课程文献中心 更多>>

关键词： 网络计划   建筑工程   施工管理  

摘要： 网络计划技术作为一种先进的项目管理工具,逐渐在建筑工程施工管理中展现出其独特的优势与价值。该技术通过构建项目活动的逻辑关系,形成有序的网络图,实现了对项目进度计划的科学编制与优化调整。文章将从网络计划技术的基本概述出发,通过网络计划技术构建建筑工程施工管理框架,并结合实际应用案例分析,为建筑工程施工管理提供科学、高效的指导策略。

关键词： 土壤污染   重金属   空间分布   复杂网络   黄骅市  

摘要： 城市土壤重金属污染严重影响生态环境,防治土壤重金属污染是生态文明建设的重要组成部分。基于2013年黄骅市土壤采样点重金属元素含量数据,利用复杂网络方法构建了采样点共异常网络和元素共异常网络,并采用社团划分算法分析了土壤污染的空间集聚特征。采样点共异常网络结果表明,黄骅市污染情况普遍,重污染集中在北部吕桥镇;黄骅市污染采样点可分为社团进行共同治理,其中骅中街道与吕桥镇污染情况最为相似,应考虑共同治理污染。元素共异常网络结果表明,Cu元素是黄骅市污染情况最为严重的元素,它与Cr元素的污染分布在黄骅市的相似区域。研究结果可为黄骅市表层土壤污染治理提供重要参考。

关键词： 企业间关联网络   流动性风险   传染机制   行为金融  

摘要： 文章运用文献分析和理论推演方法,从行为金融学视角剖析了企业间信用关联网络的形成特征与其传染性,从资产关联和交易关联两个方面阐释企业间关联网络中流动性风险的形成机理。在此基础上,从企业行为偏好、投资者情绪、供应链关系三个角度解析企业间关联网络中流动性风险的传染机制。研究发现:(1)企业间关联网络的形成主要是由于企业间因担保、债务和股权形成的资产关联、因业务和交易形成的交易关联;(2)受企业风险偏好、企业影响力、企业资信水平与企业风险认知水平影响,易造成流动性风险通过“担保圈”进行快速蔓延;(3)认知偏差是导致债券投资者情绪波动的根本因素,且供应链上各个企业间的微观活动以及高层管理者之间复杂的人际关系,都会加强流动性风险在关联企业间的传染。

关键词： 模型预测控制   路径跟踪   无人船   非线性控制  

摘要： 针对无人船(USVs)在网络时延、数据包丢失和环境扰动条件下的路径跟踪控制问题,提出了一种改进的模型预测控制(MPC)方法,以提升系统的鲁棒性和稳定性。通过在传统运动学模型中引入速度扰动和角速度扰动项,准确反映复杂海洋环境对无人船的运动影响。构建了包含网络时延和数据包丢失的扩展系统模型,将网络不确定性纳入控制器设计中,应用时延补偿策略和鲁棒性设计,提前调整控制输入以抵消网络不确定性的影响。仿真结果显示,所设计控制器在路径跟踪精度上显著优于未考虑时延补偿的控制器,平均跟踪误差降低约70%,最大误差减少约24%。控制系统在应对环境扰动时,表现出较强抵抗力。研究证明了在无人船路径跟踪中,考虑网络和环境不确定性的必要性,为提升无人船在复杂环境中的自主导航能力提供了有效方案。

关键词： 电子信息工程   计算机网络技术   电脑网络   网络安全   人工智能   云计算   物联网   电气工程  

摘要： 在当前阶段,为了推动企业的发展,管理者需要发挥其自身的优点,对其进行完善和优化,从而达到一种更为科学和便捷的经营方式。管理者需要转变思路,采用一套有效的方法来优化其使用效能,充分挖掘其在企业内部的潜能,从而整体提升企业的经营效率和质量。本文对此进行了相应的研究,希望加强计算机网络在电子信息工程中的实践运用,以期为今后的研究提供借鉴。由于互联网的普及以及科技的飞速发展,导致人们对其所处环境的安全性提出了更高的要求。因此,必须继续密切注意电脑网络上资讯安全方面的发展,并继续加深安保的认识及科技实力,以应对日新月异的网络安全。在新时代背景下,5G网络、云计算、物联网、人工智能等新型科技的结合,使我国的电气工程向智能化、自动化、高效率方向发展。通过对该领域的研究,可以发现该领域的基本理论与实际途径,对今后的研究具有一定的借鉴意义。

关键词： 缺陷检测   U-Net   空洞卷积   注意力机制   语义分割网络   轻量型网络   深度学习   小目标检测  

摘要： 针对PCB表面小尺寸缺陷难以检测的问题,提出了一种改进的U-Net语义分割网络,实现PCB表面缺陷图像的精确检测。首先,将U-Net的四层网络层次修改为三层,可以减少整体的计算工作量、提升网络模型收敛速度、缩短训练时间;其次,在U-Net网络中融入CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块来提升图像中缺陷目标的显著度;然后,在编码阶段使用混合空洞卷积替换原有卷积块,增大感受野,获取更多的上下文信息。结果表明,U-Net的改进模型能够在提升模型性能的同时减少计算复杂度,能够增加PCB缺陷检测效率。

关键词： 变化检测   深度学习   孪生网络   外部注意力   内容感知与重组模块  

摘要： 针对目前基于深度学习的遥感图像变化检测方法对伪变化信息缺乏鲁棒性的问题,本文提出了一种融合双注意力孪生网络的遥感图像变化检测方法。首先利用多层级的孪生网络分别获取不同时相图像的多尺度特征。然后通过双注意机制建立不同时相图像的局部特征之间的联系,获取全局上下文信息,更好地区分变化区域和不变区域。Diff&Conv模块接收下采样模块输出的多尺度特征图,将两侧特征图相减和卷积以突出变化地物在特征图中的信息。最后将编码阶段对应层级的多尺度特征图通过跳跃连接与经过内容感知与重组上采样模块的特征图融合得到高精度的变化检测结果。应用开源数据集LEVIR-CD验证本文方法的有效性,并与FC-Siam-conc、FC-Siam-diff、SNUNet-CD/16、DASNet网络对比试验。

关键词： 探究式学习   基础护理学   教学过程  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,互联网在教育领域的应用越来越广泛,为教学改革提供了新的契机,也提供了新的手段。充分利用网络资源,以学生为中心,通过自主探究、合作学习等方式,引导学生获取知识、解决问题,网络探究式学习作为一种新兴的教学模式应运而生。网络探究式学习强调学生的主体地位,注重与现代教育理念高度契合的自主学习能力、信息素养、团队合作能力、创新思维等方面的培养。在护理学基础教学中应用网络探究式学习,可以打破传统教学的时间和空间限制,激发学生的学习兴趣和主动性,促进学生深入了解和掌握知识,增强综合能力和素质,为学生提供丰富多样的学习资源和互动交流平台,从而更好地适应今后护理工作的需要。

关键词： 图神经网络   自适应邻接矩阵   注意力机制   多图融合   交通预测  

摘要： 由于复杂的时空相关性和非线性的交通模式,实现精确的预测仍然是一个挑战。针对于此,本文提出了一种新颖的多变量时间序列预测框架(MSTGCN+AL),尝试使用多图神经网络进行预测。引入2种新的图类型,一是通过自适应邻接矩阵得到自适应邻接图,能更好地获取交通节点之间的位置关系;另一个是潜在图,通过使用全局变量拟合三角函数,可以更好地从交通数据中提取周期性和上下文信息。为了对齐图节点及其时间戳,采用了一个基于注意力机制的多图融合模块,包括多图空间嵌入、空间注意力和图注意力。为了验证本文方法的有效性,在METR-LA数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明,与基线方法相比,所提MSTGCN+AL模型在预测性能上表现更佳。

关键词： 物联网   卷积神经网络   智能农机   安全驾驶   驾驶行为   预警  

摘要： 基于物联网和卷积神经网络的智能农机安全驾驶系统是一种创新的农业技术应用,通过将农机设备的摄像装置连接到互联网上,实现对农机设备和驾驶员的实时监测和数据采集;再利用卷积神经网络技术对采集到的驾驶数据进行特征提取和驾驶行为分类与识别,实现对驾驶行为的自动监测和预警。实验结果表明:系统对驾驶行为的类别检测准确率较高,可以提高农机驾驶安全性和驾驶效率,为农业生产提供更加智能化和高效的服务。