让课程资源在教学过程中动态生成

教师要把学生看作是资源的重要构建者和生成者,教学中要激活学生思维,实时记录学生探究学习的 过程,让课程资源在教学过程中动态生成     

云格环境下基于P2P的动态资源发现机制

为在云计算平台上实现大数据的高效并行处理与访问,针对动态增长的异构资源所具有的集成与共享所形成的超强计算力结合网格计算,从基于服务计算的角度分析了云计算与网格计算2个不同框架体系的集成问题,探讨了一种资源与服务的统一描述机制,提出了云格体系下的一种分组生成树的P2P网络动态资源与服务发现算法,可实现海量数据的高效处理与访问.实验表明该算法具有一定的可行性与针对性.     

动力系统的正则量子对称性质

分别从正规和奇异拉氏量系统的相空间生成泛函出发,导出了增广相空间中整体对称下的正则形式Ward恒等式.考虑对应的定域交换,得到了量子水平的守恒荷,给出了正则形式的量子Noether定理.讨论了在核子和π介子相互作用中的初步应用.     

二次风率对分级进风燃烧室内湍流燃烧与NOx生成的影响

本文在分级进风燃烧室的热态实验装置上,测量了燃烧室内湍流燃烧的温度场和组分浓度场,研究了分级进风的流量比率即二次风率对燃烧及NOx生成的影响.得到了四组不同二次风率下燃烧室内气体温度和O2、CO2、CO与NO浓度的分布.     

基于卷积神经网络的焊缝缺陷图像分类研究

为有效地对焊缝缺陷进行分类,从而判断焊接质量的等级,对传统卷积神经网络进行改进,提出一种多尺度压缩激励网络模型（SINet）。将4组两两串联的3×3卷积模块与Inception模块、压缩激励模块（SE block）相结合。通过多尺度压缩激励模块（SI module）将卷积层中的特征进行多尺度融合和特征重标定以提高分类准确率,并用全局平均池化层代替全连接层减少模型参数。此外考虑到焊接缺陷数量不平衡对准确率的影响,采用深度卷积对抗生成网络（DCGAN）进行数据集的平衡处理,并在该数据集上验证模型的有效性。与传统卷积神经网络相比,该模型具有良好的性能,在测试集上准确率达到96.77%,同时模型的参数个数也明显减少。结果表明该方法对焊缝缺陷图像能进行有效地分类。     

一种无密钥托管的移动IPv6网络匿名密钥分发协议

针对基于身份的密码体制IBE中固有的密钥托管问题,本文提出了一个移动IPv6网络环境中的无密钥托管匿名密钥生成机制与分发协议.该机制将节点身份认证和密钥生成与分发这两个过程分离,利用不可区分性匿名密文安全性在PKG不知道节点地址的情况下分发私钥给经过身份认证的节点,使得私钥生成中心或认证中心即使被单独攻破,攻击者也无法实现身份碰撞.可将身份认证中心部署于家乡服务器,而将PKG离线部署.经安全性分析,协议有效解决了移动IPv6网络中基于身份密码体制的密钥托管问题.     

反馈系统对策生成实施三步法——以医疗资源管理子系统为例

社区与乡镇医院医疗资源缺乏导致省部级医院过度拥挤、老龄化带来的医疗资源配置压力和看病难、医疗政策实施存在信息与物质延迟等问题都是当前我国医疗资源管理子系统中存在的突出问题。如何有效管理医疗资源是我国医疗管理部门面临的重要任务。本文利用反馈系统三步分析方法,首先建立医疗资源管理子系统的流率基本入树,然后建立流图模型和强简化流图模型,接着进行反馈环计算,得到我国医疗资源管理子系统中存在11条反馈环,基于11条反馈环,提炼出医疗资源管理子系统的制约变量集合。通过消除制约变量,提出消除制约医疗资源管理子系统发展的对策及实施建议。     

基于声发射和GAN-CNN的铝合金管道法兰 连接松动泄漏检测*

面向管道法兰连接松动引起的泄漏检测需求,为解决数据样本不足和减少特征指标手动选取的繁琐环节。本文,考虑到生成性对抗网络（GAN）作为数据扩充工具,已被证明能够生成与真实数据相似的样本数据。同时,卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习方法,为自动提取数据的特征提供了一种有效的方法。开展了基于GAN和CNN的铝合金管道法兰连接松动泄漏检测研究。首先,搭建管道泄漏标定和数据采集实验台,利用声发射技术获取不同等级的原始泄漏信号。其次,采用GAN生成样本数据扩充原始数据。同时,为了评估生成模型的性能,引入统计特评估生成质量。最后,将生成的样本数据与原始数据设置为不同训练集,基于卷积神经网络构建智能分类检测模型,应用于管道泄漏检测。同时,分类检测结果与小样本智能分类方法SVM进行了比较,实验结果表明,基于GAN和CNN构建的智能分类模型可显著提高管道法兰连接松动泄漏检测精度。