“璈”“云璈”的释义问题

权威辞书对"璈""云璈"的释义存在模糊、矛盾之处,这些问题也影响到了具体的注释活动。现有研究成果以及新的书证表明"璈""云璈"存在两个义项,一个是作为弦乐器,一个是作为打击乐器。当下具体注释活动中出现的问题,要求我们必须充分重视词义的历时分界。针对"璈""云璈"的个案研究,对辞书编纂工作也具有一定的参考价值。

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。

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。

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。

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。

“物联网+云平台”技术在人工气候室管理中的应用研究

为加强高校人工气候室的技术管理水平,本文通过“物联网+云平台”技术,构建了统一数据查看和图像采集的智能信息服务管理平台,实现对人工气候室硬件监测的数字化高效管理。在科研服务的各个环节,人工气候室的使用者和管理者可以在任何地点通过智能手机APP或办公电脑登录云平台即时查看设备运行情况、历史数据和实时作物生长情况,管理效率得到显著提升。实践证明,该项研究效果显著,大幅提高了人工气候室的科研和管理效率,把高校科研服务数字化水平提升到新的高度,实现了质的飞跃。

“大智移云物区”背景下高校内部控制建设探索

随着产业信息化、业务数据化,高校内部控制管理体系的不足日益凸显,传统意义上的会计控制主导下的内部控制体系无法满足管理需求,高校内部控制转型提上日程。文章首先分析传统内部控制体系存在的问题;其次,分析新时期、新要求对高校内部控制的影响;最后,从内部控制顶层设计及运行配置、指标评价体系设立、基于PDCA循环的内部控制体系建设、符合系统论的内部控制体系建设、人才培养等方面探索建立“大智移云物区”背景下的高校内部控制体系,为高校内部控制建设及转型提供新的思路。

基于Openstack云平台的校园二手物品交易系统的敏捷设计

通过Openstack云平台搭建服务器,利用J2EE的Struts-Spring-Hibernate(SSH)轻量级三层集成框架,采用软件敏捷方法 Scrum模型,快速设计并实现了基于Openstack云平台的校园二手物品交易系统.系统服务器端共享本地校园应用数据中心,在Openstack云平台上进行二手物品交易及管理方面的数据处理.客户端使用Android平台,为校园学生提供二手物品的查询、发布、交易、订单收藏、留言等功能.系统运行稳定,操作便捷,页面展示流畅.

基于云模型的水光互补清洁能源基地容量配置方案优选

为优选水光互补清洁能源基地容量配置方案,从安全性、环保性、经济性、技术性4个方面选取14个指标构建了综合评价指标体系,采用改进云模型方法对容量配置方案进行评价。改进云模型方法以基于层次分析法改进的云模型求解主观权重,以熵权法求解客观权重,组合赋权得到指标权重,再利用条件云发生器计算各指标的隶属度,最后根据级别特征值法计算容量方案等级评分,确定最优方案。将该方法应用于我国西南某清洁能源基地水光互补系统容量配置方案的优选,优选结果与集对分析法优选结果和实际选择方案均相符,证明了该方法的有效性与适用性。

基于云计算的舰船通信网络动态负载均衡控制方法

针对舰船通信网络通信环境复杂、用户需求不确定、影响通信均衡性等问题、提出基于云计算的舰船通信网络动态负载均衡控制方法。利用Ryu控制器获取监控舰船通信网络状态,获取网络负载。创建云计算平台虚拟机,实现执行舰船通信网络动态负载均衡任务调度任务。选取最高迁移概率的物理机结果作为云计算平台虚拟机迁移结果,通过虚拟机的迁移与关闭操作,更新虚拟机的综合权值,实现舰船通信网络动态负载均衡控制。实验结果表明,该方法可实现舰船通信网络的动态负载均衡控制,负载均衡度高于0.7,可有效提升舰船通信网络的资源利用率。

基于间接核查法的流量计云在线运行核查方法

在供热物理设备网中,除不同规模的流量计群外,还设有大量与流量有关的设备及部件。本文研究了利用供热系统的机理、被核查流量计的相关参数、供热物理设备网中设置的具有流量特性的设备或部件来判断被核查流量计工作状态的方法,并在此基础上提出了流量计的云在线运行核查技术流程,以快速判断在线应用的流量计的技术性能是否满足使用要求,解决供热企业核查人员及核查仪器设备不足的缺陷,有效提升智慧供热系统数据质量和提高控制系统的安全。

基于ZigBee和云平台的大棚环境监测系统设计与实现

针对温室大棚环境的实时监测问题,利用ZigBee无线传感网络和GPRS远程传输技术,设计远程监测系统,在云端搭建服务器,采用Spring Boot服务框架,开发Android移动端APP.测试表明,系统能对温室大棚环境进行远程监测和预警,系统运行稳定、部署灵活、便利性好,有利于提高大棚农业管理水平.

云计算下网络安全技术实现的路径分析

网络安全是国家安全的新课题和新内容。本文重点从实现网络安全技术的路径,包括技术架构、应用系统加密技术、防御病毒技术和身份管理系统等入手,深入探讨这些技术的实现路径,有助于减少云计算环境下的网络安全问题。

基于纹理特征的深度学习云和云阴影检测

针对云和云阴影检测过程中存在边界不准确以及易与地表混淆等问题,构建一种融合纹理特征模块的卷积神经网络模型对Landsat 8遥感图像进行云和云阴影检测。引入基于统计特性的纹理特征模块进行纹理特征的提取和学习,在训练过程采用焦点损失函数削弱样本不均衡带来的影响。实验结果表明,该模型细化了云和云阴影的边界等纹理细节,减少了云和云阴影的误检和漏检现象,提高了云和云阴影的检测精度。

青藏高原东侧九龙夏季非降水云的观测特征

青藏高原东侧九龙地区是西南涡多发区,利用该地区新型探测设备开展云探测,有助于增强对西南涡多发区云特征的认识。利用2018—2019年6—8月九龙站地基微波辐射计资料,分析了该地区夏季非降水云的出现率、液态水路径及过冷水路径的观测特征。结果表明:九龙夏季非降水云出现率月均值在67%~82%之间,以低云和中云为主,高云较少;低云出现率表现为白天低、夜间高,而中云和高云则相反;云出现率的垂直分布表现为单峰形态,在约2km高度存在云出现率峰值8.1%;受大气热力层结日变化影响,云出现率的单峰垂直分布呈现日夜差异。另外,九龙夏季非降水云的液态水路径均值为0.433kg·m^(-2),其中低云、中云、高云的液态水路径均值分别为0.665、0.240、0.102kg·m^(-2);低云的液态水路径日变化特征与其出现率相似,而中云和高云的液态水路径日变化特征不明显。此外,九龙夏季非降水云中冷云的过冷水路径均值为0.154kg·m^(-2),其中低云、中云、高云的过冷水路径均值分别为0.065、0.166、0.102kg·m^(-2);总体上过冷水路径在液态水路径中的占比约为34.3%~38.8%,过冷水路径占比随云的高度而增大,这使得中云和高云的过冷水路径日变化与其液态水路径相似。与同纬度华中地区相比,九龙夏季非降水云具有明显不同的特征,这与两地之间的大气水汽特征差异密切相关。

基于云数据中心的多源异构数据治理技术研究

目前常规的多源异构数据治理方法主要通过对数据属性进行判断,从而实现分区域数据清洗,由于缺乏对非线性数据的分析,导致治理性能不佳;对此,提出基于云数据中心的多源异构数据治理技术;采用关系型数据库中的ETL功能对数据进行清洗,对数据转换模式以及数据清洗规则进行定义;引入互信息系数对数据相关程度进行判定,并进行非线性数据相关性分析;以云数据中心作为载体,对多源异构数据治理体系进行构建;在实验中,对提出的数据治理技术进行了治理性能的检验;最终的实验结果表明,提出的数据治理技术具备较高的查准率,对云数据中心多源异构数据具备较为理想的数据治理效果。

基于RS-Conv的多尺度神经网络LiDAR点云断裂带提取方法

断裂带与地震、滑坡等自然灾害的发生有着密切关系,精准提取断裂带不仅可为地震断层的定量化研究提供指导,还可为地震灾害风险评估及防震减灾决策的制定提供科学依据。针对现有方法中LiDAR点云断裂带提取不完整、连续性差及错误率高等问题,文中提出了一种基于RS-Conv的多尺度神经网络LiDAR点云断裂带提取方法,以便更好地解决复杂地形区域的断裂带自动提取问题。该方法首先构建不同空间尺度的邻域点集,从而更全面地考察点云的局部几何结构特征。考虑到RS-Conv算子能够很好地表征中心点与邻域点的空间关系,文中以RS-Conv算子作为卷积模块构建了多尺度神经网络模型,以提取出LiDAR点云不同尺度的深层次特征,对其进行堆叠并输入到全连接层,以完成对断裂带点的提取。最后,在ISPRS点云数据集、川滇点云数据集和鲜水河数据集上对文中所述方法与张量分解方法和Deep Neural Networks(DNN)方法进行了对比实验,结果表明,文中方法的分类精度最高,分类总误差最低仅为0.3%,较其他方法降低了0.91%~2.79%,证实了该方法在点云断裂带提取方面的优越性。

基于改进云模型和线性规划优化算法的山区泥石流危险性评价

泥石流是一种由暴雨或地震诱发常发生在山区的破坏力强大的地质灾害,为了提前预防和减少其破坏能力,使用特定算法评价其危险性十分必要。采用云模型雾化特性对各评价指标权重进行一致性检验后耦合,得到合理的权重阈值区间。以线性规划优化算法通过设定目标函数后对各评价指标在权重区间内动态取值,从而得到各个泥石流沟渠最危险评分。改进了单指标的云数字特征公式,构建覆盖更全面的综合云模型,输入最大危险评分对研究区泥石流沟渠进行危险性分级。将该研究应用在汶川地震后北川县产生的72条泥石流沟渠实例中,其评价结果显示与研究区实际地形环境情况相吻合,为相似类型泥石流灾害的预防提供了新思路。

“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。