全国软件业恢复增长——2020年1-11月全国软件业收入增速平稳

2020年1—11月,我国软件和信息技术服务业(以下简称软件业)持续恢复,收入增速平稳,利润增速略有下降,电子商务平台技术服务和集成电路设计收入保持较快增长。总体运行平稳回升软件业务收入增速平稳回升。2020年1—11月,我国软件业完成软件业务收入73142亿元,同比增长12.5%,增速较上年同期回落3.0个百分点,较2020年1—10月提高0.8个百分点。     

韩波博士简介

<正>韩波,男,1983年8月生,安徽颍上人。2007年毕业于华东师范大学电子系,获工学学士学位。2012年毕业于华东师范大学电子系(硕博连读),获工学博士学位,2012年至今在阜阳师范学院计算机与信息工程学院从事教学科研工作,2014年东南大学毫米波国家重点实验室客座研究。韩波博士主要从事微波毫米波片上元件建模与设计研究。内容主要涉及:异质结三极管     

煤直接液化油中混合酚的分离研究

利用分子筛择形特点，对煤直接液化油中的混合酚实施高效分离。本研究选取间甲酚和对甲酚作为分离煤直接液化油馏分段混合酚的模型化合物，采用化学液相沉积法对HZSM-5吸附剂的孔口结构进行改变，分析分子筛硅铝比及颗粒粒径对模型化合物间甲酚和对甲酚吸附分离性能的影响，以获得高性能固相吸附剂，并将其应用于180-190℃馏分段混合酚分离。结果表明，当分子筛硅铝比为25、粒径为3-5 μm时，分子筛的孔口结构调节效果最优；当正硅酸乙酯的最小用量为0.2 mL/g时，固相吸附剂的吸附量为0.03 g/g，对甲酚选择性高于95%。由于外表面沉积物对吸附剂的孔口结构变化，导致对甲酚选择性的提高。进一步采用HZSM-5（1）吸附剂对真实煤直接液化油混合酚的分离中发现，苯酚和对甲酚的选择性均达到100%。     

非同分布φ混合序列加权和的强极限收敛性

利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果.     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

基于混合高斯模型的储物柜存取货行为检测方法

针对储物柜存取货物场景的实际情况和人员行为的特点，提出一种通过融合时间调整机制控制前景融入背景的改进型混合高斯建模检测方法，并引入手臂识别机制。融合时间调整机制减小了由于人员停止运动而错误决策为背景的可能性；手臂识别算法模型有效地识别人员伸手动作。实验结果表明，该方法可以简单有效地从连续的图像序列中检测出人员在储物柜场景下的存取货物行为。     

井下WPT技术机理研究

为解决井下无线传感器电池容量受限的问题,根据井下无线传感器带壮分布的特点,提出了井下无线运动充电的思想.构建充电系统模型,讨论了充电信道建模、接收微带天线设计、多天线协作三个方面的技术路线.本文在研究井下微波输能传输特性的基础上,探讨在低功率密度下,多天线协作的移动无线充电技术在井下运动式充电特性,使用这个技术对无线传感器节点充电,解决井下无线传感器网络能量补充问题,突破现有节点单纯依靠电池供电的局限.     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。