课程文献中心 更多>>

关键词： 5G   网络切片   医学远程教育  

摘要： 随着5G技术的迅猛发展,其在教育领域的潜力日益凸显。着重分析了5G的高速传输率、低时延和广泛连接性等核心特性,并探讨了网络切片技术在提升资源管理和服务质量方面的优势。通过构建5G网络切片支持的医学远程教育模型,运用模拟实验和案例分析对不同教学场景下的技术性能进行评估。结果表明,5G网络切片能够有效满足高清视频、实时互动和远程操控等需求,为医学远程教育提供个性化服务。进一步提出了一系列优化措施,旨在增强网络效率和优化教学体验,构建一个沉浸式的学习环境,从而激发学生的主动学习意愿。

关键词： 水力压裂   仿生学蒲公英支撑剂   支撑剂输运   施工参数  

摘要： 加快深部煤层气资源勘探开发是煤层气的重点发展方向,随着大规模体积压裂在深部煤层气开发中的应用,深部煤层压裂形成的裂缝复杂程度逐渐提升,但低黏度压裂液携带传统圆球形支撑剂在复杂深部煤层气裂缝中的输运性能和转向性能有限,导致传统圆球形支撑剂对于分支裂缝及远端裂缝的铺置效果差,严重影响深部煤层气体积压裂的效果。在此基础上,基于仿生学的理念,提出了一种能在低黏压裂液中具备高效输运和转向能力的仿生学蒲公英支撑剂,为进一步了解不同施工参数情况下该种支撑剂在深部煤层裂缝中的输运和转向性能,基于深部煤层中常见的T型裂缝,构建了T型可视化复杂裂缝支撑剂输运试验系统,研究了排量、射孔位置、压裂液黏度、支撑剂粒径、支撑剂浓度等施工参数对于仿生学蒲公英支撑剂在T型裂缝中输运及转向性能的影响,发现随着排量的提升,仿生学蒲公英支撑剂在T型裂缝主裂缝中的砂堤面积和砂堤通道率逐渐提升,同时更多的支撑剂转向进入T型裂缝的分支裂缝中,说明排量增加,仿生学蒲公英支撑剂的输运和转向性能随之提升。仿生学蒲公英支撑剂在不同黏度的压裂液中均能保持较好的输运效率,同时能够堆积形成具有大通道的砂堤;中部单射孔时,仿生学蒲公英支撑剂能够在T型裂缝的分支裂缝和主裂缝中都形成更好的堆积效果;随着砂比的增加,支撑剂在T型裂缝的主裂缝和分支裂缝中的砂堤面积都逐渐增加,但增幅逐渐变缓,同时砂堤的通道率逐渐降低。基于施工因素的定性分析,综合推荐在深部煤层气应用仿生学蒲公英支撑剂时,采用中高排量、低黏度、中部射孔方式、小粒径支撑剂以及7%~11%砂比。本研究能促进仿生学蒲公英支撑剂在深部煤层压裂中的规模化应用,同时也对我国深部煤层气的高效开发具有重要意义。

关键词： 网络犯罪   刑事定罪体系   跨境取证   联合国打击网络犯罪公约  

摘要： 无论是从不同区域性公约的横向比较角度看,还是从《公约》的谈判历程来讲,联合打击网络犯罪上的争议问题都集中在刑事定罪范围和跨境取证规则等方面。在刑事定罪范围问题上,既然强调合作打击网络犯罪,那么重要的就是凝聚各方共识,求取网络犯罪治理的最大公约数,而不是简单地汇集、罗列各国的相关罪名。这就决定了:一则,《公约》的刑事定罪部分不能一味求全求宽,否则可能无法适应部分国家的网络犯罪立法,从而影响公约的签署、批准和履行;二则,所有国家都存在的成熟的、网络化的传统犯罪也并非不必要,因为提取公约数的前提是大家普遍接受某种犯罪类型。在具体的罪名衔接问题上,“干扰电子数据”“征求、获取、访问、拥有、控制儿童色情物品”等行为无法为我国刑法完全涵盖,未来需要通过修订立法实现国内法与《公约》的衔接,除此之外的相关罪名则可以经由解释实现衔接。需要强调的是,在未来批准条约时,即便要完善我国相关立法,也应当通过提高罪量标准,设定积极悔罪条款,降低刑罚严厉程度等方式,尽量降低其与国内法之间的不协调。在跨境取证规则上,主权原则应当被坚持,但也不能因此反对一切形式的跨境取证。此外,在财产的概念范畴、法人责任、管辖权规则等问题上,我国刑法与《公约》不存在本质冲突,未来通过司法解释等方式加以明确即可。

关键词： 医疗机构   法定传染病   网络直报   报告质量   熵权TOPSIS法   综合评价  

摘要： 目的 对2017—2023年重庆市沙坪坝区医疗机构法定传染病网络直报情况开展评价。方法 从中国疾病预防控制信息系统收集法定传染病病例数据,通过每日审核记录获取评价数据,采用熵权TOPSIS法对法定传染病网络报告质量进行综合评价。结果 2017—2023年重庆市沙坪坝区医疗机构法定传染病累计报告278 550张,年平均报告及时率、准确率、完整率和重卡率分别为99.81%、99.45%、99.51%和1.18/万。2017—2023年重庆市沙坪坝区医疗机构法定传染病报告及时率、报告准确率、报告完整率以及报告重卡率均呈上升趋势(均P<0.01)。熵权TOPSIS法综合评价显示,重庆市沙坪坝区医疗机构法定传染病报告质量呈波动性上升趋势,其中2023年报告质量最高,2020最低;三级医疗机构的报告质量高于二级和一级医疗机构,驻区部队医疗机构的报告质量高于区属公立和民营医疗机构。结论 2017—2023年重庆市沙坪坝区医疗机构的法定传染病网络直报质量总体趋势向好,仍存在报告不及时、填报不规范等现象,应继续加强传染病网络报告质量控制,提高传染病网络报告质量。

关键词： 模具缺陷   缺陷识别   YOLOv5网络   CBAM注意力机制   PP-LCNet轻量化网络  

摘要： 为提高模具缺陷识别的精度和速度,提出一种基于改进YOLOv5网络的识别方法。该方法采用PP-LCNet轻量化网络作为主干网络,F-CIoU函数作为损失函数,并引入CBAM注意力机制,对YOLOv5网络进行改进。然后采用改进YOLOv5网络对不同类型的模具缺陷进行识别。结果表明,该方法具有较高的模具缺陷识别精度和速度,对凹槽和污点模具缺陷识别的平均查全率、查准率、平均精度均值、F1值分别达到95.34%,95.03%,93.11%,95.68%,平均检测速度达到35帧/s,满足模具缺陷识别的精度和实时识别需求。

关键词： 广播电视技术   网络数字化时代   大数据   人工智能   云计算  

摘要： 随着网络技术飞速发展,数字化深入各领域,对广播电视行业的影响日益显著。全面分析网络数字化时代广播电视技术的发展趋势、面临的挑战,探讨广播电视新技术的应用,以实现技术升级革新,提高服务质量,满足公众对信息与文化的需求。

关键词： 参数化建模   灵敏度分析   优化设计   隧道支护设备   臂架系统  

摘要： 针对隧道建设工程中初期支护设备臂架系统的优化设计问题进行了研究。目前该类设备的臂架系统存在着因受力不均而导致失效等一系列问题,亟待解决。以我国某公司自主研发的智能拱锚喷一体化台车的臂架系统为研究对象,通过参数化建模和灵敏度分析,对高灵敏度铰点坐标进行参数迭代优化,有效降低了俯仰油缸的最大受力。该研究成果对于提高隧道施工效率、降低工程成本以及改善施工安全性具有一定的参考价值。

关键词： 英语翻译   Mem2Seq   多级记忆网络   指针网络  

摘要： 英语翻译近年来随着全球化的发展,起着越来越重要的沟通桥梁作用。但是现有的翻译对话系统数据库常常出现解码错误,导致翻译的不准确性。因此,研究提出结合端到端可微分网络和多级记忆网络模型来优化翻译对话系统。结果显示,研究所提模型在实际英语翻译时,准确度在K值为1、3时最为稳定。研究设计的模型可以最大程度上避免输入指令梯度消失,进而处理更复杂的指令与长文本。英语翻译的对话系统的智能化将会得到进一步提升,其也将实现自主注意力的表达能力,丰富单词表征,理解语句的更深层次含义。这为机翻行业提供了极具价值的实验科研方向,能够在一定程度上助推翻译行业经济发展,增加使用者的生活便捷度与满足感。

关键词： 网络评估   标准化场景   5G网络  

摘要： 5G网络质量评估可从市区、县城、乡镇、农村等大场景维度进行分析,颗粒度较大,但对用户密度较高、环境复杂的住宅区和商务办公区等精细化场景的评估显然捉襟见肘。为此,提出了一种网络爬取为主、人工描绘为辅的混合式5G网络标准化场景边界提取方法,旨在为后续基于精细化场景的5G网络覆盖评估及建设提供精确的数据支持。该方法能够实现对场景边界的高效、准确提取,为通信网络的精准规划、优化部署和性能评估奠定了坚实的基础。

关键词： Bartu方程   传感器阵列   温度分布   贝叶斯推断  

摘要： Bratu方程在描述热传导过程中的温度分布方面扮演着关键角色。本研究通过在一维区间内部署分段传感器阵列,采集了相应的温度数据。在充分考虑各传感器测量误差的基础上,我们利用贝叶斯推断方法对导体的整体温度分布进行了分析。研究首先基于采集到的数据,在不同水平的噪声干扰下进行推断,旨在通过贝叶斯神经网络获得与测试数据点相匹配的温度分布。随后,我们引入了描述热传导特性的Bratu方程,以期获得与该方程相符的温度分布,并据此通过贝叶斯神经网络进行进一步的推断。研究结果表明,相较于仅依赖于数据本身的推断,结合Bratu方程的贝叶斯推断能够显著提高预测的准确性和可靠性。这一发现强调了在热传导问题中,将物理模型与数据驱动方法相结合的重要性。The Bratu equation plays a pivotal role in describing the temperature distribution during heat conduction. In this study, we deployed a segmented sensor array within a one-dimensional interval to collect corresponding temperature values. Considering the measurement errors of each sensor, we utilized Bayesian inference to analyze the overall temperature distribution of the conductor. Initially, we performed inference based on the collected data under various levels of noise interference, aiming to obtain a temperature distribution that aligns with the test data points through a Bayesian neural network. Subsequently, we incorporated the Bratu equation, which describes the characteristics of heat conduction, in the hope of achieving a temperature distribution that conforms to this equation and further inferred using the Bayesian neural network. The results indicated that the Bayesian inference combined with the Bratu equation significantly outperformed inference based solely on data. This finding underscores the importance of integrating physical models with data-driven approaches in heat conduction problems.