用水器具支管环状供水管道管径选择探析

用水器具环状供水技术是保障用水终端水质的重要方式,欧盟发达国家应用普遍、技术成熟,在我国处于起步阶段,工程应用较少,针对计算流量不明确、管径选择原则不清晰等问题,以住宅、医院、食堂三类建筑为例展开精细化水力计算及管径选择分析,总结了不同类型建筑用水器具支管环状管道的计算流量确定方法及管径选择原则,为该项技术在实际工程应用提供理论支撑,为标准编制提供参考依据。

刍议新媒体内容运营的核心要素

随着信息化的快速发展,人们日常生活发生了翻天覆地的变化.人们信息接收渠道相比从前要变得更加广泛,人与人之间的交流方式也更加趋于多样化,包括我国新媒体工作发展进程也获得了显著的进步.我国新媒体工作所涉及的内容运营环节能够全面满足媒体受众者的心理诉求,此外,其还能对媒体受众群体的黏性进行有效保持.本文主要对新媒体内容运营环节所存在的核心问题进行有效明确,并同时对新媒体内容核心要素进行展开性分析,以此来对我国新媒体运营工作实际工作形式进行改进及优化.

集中生活热水水质保障的重要措施

针对集中生活热水系统中存在军团菌等致命病菌污染的现状,分析了水质污染的根源,首次从全系统的角度梳理并详述了保障热水水质的3个关键要点,通过安全舒适的供水水温、无冷温水滞水区段的系统、正确合理的消毒灭菌措施的可实施路径和可行性方法,为保障建筑集中生活热水水质提供了系统、全面、有效的技术支撑。

车载终端信息安全威胁与防范

随着车联网的迅速发展,车载终端的应用越来越广泛,也增加了对各种信息安全威胁的暴露,形成了针对车载终端功能特点的安全需求。本文从多个角度分析了车载终端所面临的各种信息安全威胁,总结了信息安全需求,并提出相应的技术方法措施。

数据安全能力成熟度模型的实施应用

为了提升组织的数据安全水平,通过在多个行业内依据数据安全能力成熟度国家标准进行实施应用,并以此开发了数据安全能力评估平台与检测工具,对数据安全标准化专业人才进行了系统化培养等措施,有力提升行业数据安全能力和水平,并为下一步工作提出思考和建议。

互联网金融理财产品风险分析及防范对策

随着科学技术的不断发展,互联网技术已经在我国得到了普及应用,互联网是各个行业发展过程中不可或缺的重要技术,也是我国经济改革过程中具有较高应用价值的技术类型,随着经济体制改革,我国的金融理财产品种类越来越多,丰富着人们的理财生活。这种发展现象在一定程度上推动了我国互联网金融的不断发展,但由于当前金融理财产品的监管力度不足、准入门槛较低,导致发展存在着较大的风险,想要更好地做好风险规避,就需要建立完善的规避措施。文章主要探讨了互联网金融理财产品的风险,并提供了具合理性的解决方案,希望能够为促进我国互联网金融行业的科学化发展带来参考价值。

基于深度学习的室内动态场景下视觉SLAM技术研究

视觉同步定位与建图(visual simultaneous localization and mapping,VSLAM)技术是近年来机器人和计算机视觉领域的重点研究方向之一,但当前的主流算法主要面向静态环境,当场景中存在运动的物体时,算法的定位精度和稳定性会受到很大影响。为了解决上述问题,提出了一种惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)积分与YOLOv4语义分割结合的VSLAM前端动态特征点剔除算法,通过YOLOv4网络对图像进行语义分割,识别图像中有运动可能的物体;再将IMU积分与语义分割结合,对目标检测框内有运动可能的特征点进行重投影误差的解算,识别并剔除环境中运动的特征点。在TUM Visual-Inertial Dataset上验证该算法,结果表明,在包含运动物体的室内场景下,该算法可以有效剔除环境中的运动物体,显著提升SLAM系统的定位精度和稳定性。

数据中心项目管理中精细化管理的理解

数据中心的建设过程与普通建筑的建设过程相比,有着耗能大、机电安装工艺复杂、建设质量标准高、参建方多等特点,因此数据中心的管理需要更加明晰、更加细致,更需要管理人员具有精细化管理的管理意识和理念,好的精细化管理理念可以有效的给予项目实施带来理论基础和进行方向,本次就数据中心建设项目管理阶段的精细化管理进行介绍。

通过检测语义分歧识别无答案问题(英文)

机器阅读理解中存在无法仅从给定文档中获取问题答案的特殊情况,为此,基于语义冲突检测的机器阅读理解网络(SCDNet)提出应通过检测问题与文档内容之间的语义分歧来识别这种情况.经分析发现,文档无法为问题提供答案的根本原因主要分为两类:一是文档中不包含问题所需的语义信息;二是二者包含的语义成分之间存在分歧.据此推断,可以通过检测文档语义信息是否全面涵盖问题所需的信息来识别问题是否可由文档信息给出回答.此外,通过在损失函数中加入答案文本长度惩罚项,网络优化目标函数更接近评测指标,系统性能得到提升.网络模型使用联合训练模型建模无答案的问题识别与答案抽取2个子任务,并使用端到端的方式训练.实验结果证明,其对无答案问题类别预测的正确率超过了性能先进的基线模型SAN2.0,在SQuAD2.0数据集上取得了72.43的F1值和76.96的无答案问题识别正确率.