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关键词： ISO/TC 171   年会   全国文献影像技术标准化技术委员会   标准  

摘要： 本文报道了ISO/TC 171文件管理应用技术委员会第37届年会的概况并结合年会情况,对近期ISO/TC 171及我国缩微技术标准化工作动态进行了梳理。

关键词： SIFT   特征提取   图像匹配   图像融合   图像拼接   计算机视觉  

摘要： 图像匹配与融合是图像拼接的核心环节,分别影响着图像拼接后的精确度和自然度。尺度不变特征转换SIFT(Scale Invariant Feature Transform)因其具有旋转不变性和良好的鲁棒性广泛应用于图像处理领域,但会导致特征提取匹配耗时长、误匹配等问题。鉴于此,提出了一种结合SIFT和AGAST算法的新方法,通过KNN和RANSAC进行特征点提纯,最后通过改进的加权平均法进行融合拼接。结果表明,该方法可以极大地提升特征提取效率和匹配效率,图像融合效果较好。

关键词： 冷剂压缩机   导叶调整   降低能耗   经济效益   实际应用  

摘要： 离心式压缩机在各天然气液化工厂应用广泛,主要为制冷剂系统提供循环动力,故也称为冷剂压缩机,其工作原理是通过设备高速运转将制冷剂进行增压-节流-膨胀实现节流降温目的。冷剂压缩机在液化工厂所有用电设备中是用能大户,用电能可达装置总用电负荷的60%。通过介绍冷剂压缩机的入口导叶调整原理,了解入口导叶调整的方法以及注意事项,分析入口导叶调整对整个液化过程电耗的影响,从该角度入手对压缩机入口导叶调整,实现液化工厂能耗降低,运行成本降低的最终目标。

关键词： 聚类算法   密度峰值   K近邻   二阶K近邻  

摘要： 研究表明,对于非球形簇和密度不均匀的聚类,DPC很难选择正确的簇中心;同时,DPC的分配方法存在多米诺骨牌效应,即不正确的分配一个区域中密度最高的点,将导致该区域中的所有点都指向同一个错误的聚类.为了解决这两个不足,本文提出了近邻关系约束和簇心扩散的密度峰值聚类算法(DPC-NCCD).首先,引入了k近邻和二阶k近邻来重新定义局部密度,避免了密度不均匀的数据集在选取密度峰值时候出现的错误,确保簇心选择的正确性;其次,对于剩余样本的分配,本文采用三阶段的分配策略,每个阶段中依据不同的近邻关系约束条件来逐步扩大类簇.这样的分配策略可以缓解多米诺效应,并提高在流形数据集上的正确性.通过人工数据和真实数据的测试,证明了该算法在密度不均匀的流形数据集上具有良好的聚类性能.

关键词： 压缩空气储能   关键设备   电站   发展趋势  

摘要： 在“双碳”背景下,压缩空气储能技术已经较为成熟,具有单机规模大、储能时间长、使用寿命长、调节性能强等特点,在提高电网调节能力和增强可再生能源消纳方面具有巨大的应用潜能。对压缩空气储能系统的工作原理及关键技术进行介绍,简述了目前压缩空气储能技术的研究状况以及压缩空气储能电站的建设情况,提出未来压缩空气储能技术的发展趋势。

关键词： 磁芯缺陷检测   GhostNet   DyHead   小目标   YOLOv8  

摘要： 针对变压器磁芯缺陷对电网系统的安全稳定运行构成潜在风险却缺少检测手段的问题,提出了基于改进你只看一次版本8(you only look once version 8,YOLOv8)的变压器磁芯缺陷检测算法。该算法首先通过引入幽灵网络(ghost network,GhostNet)实现了模型参数量的降低,同时保持了较高的检测精确率;然后,引入了具有较大尺寸特征图的小目标检测层,适用于小目标检测;最后,引入了融合注意力机制的动态检测头(dynamic head,DyHead),增强了检测头的表征能力。在磁芯数据集上进行训练和测试,结果表明,该算法的平均精确率均值较原版YOLOv8算法提升了4.3%,模型参数量减少了51.8%,既达到了较高的精确率,又能满足边缘计算设备的部署要求。该算法能比较准确地检测变压器磁芯缺陷,从而为电网安全性能提升提供重要技术支持。

关键词： 移动机器人   路径规划   RRT-Connect算法   路径优化  

摘要： 针对双向快速扩展随机树(RRT-Connect)算法中采样随机性高、生成的路径冗余节点多等问题,提出了一种改进RRT-Connect算法。首先,通过目标偏置采样方法和目标引力导向策略,提升路径搜索效率,并根据地图复杂程度动态地调整步长。其次,采用基于节点重组的冗余节点删除,对生成的原始路径进行优化。最后,用3次B样条曲线对优化后的路径进行曲线平滑。仿真结果表明,相较于传统RRT-Connect算法,改进后的RRT-Connect算法的规划时间、路径长度分别缩短了29.17%、10.42%,证明所做改进有效地提升了路径规划的效率和质量。

关键词： 算法   用户-平台关系   类情感   小红书  

摘要： 算法暗含情感等人格化特质,这为智能时代用户-平台关系研究提供了新切入点;且较之平台、算法视角,用户阐释相对更具理论挖掘空间。文章基于深度访谈,以嵌入年轻人日常生活与消费方式的小红书为个案,通过平台用户自我阐释,管窥用户对具备情感属性的算法及其中介下的自我与平台关系的认知、体验与行为反馈,并对由此形成的用户-平台关系展开系统性经验诠释。研究发现:平台用户在算法面前表现出相当的自反性,在此前提下,用户-平台关系呈现为以算法为“僚机”双向互动的“类情感”亲密联结,这在数字媒介情感实践意义上可被解构为主动选择和协商调适两个层面,理性主导的自我否思始终贯穿其中;用户-平台互动实践在交流意义上表现为一种跨越实体区隔的迭代发展过程,兼具动态性和相对稳定性,用户-平台关系也在这一过程中找到了理性与情感协同驱动的内在平衡。“类情感”联结与“基于亲密性的共生关系”共同构成了当下人-机关系的新面向—基于情感的共生性联结,这其中,算法基于僚机等人格化属性,通过对用户-平台关系实践的深度介入与形塑,重建了个体互动边界,协助书写了生命体-技术物的连接对话方式,这未尝不是一种现代性的表现。

关键词： 社交网络   推荐系统   图卷积神经网络   超图   自监督学习  

摘要： 基于图神经网络的社交推荐算法,通过社交图和交互图的信息来学习用户和项目的嵌入,得到最终的推荐结果。但是现有算法主要利用静态的社交图结构,无法挖掘用户之间潜在的链接关系,同时也没有解决用户与项目交互行为中的噪声问题。提出了一种融合残差网络的自监督社交推荐算法。采用变分超图自编码器对社交网络进行链接预测,得到重构的社交图,以此来挖掘隐藏在用户间的积极链接关系;利用注意力机制为原始社交图和重构后的残差社交图分配不同的注意力系数,得到更加精确的用户表征;为了缓解数据中的噪声问题,构建了自适应的超图全局关系提取器,在该提取器的协作下利用局部嵌入信息和全局嵌入信息创建自监督信号,从而优化局部的嵌入表示,进而缓解噪声影响。该算法在Ciao、Epinions和Yelp三个数据集上与NGCF、LightGCN、MHCN等基线模型进行对比实验。在Ciao数据集上,Recall@10提升了17.1%~48.5%,NDCG@10提升了1.4%~37.9%;在Epinions数据集上,Recall@10提升了8.3%~56.2%,NDCG@10提升了3.7%~29.8%;在Yelp数据集上,Recall@10提升了9.1%~53.3%,NDCG@10提升了11.2%~66.6%。实验结果表明,该算法相较于基准模型有良好的推荐性能。

关键词： 区块链技术   数据管控   数据安全   智能管理   数据管理   系统设计方面   分布式光伏发电   信息化  

摘要： 近几年,随着多种信息化技术的发展,光伏电站建设趋向于智能管理,其中,数据管控作为管理中的关键内容,直接影响电厂运营管理质量和效率。为确保电站平稳运行,要求在建设过程中,基于区块链等核心技术,设计数据管控系统,保障数据安全,减少信任问题。然而就目前来看,部分区域在系统设计方面依旧存在单一。