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关键词： 数据中心   数据管理   数字化应用   实施路径   数字化交付   设计与建设   数字化管理平台   建筑信息化  

摘要： 随着建筑信息化、数字化加速推进,传统工程项目建设模式越来越难以适应新时代建筑数字化的需求。近年来,通过对BIM技术的运用,数据中心项目在数字化方面有所突破,可为“数字建筑”的建设提供借鉴,但是距离实现真正意义上的“数字建筑”还为时尚早。本文基于既往点状数字化应用成果(BIM设计)的经验,结合数据中心的特点和项目全周期设计与建设场景,研究适合“规设建维营”各阶段数智化应用,以数字化管理平台为基座,对各阶段数字化交付的内容与形式进行梳理,打通建设项目全生命周期数据链条,探索工程建设全过程数据管理标准、流程以及数字化交付相关标准,形成全阶段的成套数智化体系,建立工程项目全过程数字化交付的路径。

关键词： CORDIC算法   直接数字频率合成器   信号发生   现场可编程门阵列  

摘要： 针对传统直接数字频率合成器技术占用ROM资源较多以及传统CORDIC算法占用逻辑资源较多且不易进行快速幅值调整的不足,提出了一种改进的CORDIC算法,该算法可以快速调节DDS的幅值与频率。将CORDIC模块替换传统DDS中基于ROM查找表的相幅转换模块,从而节约ROM资源占用;通过免缩放因子技术来改进CORDIC算法,从而可以实现幅值的快速调整;结合迭代合并技术,提出了一种基于改进CORDIC算法的相幅转换模块,该模块免除了传统CORDIC算法中的旋转方向判断与循环迭代,从而大大降低了电路的逻辑资源占用。在FPGA平台上实现了该算法,并通过DAC模块输出模拟信号进行测量,实验结果表明该算法输出的正弦波幅值和频率具有较高的精度,调幅效果良好,适合于各种信号处理应用场合。

关键词： 各向异性   纯P波   逆时偏移   染色算法  

摘要： 各向异性偏移成像技术在高精度地球物理勘探中扮演着重要角色。为了提高声学VTI(垂直对称轴横向各向同性)介质的成像精度,笔者在波场外推中采用了一种改进的纯P波方程,相速度分析验证了改进方程的精度优势;采用混合法(有限差分+伪谱法)对改进方程进行了求解。相比于传统拟声波方程,改进的纯P波方程在产生高精度P波响应的同时能够有效消除干扰,进一步地考虑到逆时偏移剖面中深部成像能量较弱的问题,将染色算法推广到VTI纯P波逆时偏移。在模型深部选取用于参考的目标区域,基于染色算法的地震波传播仅在该区域产生响应,由此获得更丰富的波场信息。模型算例表明,基于染色算法的VTI纯P波偏移成像技术能够在保证原始成像精度的前提下,对深部介质结构产生更高精度的成像结果。

关键词： 算法决策   公共治理   敏感信息保护   技术理性   基本权利  

摘要： 算法处理敏感个人信息在发挥巨大社会效能的同时,与个人信息保护的自主性产生冲突,引发新的算法歧视。算法决策的规制和敏感个人信息的保护长期被视为两个独立的系统,但二者在现实中是紧密联系在一起的。要妥善解决算法决策及其场景赋能伴生的社会危机,就不能忽略算法决策处理敏感个人信息的道德价值,必须兼顾算法决策的精确性和公平价值,并应侧重从保护公民基本权利的角度,把算法公平和非歧视原则转化为具体的法律规制标准。

关键词： 文本标签   电力系统   变电图纸   跨模态检索   深度哈希算法  

摘要： 传统的信息检索方法主要依赖于单一模态的数据处理,难以有效应对这种多模态数据的复杂性和异构性,如何高效地实现变电图纸与文本标签之间的跨模态检索,因此,现提出基于深度哈希算法的变电图纸文本标签跨模态检索方法。通过提取变电站图纸的文本元素,反映出它们在变电站的图纸中的具体位置信息,为后续的变电站图纸文本标签的跨模态检索奠定了坚实的基础,采用图卷积网络技术对被检索标签进行行深度特征提取,生成富含语义相关性的标签嵌入向量,并与对应的变电站图纸的文本进行检索预测。

关键词： K-means算法   学生能力评估   数据处理   精准评估  

摘要： 针对教育领域中学生能力评估的难题,即传统方法难以全面、客观地反映学生综合能力的现状,引入K-means算法作为核心方法,通过数据挖掘手段实现了对学生能力进行多维度、精细化的分类评估.首先,详细探讨了K-means算法在学生能力评估中的具体应用;然后,通过科学的数据处理流程,揭示了学生能力的内在结构和特点.本文方法不仅有助于识别学生的优势与短板,还为教育政策的制定及教学策略的调整提供了有力支持,促进了教育教学的个性化和精准化.

关键词： 离群点检测   局部相对密度   互近邻聚类   共享近邻  

摘要： 数据集中离群点占比很小,但大多现有的方法在检测期间需要对所有数据都进行离群度计算。针对此问题提出一种基于互近邻聚类的正常数据去除算法(EMNC),通过数据预处理最大程度消除正常点。只考虑k最近邻不适用分布异常的离群点,充分利用对象与其邻居的分布,同时考虑k最近邻、反近邻和共享近邻来进行密度估计。最后重新定义基于局部相对密度的离群度(ROF)对剩余可疑点进行离群判断。该算法在减少离群度计算量的同时提升了检测效率,在合成与真实数据集上和其他方法的对比实验结果表明了算法的有效性。

关键词： 渗碳齿轮   接触疲劳   疲劳极限   表面完整性   表面强化工艺  

摘要： 表面完整性是影响齿轮接触疲劳性能的关键因素,探明表面完整性参数与齿轮接触疲劳极限的定量关联规律,对实现表面完整性参数主动设计和提升齿轮疲劳性能具有重要意义.为探究表面完整性参数与接触疲劳极限的定量关联规律,进行磨削、喷丸强化、二次喷丸和喷丸光整等不同工艺状态的18CrNiMo7-6、16Cr3NiWMoVNbE材料牌号的渗碳齿轮表面完整性表征和接触疲劳极限测试;通过皮尔逊相关系数法分析了影响齿轮接触疲劳极限的关键表面完整性参数,基于CatBoost算法探究了特征参数对齿轮接触疲劳极限的影响权重,采用多元线性回归推导了考虑表面完整性参数的齿轮接触疲劳极限预测公式.结果表明,二次喷丸工艺状态的齿轮次表面最大残余压应力幅值可达1250 MPa以上,表面硬度达到685 HV,接触疲劳极限相较于渗碳磨削态最高可提升19.6%.基于本文齿轮材料和加工工艺所得到的与接触疲劳极限贡献度相关的表面完整性特征参数分别为表面硬度、最大残余压应力、表面残余压应力和表面粗糙度,贡献度分别为39.5%,24.7%,23.5%和12.3%.提出的基于表面完整性的齿轮接触疲劳极限预测公式,相比试验结果的平均预测误差仅为2.9%,满足工程应用需求.

关键词： 差分进化算法   物联网流量异常检测   特征筛选   最大信息系数   极限学习机  

摘要： 目前物联网流量异常检测研究存在忽视特征筛选重要性的问题,筛选出一个无冗余的特征集有助于异常检测模型的训练与精简化。为了高效地提取物联网流量数据集中的无冗余特征集,文章提出了一种基于差分进化算法的两步走特征筛选算法。该算法首先使用基于线性相关系数和最大信息系数的双过滤器对数据集进行过滤式特征筛选,得到初筛结果特征集,再在此数据集基础上使用文章提出的一种包裹式特征筛选算法——DEWFS(Wrapped Feature Selection based on Differential Evolution),用极限学习机作为模型,经过预先定义的迭代次数,最终得到保留原始特征集异常检测性能的无冗余特征集。DEWFS算法基于差分进化算法,但对其初始化与中间迭代步骤进行了相应优化,使之能够适应流量特征筛选领域的优化任务。实验结果证明,该两步走算法能高效地筛选出物联网流量无冗余特征集,显著降低了后续流量异常检测算法的计算时间。

关键词： 城市轨道交通   TOD模式   碳排放测算模型   LEAP仿真软件   情景分析  

摘要： 在呼吁建设低碳紧凑型城市、降碳减污的公共交通发展背景下,倡导低碳出行,对中国实现“双碳”目标具有重要意义。文章首先对城市公共交通碳排放测算模型进行分析改进,构建了基于TOD模式的城市轨道交通站点碳排放测算模型;其次阐述了LEAP仿真软件的功能结构及关键指标的选取,并设定了LEAP仿真环境下的三种情景——常态情景、低碳情景和TOD情景;最后选取西安地铁5号线雁鸣湖站的TOD核心影响区域为研究对象,以常态情景为基准,通过LEAP仿真软件测算该区域在三种情景下的交通碳排放量。通过测算结果可得出TOD模式对降低交通碳排放量的贡献率最大。