边缘计算在电力系统供需互动应用的研究进展与展望

供需互动通过电力系统需求侧与供应侧的信息交互可构建灵活的能源调控体系,是实现电力系统高效经济运行的可靠保障,是新型电力系统的重要特征。随着电力物联网的不断发展,电力系统供需终端所产生的数据量急速上升,传统的云计算架构难以适应海量数据处理需求的增长。作为一种新兴的计算范式,边缘计算通过边缘侧具备一定计算能力的设备在数据源附近就近处理部分数据,具有低时延、高效率和分布式的特点。通过将边缘计算应用到电力系统供需互动领域,可以有效提高供需互动的效率,提升数据的安全性,增强互动的灵活性。文中首先总结了边缘计算在电力系统中的发展现状,然后阐述了边缘计算应用于供需互动领域的关键技术,最后对边缘计算与供需互动在未来进一步的研究前景进行了展望。

数字孪生多模态视觉推理的神经-符号系统

面对数字孪生在多模态视觉数据融合中的异质性和动态性挑战,提出一种结合深度学习与符号智能的方法。该方法通过深度神经网络对视觉数据进行实时解析,并借助符号系统存储的知识和事件响应规则,实现对复杂推理过程的自主管理。为提高系统对物理世界变化的适应性,提出一种融合多模态信息和外部知识的增强推理机制,该机制能有效地整合来自传感器的实时数据和历史知识库中的信息,以支持更加准确和合理的决策制定。以退役锂电池拆解过程为案例验证表明,该方法不仅能够在多模态数据环境中实现高准确率的识别和分析,还能够基于推理机制生成合理且逻辑一致的操作建议,有效提升了拆解效率和安全性。

基于前景对象检测和回归的视频异常检测方法

视频异常检测在智能安防领域具有广泛的应用.基于生成模型的方法以其强大的生成能力受到学术界广泛关注.然而,这类方法通常涉及较多的参数,且往往依赖于大量的训练数据,这限制了其在实际应用场景中的适用性.本文提出了一种基于前景对象检测和回归的视频异常检测方法(FODR-VAD).首先,利用目标检测器检测前景对象并构建以对象为中心的时空立方体.其次,采用随机乱序的方法构造伪异常数据.最后,将单分类视频异常检测问题转换为回归任务,在有监督学习范式下优化特征表示.在模型训练参数量小于1 M,使用不到一半训练集的前提下,所提出的方法在UCSD Ped2、CUHK Avenue和ShanghaiTech数据集上的Micro-AUC分别是99.09%、88.16%和78.47%.结果表明,所提出方法在保证较高异常检测能力的同时,可显著降低对训练数据的需求量.

基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络的短期光伏出力预测

光伏发电具有波动性、随机性及间歇性的特点,难以对其实现精准预测,本文提出了一种基于贝叶斯优化的卷积神经网络-长短期记忆网络混合算法模型的短期光伏出力预测方法,由此得到了比其他单一基准模型和多数组合模型更好的预测效果,具有一定适用性与应用价值。

基于点云深度学习的加工特征识别方法

在计算机辅助设计与制造系统中,加工特征识别是一项关键技术。针对传统的特征识别技术可扩展性差、鲁棒性差等问题,提出一种基于点云深度学习的加工特征识别方法。通过对加工特征表面进行均匀点采样,构建加工特征的点云数据集。使用K近邻算法构建点云的旋转不变表示,提出一种融入几何先验知识的点云分类网络。对于多特征模型的点云数据,提出一种加工特征点集的提取方法和相交特征的分离方法。通过具体实例验证了所提方法的有效性,表明该方法能识别CAD模型中的单一特征和相交特征。

国内外生物降解塑料认证体系现状

鉴于塑料废弃物带来的环境污染问题,生物降解塑料应运而生,但是由于缺乏科学的监管和统一的标准和认证体系,自生物降解塑料诞生以来,争议不断。本文介绍了国内外生物降解塑料的认证体系,主要是可堆肥降解塑料的认证体系,比较了各个认证体系之间的异同,对国内在生物降解塑料标准和规范方面的进展进行了讨论,并对生物降解塑料的检测和生物降解塑料制品的进一步规范化认证进行了展望。对比国内外现状,我国尚未建立生物降解塑料认证体系,随着禁限塑政策陆续出台,生物降解塑料产业得到迅猛发展,急需建立相关认证体系,为行业规范发展保驾护航。

公共体育设施数字化升级对居民体育锻炼的影响与路径研究

在信息技术快速更迭和美好生活需求不断升级的大背景下,国家相关政策提出要加快体育数字化建设,促进体育设施、体育场馆等体育产业数字化转型,进一步提高居民锻炼热情和提升居民健身效果,不断推进全民健身和体育强国建设的高质量发展。该文主要利用文献资料、逻辑推理等研究方法,全面了解国内公共体育设施数字化升级的现状,分析公共体育设施数字化升级对居民体育锻炼的积极影响,以及未来公共体育设施数字化升级的发展路径。研究结果证实了公共体育设施数字化升级的重要作用,并提出未来公共体育设施数字化改造的思路方向和建议,即加强政策支持和资金投入,合理规划增加供给,打造团队增加专业指导,加大数据安全保障。

青年群体数字囤积行为的形成机理及其结果效应——基于内部动因视角的分析

青年群体的数字囤积行为是契合数字社会发展的产物,但现有研究对其关注较少,对数字囤积形成的机理和可能产生的影响效应尚不清楚。通过质性研究发现,青年群体的数字囤积行为表现为囤积渠道多元但社交媒体占据主流,囤积内容丰富且杂乱,囤积主体既是资源占有者又是分享者,囤积者对数字物存在情感依恋,将其视作自我的延伸。兴趣习惯、自我驱动、错失焦虑和强迫型人格特质是青年群体进行数字囤积的关键内部动因。数字囤积行为对青年群体的影响存在两面性,部分青年通过数字囤积构建起自身资源库,实现自我价值提升;另一部分青年在失度的数字囤积中陷入信息过载的窘境,出现自我损耗和心理压力等负面问题。青年群体应从数字物的“保存-管理-利用”维度提升自我,避免被过载的数字物“俘获”。

2012-2022年国家自然科学基金骨质疏松相关项目研究分析

目的总结分析2012-2022年国家自然科学基金委员会(NSFC)对骨质疏松研究项目的资助情况,并探讨中医药干预骨质疏松的研究现状及发展趋势。方法利用国家自然科学基金委员会、梅斯医学、科研Z库、MedPeer数据库,获取2012-2022年NSFC资助骨质疏松相关的研究项目,提取其项目经费、中(英)文关键词、摘要和项目类型信息并进行统计分析。结果2012-2022年NSFC共资助骨质疏松相关项目1290项(总金额57320万元),其中以研究骨质疏松性骨折、绝经后骨质疏松、老年骨质疏松、糖尿病性骨质疏松等的病理机制和防治措施的项目居多;研究对象多为骨髓间充质干细胞、成骨细胞、破骨细胞等;中医药抗骨质疏松常用治法有补肾活血法、补肾填精法、健脾补肾法等;常用临床中药方剂及单味药有补肾活血方、二仙汤、二至丸、青娥丸等及淫羊藿、女贞子等,研究机制多集中在Wnt/β-连环蛋白(β-catenin)、骨保护素/核因子κB受体活化因子配体/核因子κB受体活化因子(OPG/RANKL/RANK)、自噬、氧化应激、肠道菌群等方面。结论对临床上有效的抗骨质疏松中医药的治则、治法和作用机制进行探索,有助于深刻揭示中医药干预骨质疏松的科学内涵,并为研发具有创新性的抗骨质疏松中药奠定基础。

非理想通信环境下主动配电网柔性负荷建模与优化控制方法

针对主动配电网中因通信异常导致的控制扰动问题,提出一种适应非理想通信环境的主动配电网柔性负荷建模与控制方法。在非理想的通信环境中,建立柔性负荷混合系统控制模型,引入信息时延参量推导含时变信息的状态转移矩阵,并提出非理想通信环境下柔性分布式负荷的混合系统建模与主动配电网控制优化方法。在某冷库制冷负荷算例中对所提方法进行仿真验证,综合比较所提方法与未考虑信息时延的传统控制方法在功率波动、总体能耗等方面的表现。实验结果表明,所提方法有效抑制了信息时延导致的控制扰动,实现了平抑馈线功率、降低总体能耗的目的。

细胞间通信预测方法研究进展

基于配体-受体(L-R)互作的细胞间通信是细胞相互协同完成复杂生命活动的重要方式。随着单细胞测序技术的快速发展,在单细胞水平上系统地解析细胞间通信网络及功能迅速成为细胞生物学研究的热点。生物信息学家已开发了大量细胞间信号通信预测的方法及平台,为细胞间信号通信研究提供了重要技术支撑。该文简要阐述了细胞间通信的基本生物学过程;并系统比较了目前较具代表性的细胞间通信预测相关数据库、算法以及评测分析研究;最后系统总结了细胞间通信预测方法的发展趋势,并展望了其未来的研究方向。

新能源形势下的“智慧汽轮机”及其研究进展

将信息技术的最新成果应用于汽轮机设计、制造和运维等各环节有助于满足新的能源形势下对汽轮机高效、灵活发电的需求。论文提出"智慧汽轮机"的概念,说明其架构、特点以及全寿命周期解决方案,介绍以机器学习和深度学习为代表的人工智能算法在"智慧汽轮机"通流设计、控制策略、故障预测、知识迁移等方面的应用,总结"智慧汽轮机"发展亟待解决的6个关键问题,为发展"智慧汽轮机"提供了思路和具体的示例。

基于关联规则的中药白芷临床内服与外用应用特点分析

目的:比较分析中国知网中含白芷的中药复方内服与外用用药规律,旨在为白芷的临床开发应用提供方向和理论支持。方法:检索中国知网(CNKI)数据库1960年1月1日至2019年2月25日的数据,以“白芷+临床”为主题,筛选临床中含有中药白芷内服与外用的相关文献,对单味中药的性味归经、药物类别等进行频次统计,并进行关联规则统计分析。结果:CNKI共得到125首含白芷复方,外用药中以白芷(53次,46.49%)、大黄(14次,12.28%)、甘草(11次,9.65%)用药频次相对较高。内服药中以白芷(72次,37.70%)、甘草(32次,16.75%)、川芎(28次,14.66%)排名前3。在用药类别上,二者均以解表药和清热药占比较重。药性统计中,均以温、辛类占比较高,归经统计中,均趋于归肝、肺经。结论:比较中华人民共和国药典,白芷临床内服使用时与国家标准有异曲同工之处;临床外用时与国家标准统计结果有所不同,需具体情况具体分析。

基于数据挖掘的中药治疗白癜风用药规律分析

目的:基于现代信息技术对临床中药治疗白癜风内服与外用的用药规律进行挖掘分析。方法:计算机检索CNKI数据库,搜集临床应用中药治疗白癜风的相关文献,检索时限为2008年1月1日~2019年2月17日,对中药复方中所含单味中药进行用药频次统计分析,主要包括性味归经、药物类别等,并进行关联规则分析、聚类分析及各药物之间网络化分析,挖掘并分析白癜风临床内服与外用配伍的应用规律。结果:共筛选得到114篇相关文献(包含114首中药复方),其中内服中药76首方剂(共129味中药),外用中药39首方剂(共含62味中药),在中药类别上均常使用补虚药、活血化瘀药、清热药、解表药、平肝息风药五类,其中内服中频次排名前五的有当归、补骨脂、白芷;外用中,补骨脂、白芷、红花排名相对靠前。中药性质均以性温、平,味辛、甘、苦,归肝、脾经为多,对白癜风内服与外用高频中药进行系统聚类分析,外用分析中共得到4类,内服药分析中得到6类。结论:临床治疗白癜风内服与外用中药其用药配伍存在一定的规律,且两种方式分析结果大致一致,提示临床用药时可以滋补肝肾、活血化瘀为主,辅以祛风除湿、疏肝理气。

干摩擦阻尼叶片的高保真有限元模型振动特性研究

研究考虑干摩擦效应的整圈阻尼叶片高保真有限元模型振动特性:首先建立透平机械叶盘结构在周期激振力下的多谐波有限元方程,利用固定界面模态综合法降低整圈叶盘结构的有限元方程自由度,并给出求解多谐波平衡法中非线性方程的步骤;最后以某透平叶片的高保真有限元模型作为算例,验证算法的高效性和准确性:采用多谐波平衡法在保证计算精度(最大误差1.36%)的同时大幅降低计算耗时(由12小时降至2小时);进一步分析了阻尼器的干摩擦效应对叶片的非线性振动特性的影响,为叶片阻尼结构的减振设计提供依据。

社会心理服务体系建设的现实困境与推进路径

加强社会心理服务体系建设是缓解社会矛盾的迫切需要,是创新社会治理的重要内容,也是满足国民对美好生活追求的必然要求。然而,从当前的具体实践来看,社会心理服务体系建设还面临着思想认知陈旧、人才储备不足、服务模式不优、权责分工不清、经费支持欠缺的现实困境。因此,政府应科学谋划顶层设计,合理确定服务对象,搭建专业高效的服务团队,制定“三位一体”的服务机制,开发智慧化的社会心理监测系统,完善各项保障措施,以此推动社会心理服务体系建设顺利进行。

基于长短期记忆网络的阀门升程-功率预测

汽轮机调节阀门升程与通过阀门的蒸汽流量的对应关系,是调节机组输出功率的主要依据,但汽轮机阀门由于长期受主蒸汽冲刷,受机组通流结构的老化、变形、改造等影响,其实际流量特性曲线在使用过程中容易偏离设计值,从而严重影响机组运行的经济性以及安全性。针对这个问题,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的阀门升程-功率预测方法,利用调节阀门升程指令直接预测汽轮机机组的输出功率。该方法具有学习速度快、精度高以及自适应的特点,无需人为干预。电厂实际运行数据验证结果显示:对某电厂半年的运行数据进行学习,需要9h,预测430天误差平均值为0.49%。同时训练的神经网络模型较小,可以迁移到电厂现场的小型计算机上进行控制。该方法具有较高的工程实用价值。

文献检索嵌入式学术英语学习研究——基于华东理工大学的实证分析

基于外语教学中ESP课程需求分析,通过对华东理工大学某学院2013级至2016级学生进行信息素养嵌入式学术英语的学习调研,发现:本科学生文献检索技能与学术英语的学习需求十分迫切;本科低年级阶段开设文献检索嵌入式学术英语课程,对学生科研意识及科研能力的发展有积极作用;基于需求分析理论,相关学术英语课程需不断完善以满足现阶段高校学生群体的多元学习及工作需求。

基于卷积神经网络的汽轮机转子不平衡与不对中故障检测方法研究

汽轮机是电力产业重要的能源转换设备,结合信息化技术的汽轮机故障检测方法是实现智慧运维的重要手段。针对传统故障检测方法精度低、适应性差、严重依赖人工经验的缺点,提出一种基于深度卷积神经网络的汽轮机转子故障检测方法,实现对汽轮机转子故障端到端的检测;同时建立故障转子数值模型对方法进行评估,实现转子不平衡、平行不对中和角度不对中3种单一简单故障的分类以及3种故障的位置和程度的多任务协同检测,讨论信噪比和通道数对神经网络检测性能的影响。故障类型的检测精度为100%,位置和程度的平均检测精度不低于96.47%。文中提出的方法可以实现多测点振动信号到故障特征的直接映射,摆脱了传统方法对人工经验和信号处理技巧的依赖,具有准确、鲁棒性高的特点。

中药材中农药残留及其分析检测研究进展

中药材的质量安全性是影响中药产品质量和药效的关键因素,同时也严重制约着中药的现代化和国际化发展。在中药材种植过程中农药的使用对防治病虫害、提高中药材产量和保证中药产业的经济效益起到了积极的促进作用,但是农药的长期使用和滥用不仅造成严重的环境污染,带有农药残留的中药材进入人体后,使得中药材本身的药效降低,同时农药本身严重损害着人体健康。研究重点阐述了中药材中农药残留污染现状,讨论农残检测过程中常见的样品前处理技术以及常用的检测方法,以期为中药材绿色种植、促进中药材产业科学发展提供理论基础。