基础上,对经典的深度学习模型进行性能测试,分析了深度学习及并行算法的性能问题.最后,对深度学习的未来发展进行了展望.