基于组合赋权-云模型的城市洪涝灾害韧性评价方法

基于城市系统应对洪涝灾害事件的响应过程,从基础抵御、防灾预警、应急响应和适应恢复4个方面构建了包含4个一级指标和20个二级指标的城市洪涝灾害韧性评价指标体系,在此基础上通过可拓层次分析法和熵权法对指标分别进行主观和客观赋权,结合博弈论理论进行组合赋权,提出了基于组合赋权-云模型的城市洪涝灾害韧性评价方法。南京市6个行政区的验证结果表明:该方法可有效评价城市洪涝灾害韧性水平,6个行政区中建邺区、江宁区为高韧性地区,鼓楼区、秦淮区为较高韧性地区,雨花台区为中等韧性地区,溧水区为较低韧性地区。

“云平台+服务”的实践教学体系研究与应用

针对计算机专业实践教学过程中存在软硬件资源共享困难、实践教学服务能力不足和学生实践创新能力有待提高等现状,提出“云平台+服务”的实践教学体系。设计基于构思-设计-实施-运行理念的工程化实践教学内容,构建将实验(践)教学、学科竞赛和创新创业(“三位”)统一于实践教学云平台(“一体”)的教学体系,提升学生实践与创新能力,推动实践教学体系改革与创新;为新形势下高校开放实验教学模式和实践教学体系优化、改革与创新提供新的思路和应用支撑。

石墨烯改性环氧云铁中间漆的制备和性能研究

为了进一步提高环氧云铁中间漆的阻隔效果,解决其在高湿和夏天高热的水工环境中防护长效性不足的问题。将薄层石墨烯添加到环氧云铁中间漆中,利用二维纳米石墨烯比表面积大的特点,研究了石墨烯添加量对涂层附着力、耐冲击性、耐淡水性、耐盐水性和电化学性能的影响。结果表明:纳米级石墨烯和微米级云母氧化铁的片层结构相结合提供了微纳协同屏蔽的机理,添加微量石墨烯后明显提高了涂层的各项性能,尤其是耐水渗透性、耐冲击性和在水中浸泡后涂层的附着力,使得石墨烯改性环氧云铁中间漆对处于高湿高热应用环境的水工钢结构能够提供更有效、更耐久的腐蚀防护。

采用混合策略联合优化的模糊C-均值聚类信息熵点云简化算法

针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时融合了精英反向化思路,显著提升了鹈鹕优化算法(POA)的收敛趋势和全局寻优能力,提高了寻找FCM最优聚类中心的成功率;利用DEAMPOA结合加权熵法对FCM进行优化,提高鲁棒性的同时增强了搜索精度,得到较好的聚类结果;在8种UCI标准数据集上与4种算法对比进行聚类性能评估实验,验证了所提方法综合性能优越;将所提方法与信息熵融合,并应用在三维点云KITTI数据集简化中。实验结果表明:与包围框简化法、随机采样简化法和特征选择简化法对比,所提方法全局误差简化前后点集之间平均欧式距离(MED)指标分别降低了2.25%、6.93%、5.74%,点云简化效果最优且运行速度满足要求。

图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法

公路洒落物是影响交通安全的重要因素之一,为了解决中小尺度公路洒落物检测中的漏检、误检以及难以定位等问题,本文提出了一种图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法。该方法使用改进的YOLOv7-OD网络处理图像数据获取二维目标预测框信息,将目标预测框投影到激光雷达坐标系下得到锥形感兴趣区域(region of interest,ROI)。在ROI区域内的点云空间约束下,联合点云聚类和点云生成算法获得不同尺度的洒落物在三维空间中的检测定位结果。实验表明:改进的YOLOv7-OD网络在中尺度目标上的召回率和平均精度分别为85.4%和82.0%,相比YOLOv7网络分别提升6.6和8.0个百分点;在小尺度目标上的召回率和平均精度分别为66.8%和57.3%,均提升5.3个百分点;洒落物定位方面,对于距离检测车辆30~40 m处的目标,深度定位误差为0.19 m,角度定位误差为0.082°,实现了多尺度公路洒落物的检测和定位。

改进的3D-BoNet算法应用于点云实例分割与三维重建

为了更好地利用点云数据重建室内三维模型,本文提出了一种基于3D-BoNet-IAM算法的室内场景三维重建方法。该方法通过改进3D-BoNet算法提高点云数据的实例分割精度。针对点云数据缺失问题,提出了基于平面基元合并优化的拟合平面方法,利用拟合得到的新平面重建建筑表面模型。在S3DIS和ScanNet V2数据集上验证3D-BoNet算法的改进效果。试验结果表明,本文提出的3D-BoNet-IAM算法比原始算法分割精度提高了3.3%;对比本文建模效果与其他建模效果发现,本文方法的建模效果更准确。本文方法能够提高室内点云数据的实例分割精度,同时得到高质量的室内三维模型。

IPv6地址驱动的云网络内生安全机制研究

云网络可以根据不同业务场景对云平台虚拟网络资源快速部署与配置,是现代数据中心性能和安全的重要保障。但传统云网架构中IPv4支撑能力有限,无法实现网络端到端的透明传输,多租户特性使得云管理者对租户子网进行流量管理和约束异常困难,外挂式的安全方案缺乏对不同租户流量的追溯能力,无法在源头对攻击行为进行限制。IPv6具有地址空间大、编址能力强、安全性高的特点,基于此,文章提出一种IPv6地址驱动的云网络内生安全机制,包括地址生成层、地址验证层和地址利用层。地址生成层以对称加密算法为基础,将租户身份信息嵌入IPv6地址后64位,修改DHCPv6地址分配策略,并基于Openstack Neutron进行实现。地址验证层设计实现了云网络动态源地址验证方法,针对不同端口状态集合设计针对性转移方法和安全策略。地址利用层基于IPv6真实地址的特性,实现了基于IPv6地址的数据包溯源机制和访问控制策略。

大庆油田CIFLog测井数智云平台建设应用实践

针对大庆油田生产中测井数据量大、类型多和数据来源复杂等问题,以中国石油天然气集团有限公司大型测井处理解释软件CIFLog为基础,以业务需求为主导,采用微服务架构和测井分布式云计算技术体系,研发测井大数据存储管理、中间服务层和云端测井处理解释应用等新功能,形成了大庆油田测井数智云应用平台。目前,平台已全面安装部署到大庆油田相关单位,应用效果显著。特别在大庆油田智能决策中心,平台直接用于重点水平井随钻地质导向的现场决策,大幅提升了Ⅰ类储层的钻遇率。未来平台将重点围绕新功能研发、油田数智化应用场景建设和标准化技术体系构建等开展工作,并将取得的成果及时推广复制到西南油田、塔里木油田等油气田。CIFLog云平台作为中国油气工业软件数智化建设应用的先行典范,必将发挥越来越重要的示范引领作用。

云计算环境下的拟态IAM系统设计实现方法

随着云计算的快速发展及其普及,企业的传统数据安全边界被打破,出现云资产管理混乱、越权、误操作等现象,对用户的信息安全产生巨大威胁。基于此,对目前云计算环境下身份认证和访问管理(identity and access management,IAM)的安全问题进行研究,提出结合内生安全思想,采取拟态防御手段构建出一种具有内生安全效应的拟态身份认证和访问管理(mimicry identity and access management,MIAM)体系架构方案,并对其进行详细描述。将该方案分别进行稳定性测试、系统性能测试以及系统安全性评估,实验数据表明,该方案具有可行性和安全性。

基于组合赋权三维云评估技术的深部煤矿顶板事故风险分析

为了更好地对深部煤矿顶板事故展开风险评价,提出了组合赋权三维云评估技术。基于事故统计及事故致因理论,对深部煤矿顶板事故风险指标体系展开研究,采用博弈论对改进层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和熵权法进行博弈分析,以实现风险指标的组合赋权,通过构建三维云模型,对深部煤矿顶板事故危险性进行可视化分析。结果表明:包括行为、技术、设备、环境、管理5大风险因素在内的一级指标并其下20个二级风险指标是深部煤矿顶板事故风险评价指标体系的主体内容,且以环境风险权重最大;由三维云评估技术分析可知,平煤九矿的顶板事故风险级别为Ⅲ级,即修复后可接受,与该矿生产实际情况相符。组合赋权三维云评估技术的提出有助于完善深部煤矿顶板事故风险评价方法,可应用于工程实践。

基于云计算的地震网络数据安全态势感知仿真

地震发生前具有特殊波动响应特征,通过地震台网灾害信息可确定震灾范围,但是网络个人用户无法通过终端服务器及时查询地震数据,导致对地震的安全感知出现延迟问题。针对地震数据处理的任务密集、流程复杂的计算需求,提出基于云计算的地震网络数据安全态势感知方法。在地震节点布局中融入贝叶斯结构,构成混合结构化安全态势采集模型。应用数据分类方法估计出地震态势数据,提取地震发生的隶属度特征,构建地震网络数据安全态势感知模型。按照区域影响因子算出地震信息量,利用相似原则区分灾害程度,检测地震发生范围的安全态势。实验结果证明:研究方法感知获取的地震层间位移与震中国方位角和实际情况一致,偏差较小,能够明确当前地震区域的安全态势。

基于点云分割网络的雷达信号分选方法

针对现有基于图像分割的端到端雷达信号分选方法存在的像素点重叠与处理效率不高的问题,该文提出一种基于点云分割网络的端到端分选方法。首先将雷达脉冲流的脉冲描述字(PDW)映射为点云;之后利用点云分割网络(PointNet++)对该点云中各点依据其所属辐射源进行分割;最后将具有相同标签的点聚类形成脉冲集合,分别提取各脉冲集合所包含的辐射源并形成相应的辐射源描述字。仿真结果表明:所提方法能够有效对未知雷达信号进行分选,在脉冲丢失和虚假脉冲干扰的分选环境下也表现出较强的可靠性与稳定性,并且由于采用具有轻量化特点的模型使得该方法的执行效率更高。

优质食味粳稻香软米新品种云粳37号选育及功能基因优势等位基因型分析

云粳37号是以具有香味且表现高产稳产的粳稻品种云粳26号作母本,以持有低直链淀粉含量调控基因Wx^(y37)且稻米食味品质优异、耐寒性和抗病性强的粳稻软米品种银光作父本杂交育成,具有食味品质优异、高产、稳产、耐寒、抗病等优良性状。通过对云粳37号及双亲全基因组重测序和功能基因优势等位基因型分析发现,云粳37号遗传了双亲的多个优势等位基因,如香味基因Badh2、抗稻瘟病基因Pi35、调控低直链淀粉含量基因Wx^(y37)、耐冷基因CTB4a、抗旱基因OsPP15和抗白叶枯病基因Xa26等,是目前云南省影响较大的粳稻品种。

基于OneNET云平台的智慧消防远程监控系统的设计

针对传统消防监控系统存在开发成本高、误警率高、实时监控不便的问题,提出一种基于物联网云平台的智慧消防远程监控系统。采用STM32单片机作为中枢控制芯片,经多传感器采集温度、湿度、烟雾、火焰等环境数据,通过窄带物联网(NB-IoT,Narrow Band Internet of Things)上传至OneNET云平台。经数据分析后以可视化方式呈现,对异常数据触发报警实时响应。通过手机APP实现数据实时监测及一键处置。经测试,监控系统报警准确率高于97.2%,数据延迟低于50 ms,表明该系统能够实现消防火警的无线远程监控,并做出快速反应,满足中小微企业和普通家庭用户的消防监控需要。

基于注意力机制和全局特征优化的点云语义分割

在基于深度学习的三维点云语义分割算法中,为了加强提取局部特征细粒度能力和学习不同局部邻域之间的长程依赖性,提出一种基于注意力机制和全局特征优化的神经网络。首先,通过加性注意力的形式设计单通道注意力(SCA)模块和点注意力(PA)模块,前者通过自适应调节单通道中各点特征加强对局部特征的分辨能力,后者通过调节单点特征向量之间的重要程度抑制无用特征并减少特征冗余;其次,加入全局特征聚合(GFA)模块,聚合各局部邻域特征,以捕获全局上下文信息,从而提高语义分割精度。实验结果表明,在点云数据集S3DIS上,所提网络的平均交并比(mIoU)相较于RandLA-Net(Random sampling and an effective Local feature Aggregator Network)提升了1.8个百分点,分割性能良好,具有较好的适应性。

大模型融入云平台,信息化走向数智化

随着人工智能的快速发展,大模型已逐渐发挥其关键作用,成为驱动企业数字化转型的重要力量。主要探寻了大模型崛起引发的众多变革,回溯了人工智能的发展轨迹,分析了自建基础大模型所面临的挑战,强调引入基础大模型提供方需要与垂直行业企业联手,合作开发行业大模型。针对中小型企业在开发行业大模型时所面临的困扰,提出“模型即服务”及其相关工具链可以通过协助微调形成专有企业模型的观点;探讨了大模型兴起对云服务产生的变革;对云网协同、算网融合以及人工智能加速数智化发展进行了深入分析。在数字经济时代的背景下,进一步分析了人工智能如何赋能新一代信息技术创新。目前正处于国际经济发展调整期、信息化向数字化的演进期及网络技术创新的加速期,大宽带、大连接、大数据、大平台、大模型、大智能正在快速地融合发展。

基于三维点云计算的CO_(2)-水-岩反应程度量化表征方法

CO_(2)地质封存是减少大气中CO_(2)排放,降低温室效应的重要途径,CO_(2)注入含水地层中时,CO_(2)-水-岩反应可能引起岩石矿物的侵蚀,对CO_(2)地质封存安全性产生显著影响。在室内实验中,通过表征岩石表面的形貌特征可以有效地评估CO_(2)-水-岩反应程度,为CO_(2)地质封存的安全性评估提供科学依据。通过三维点云计算可以精确量化地表征CO_(2)-水-岩反应程度,这种方法首先运用三维激光扫描技术,构建岩石表面的三维模型,确定CO_(2)-水处理前岩石表面三维模型的基准面,并基于处理前的均方根粗糙度确定处理后岩石表面三维模型的基准面。基于三维模型点云信息,提出了两种不同的体积计算新方法,并通过对规则模型体积的计算比较了两种计算方法的准确性与适用性,可根据实际情况选择两种计算方法量化表征CO_(2)-水处理前后岩石表面的侵蚀体积。最后,以陕西省咸阳市某煤矿煤样为例,开展了CO_(2)-水-岩反应模拟试验,验证了计算的可行性。试验结果表明:该文提出的侵蚀体积计算方法可有效地量化表征CO_(2)-水-岩反应程度,CO_(2)-水处理后岩石表面不同区域的侵蚀差异性明显,岩石表面的侵蚀体积与均方根粗糙度之间存在显著的正比关系,随着均方根粗糙度的增大,侵蚀体积也相应上升。

基于组合赋权与灰云模型的综合能源系统需求响应效益评价

考虑到当前综合能源系统研究缺乏完善的需求响应量化评估方案,难以在优化运行层面综合评估需求响应效益这一问题,提出了一种基于改进AHP群决策—CRITIC组合赋权与灰云模型的综合能源系统需求响应效益评价方法。首先,从综合能效性、社会经济性和需求侧互动性三个维度构建了需求响应效益评价指标体系。其次,采用一致性和权重拟合性更优的指数标度法构造判断矩阵,降低赋值误差,并通过AHP群决策法确定主观权重,从而削弱主观极值偏差对权重的影响;在由CRITIC法确定客观权重后,基于最小欧氏距离建立组合权重模型,并通过非线性规划求取最优组合权重;针对评价等级信息的模糊性与隶属等级的随机性,采用正态灰云白化权模型确定指标分类等级与场景评分。最后,以北方某综合能源系统为例,根据用户参与需求响应方式设置了4种运行场景,分析了不同需求响应对系统运行的影响与作用,算例结果表明所提指标体系与评价方法科学有效。

基于相关系数-熵-二维云模型的装配式建筑施工风险测度

装配式建筑施工过程要在多维空间中进行,叠加风险高,事故发生率高于传统现浇建筑施工,因此科学、准确地测度装配式建筑施工风险具有重要的现实意义。根据装配式建筑施工的特点,从人员、机械、环境、技术、管理5个维度建立了装配式建筑施工风险测度指标体系,并构建了相关系数-熵-二维云风险测度模型。实例应用结果表明:该测度模型较全面、客观、准确地反映了装配式建筑施工风险要素,能够有效实现装配式建筑施工过程风险的定量化测度,可为装配式建筑施工安全管理提供有力参考和依据。

双通道特征融合的真实场景点云语义分割方法

真实场景点云不仅具有点云的空间几何信息,还具有三维物体的颜色信息,现有的网络无法有效利用真实场景的局部特征以及空间几何特征信息,因此提出了一种双通道特征融合的真实场景点云语义分割方法DCFNet(dual-channel feature fusion of real scene for point cloud semantic segmentation)可用于不同场景下的室内外场景语义分割。更具体地说,为了解决不能充分提取真实场景点云颜色信息的问题,该方法采用上下两个输入通道,通道均采用相同的特征提取网络结构,其中上通道的输入是完整RGB颜色和点云坐标信息,该通道主要关注于复杂物体对象场景特征,下通道仅输入点云坐标信息,该通道主要关注于点云的空间几何特征;在每个通道中为了更好地提取局部与全局信息,改善网络性能,引入了层间融合模块和Transformer通道特征扩充模块;同时,针对现有的三维点云语义分割方法缺乏关注局部特征与全局特征的联系,导致对复杂场景的分割效果不佳的问题,对上下两个通道所提取的特征通过DCFFS(dual-channel feature fusion segmentation)模块进行融合,并对真实场景进行语义分割。对室内复杂场景和大规模室内外场景点云分割基准进行了实验,实验结果表明,提出的DCFNet分割方法在S3DIS Area5室内场景数据集以及STPLS3D室外场景数据集上,平均交并比(MIOU)分别达到71.18%和48.87%,平均准确率(MACC)和整体准确率(OACC)分别达到77.01%与86.91%,实现了真实场景的高精度点云语义分割。