Shanghai "Maker" Urban Culture Construction in the Context of Big Cloud Movement

Shanghai should orient its development to becoming a global science and technology innovation center. Now,it plans to launch a strategic research of new round of development in 2050,carry out future urban planning research in 2040,and started start the implementation of thirteenth five-year development planning research. In this process,it is required to fully consider the impact of a new round of scientific and technological revolution and industrial reform,include the construction of global innovation center into the layout of the future development of Shanghai,formulate global scientific and technological innovation center development strategy,and further make clear the leading and support function of scientific and technological innovation to economic and social development of Shanghai. This paper analyzed the relationship between Big Cloud Movement and " Maker",and the necessities for cultivating " Maker" urban culture to building Shanghai global scientific and technological innovation center. On this basis,it elaborated and analyzed how to integrate the Maker Culture into Shanghai urban culture. Finally,it came up with recommendations for establishing Shanghai " Maker" urban culture.

面向低速运动的稀疏点云实时激光里程计方法

本文提出了一种低速运动情况下使用稀疏点云的实时激光里程计方法。利用局部曲率和主成分分析提取局部网格内的点云面特征,使用点-面距离作为匹配代价函数,在点云位姿估计中利用点云距离和特征平面性对数据重要性进行加权,并针对低速运动对位姿变换矩阵进行近似。在包含大量不稳定特征的场景下,使用16线旋转式机械激光雷达采集的稀疏点云序列进行了试验。结果表明,本文方法对稀疏激光雷达点云具有很好的稳定性,针对低速运动所做近似是有效的,能够大幅提高计算的实时性。

泥沙云团运动特性对初始投放条件的响应研究

基于CFD-DEM耦合方法并依据沙水同轴射流实验建立泥沙云团水下运动模型,研究0.25 mm、0.50 mm和0.75 mm等3种粒径泥沙云团的水下运动特性,以及水沙中心速度对圆形、同轴环形、正方形和三角形等4种形状投放口的响应情况。研究结果表明:抛投泥沙入水后形成的泥沙云团由泥沙相为主的球形前锋和以液相为主的云团尾部组成,触底后云团的几何形态表现为稳态的泥沙射流;云团运动初始阶段水流截面形状与投放口形状保持一致,在沉降过程中逐步扩展并转化为圆形,云团沉降扩散过程中的运动形态与泥沙颗粒的粒径直接相关;投放口形状对云团中心速度的影响范围约为等面积圆形投放口内径的7倍,在此区域内非圆形截面投放口投放的泥沙云团中心速度快,但速度衰减率高。

考虑云层遮挡的光伏发电功率超短期预测技术

云层对光伏电站的遮挡会导致光伏发电功率的随机波动,进而给电网稳定运行带来挑战,特别是在新能源渗透率不断提升的战略背景下,电网安全性和稳定性所面临的挑战更为严峻。为解决云遮挡下光伏功率快速波动预测精度低的难题,基于卫星云图提出一种考虑云遮挡的光伏功率超短期预测法。首先,根据场站位置信息提取目标区域具有潜在影响的云团,并通过云轨迹跟踪算法确定其移动矢量,实现超短期尺度下移动轨迹预测;然后,结合太阳-云-光伏电站的位置关系建立云遮挡评估模型,准确判断目标时刻下不同层高云团对光伏电站的遮挡情况,进而完成量化评估;最后,通过光电转换模型实现光伏发电功率超短期预测。结果显示,所提模型能准确预估未来云移动轨迹及云遮挡下的功率衰减系数,展示出较好的预测性能,具有一定的推广价值。

多级索引框及移动向量联合的接触网提取方法

电气化铁道接触网的非接触式检测研究对保障铁道的安全运营具有重要意义,检测工作需要大量的精确接触网点云数据支持,目前存在接触网部件间不易分割导致难以提供精确接触网点云数据支持的问题。针对该问题,本文提出了多级索引及移动向量联合的接触网提取方法。首先利用多级索引框简化铁道场景数据;然后通过轨迹线构建提取通道获取支柱底部中心点集,以计算沿轨移动向量;最后进行二级索引框的姿态调整,实现接触网的准确提取。本文设计了参数分析与对比试验,在10 km铁道场景中进行试验分析。结果表明,本文算法对接触网提取的查准率、查全率、F1均在约99%,均优于参照算法,表明本文算法能够适应复杂场景。

基于流动图与时间上升频的实时云层移动研究

现有基于光线步进的云层渲染方法能够较好地得到云层形状,但渲染效率不高且在云层移动时边缘会缺失云层移动形变细节且出现不连续的情况。针对上述问题,提出了一种基于流动图的云层移动渲染算法,算法的核心思想是利用流动图控制云层在移动时竖直方向上的偏移,使云层随风连续形变的同时增加一定前向扭曲效果。其次,为保证渲染的实时性,利用交叉矩阵来降低单帧渲染像素的数量,提高渲染速度。最后,提出使用时间上升频来增强减少渲染像素后的渲染结果。相较于未使用流动图的云层移动算法,所提算法能够在性能增加不超过10%的情况下表现出云层移动时的整体形变以及向风向连续翻滚的效果。

全天空云图图像复原算法

在使用全天空成像仪对天空进行观测时,由于该设备结构的特点导致采集的云图信息缺失和图形球面畸变,使全天空观测产生误差,为此提出一种全天空云图图像复原算法.针对地基云图的噪声和畸变特点,利用双线性插值收缩图像修复算法对地基云图中固定区域噪声进行复原;然后提出云图遮光带运动预测插值算法和改进型统计扇形插值云图畸变矫正算法,对云图中的遮光带和球面畸变进行图像复原,最终完成对地基云图的修复.实验结果表明,该算法具有普适性,可以更好地复原云图所携带的天空信息.

初夏孟加拉湾对流云团北上低纬高原的初步研究

分析2000～2001年初夏(5～6月)孟加拉湾对流云团活动特征及其北上的环流背景以及与西太平洋副热带高压的关系。结果表明:初夏孟湾对流云团活动对低纬高原的初夏降水有明显影响;孟湾北部及其东部海域和沿岸是对流云团北上频数最多的地区;下风方伴随风速大值区的西南气流有利于孟湾云团北上;孟湾云团北上与西太平洋副热带高压的活动和位置关系密切。

奇异值分解与神经网络结合的卫星云图云团移动预测

云团运动和发展演变的预测是暴雨等灾害性天气监测预报的重点和难点问题,针对当前云团预测中缺乏有效的非线性、非平稳预测手段,提出了奇异值分解SVD(singular value decomposition)与径向基网络相结合的云团预测途径。首先用SVD对云图进行分解,提取主要的云团结构特征,然后用提取出的云图奇异特征值和左右奇异向量作为模式识别因子,选择特定区域和季节的云图时滞序列采样,并用前后时段样本云图的奇异值和奇异矢量作为云图预测模型的输入、输出,通过对径向基网络的学习训练和误差迭代收敛,建立了云团运动的非线性预测模型。试验结果表明,该方法能合理地描述云团运动的基本特征和演变趋势。

面向智能电网的数据密集型云存储策略

智能电网环境下数据密集型应用往往涉及跨数据中心的数据传输和数据中心内的数据迁移,这对数据分布提出了新的挑战。为了充分利用计算存储资源,满足智能电网大规模数据的可靠存储和高效处理的实际需求,提出了基于云计算的数据密集型存储方法,该方法将数据集映射成数据空间的点集。设计了两阶段分类过程:第1阶段基于传统的K均值算法实现点集的初始分类;第2阶段针对各数据集与初始聚类的隶属关系,引入数据迁移的代价函数,对初始分类进行调节,实现数据集到数据中心的布局方案。实验结果表明,该算法能够有效提高数据存取效率并兼顾全局负载均衡。

静止卫星立体观测云顶高度几何算法研究!

由卫星资料反演的云顶高度是天气学、气候学的重要科学资料。以静止气象卫星影像立体像对为数据来源,以云顶高度为研究对象,根据卫星-真云-投影云共线的事实,以及卫星-投影云-真云之间的几何关系,建立云顶高度立体解算模型;并在模型中考虑成像过程中云移动的影响。最终,通过几何关系建立严密云顶高度和云移动速度的线性化联立解算模型,运用最小二乘法解算出云顶高度,为气象预报提供精确、可靠的云参数。

基于眼动参数云融合模型的疲劳检测方法

针对采用确定性阈值法分析眼动特征,进而检测疲劳中存在的准确性差等问题,提出了一种基于不确定性云模型理论的眼动参数描述方法,实现了对眼动特征的量化、融合,以及最后疲劳状态的判定。结合Haar分类器与LBP算子定位检测眼部状态,提取眨眼时间和次数;采用云发生器算法建立了疲劳监测的眼动参数云融合模型,展开了相关实验研究。研究结果表明,与确定性阈值法相比,该方法检测的准确性更高,能作为驾驶员疲劳判别的可靠依据。

华北两类灾害性云团的对比研究

运用卫星云图、常规资料以及数值预报分析产品，分析了１９９８年夏季华北地区出现的强灾害性雷暴云团和暴雨云团．结果指出：它们的形成、发展条件及移动方式，均有着显著的不同特征；卫星云图与其它资料结合，是监测和预报这两类云团的有效途径．

基于云计算模式的矿压分析平台设计

针对顶板运动规律分析专业性强、实时分析难以解决的问题,提出应用云计算模式实现实时动态分析,将煤矿现场采集到的监测数据通过云平台实现远程访问,由专业技术人员进行在线分析与评估。详细介绍了平台的系统结构、关键技术及功能特点,应用实例表明,工程技术人员通过获取云端数据掌握顶板动态监测结果,并在远端进行技术指导。

Maker,Maker Space and Maker Culture Construction

Shanghai is planning to launch a strategic research of new round of development in 2050,carry out future urban planning research in 2040,and started start the implementation of thirteenth five-year development planning research. This paper firstly analyzed the relationship between Big Cloud Movement and Maker,and introduced current development situation of makers in Baoshan District of Shanghai. Then,according to current development situation,it came up with recommendations for the maker culture construction: strengthening the awareness for protection of intellectual property right in the district,building " Internet + X" development model for Baoshan District,establishing maker parks in Baoshan District,actively creating the innovation atmosphere,opening the Big Cloud Movement platform the society and promoting generation of grassroots makers,enhancing the cooperation with adjacent district to realize trans-regional cooperation of innovation talents,and introducing social capitals to help innovation teams to make transformation of innovation results.

定性推理生成器在驾驶疲劳检测中的应用

疲劳驾驶是导致交通死亡事故的原因之一。为检测识别驾驶疲劳状态,该文鉴于人的眼动行为存在随机性及模糊性的特点,建立了基于"眼睛闭合时间比"(Per-clos)和眨眼时间均值的二维云模型,根据这2个眼动参数的云模型特征,构建了14条定性规则。依据二维单规则生成器,构造了二维多规则定性推理生成器。对60例数据,进行识别判断。结果表明:平均识别率达到73.98%。同组实验数据下,使用该方法比采用K最近邻(KNN)及支持向量机(SVM)分类算法的检测率要高。随着训练样本人数增多,生成器的识别率预计可进一步提高。

基于云模型的驾驶疲劳检测方法

疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因。因此实时监测驾驶员的疲劳状态具有重要的现实意义。文中针对人的眼动行为存在随机性及模糊性的特点,采用不确定性的云概念,建立基于Perclos和眨眼时间均值的双条件单规则发生器,然后在此基础上构造基于双条件单规则发生器的疲劳检测模型。最后通过在模拟实验平台上采集驾驶员的眼动数据,将眼动特征数据输入基于双条件单规则发生器的疲劳检测模型进行疲劳识别判断。实验结果表明:该模型的平均识别率达到80.2%。在同组实验数据下,使用云模型方法比采用K最近邻(KNN)及支持向量机分类算法的检测率都要高。

云计算和翻转课堂在高校运动人体科学实验教学中的应用

针对传统高校运动人体科学实验课程教学时空、教学理念、教学主体和教学内容存在的不足之处,基于云计算搭建了包括教师模块、学生模块和管理员模块的网络教学平台,基于翻转课堂构建了课前、课中和课后网络教学模式,同时对高校运动人体科学实验教学内容和考核方式进行了网络化改革。研究发现,相比传统教学模式,实验教师和学生之间借助云平台进行互动交流与答疑解惑,提高了学生学习的积极性;教师利用实验教学网站各功能模块的数据对学生学业水平进行形成性评价,提升了高校运动人体科学实验课程教学效果。

云团移动对光伏电站出力特性及系统调频的影响

云团移动会造成大规模光伏系统出力的大幅度波动,并影响区域电网频率的稳定性。基于此,文章提出了地基云图和中尺度数值天气预报模式相结合的修正预测方法,并利用该方法来分析云团的移动特性及其对太阳辐照度衰减情况的影响,得到光伏电站出力的波动幅度和爬坡速率。在此基础上,分析了光伏电站出力波动对区域电力系统调频情况的影响。研究结果表明,该预测方法能够较为准确地预测云团移动情况下太阳辐照度和光伏电站的发电功率,并确定了当区域电网中,光伏发电装机容量与常规发电机组装机容量的比值小于常规机组爬坡率与光伏发电爬坡率之比时,区域电力系统的调频能力能够应对云团移动情况下光伏发电功率波动引起的区域电网频率的变化。

内蒙古巴彦淖尔市冰雹云移动路径及其特征

利用内蒙古西部巴彦淖尔市2009—2019年67个地面防雹作业点人工记录及临河站新一代天气雷达资料,统计分析了该地区冰雹云移动路径及其特征。结果表明:(1)近11 a巴彦淖尔市冰雹云的移动路径主要为西北路径、西南路径和偏西路径。西北路径冰雹云的发生频率最高(46.70%),且其成熟阶段的移动距离最长(23.86km),持续时间也较长(40.25 min)。(2)夏季(6—8月)要重点关注冰雹灾害影响,其中7—8月冰雹云在较短时间(14.09 min、17.00 min)及较短移动距离(5.49 km、8.48 km)内就可以发展,在成熟阶段缓慢移动、持续地影响云系覆盖区域,是冰雹云致灾性最强的2个月。(3)冰雹云形成集中在13:00—15:00,而降雹主要发生在14:00—17:00。(4)巴彦淖尔市冰雹云降雹机制主要以水汽条件和动力条件为主,可达79.44%。动力条件降雹以西北路径为主(68.57%),水汽条件降雹以西北、西南及偏西路径为主(96.00%)。从近11 a巴彦淖尔市冰雹云的移动路径特征可以看出,该地区夏季西北路径的冰雹云灾害性最强。