地下连续墙在地铁站深基坑支护中的应用

文章介绍了在天津市地铁大厦暨地铁海光寺站工程中,深基坑支护采用地下连续墙工程的特点、施工技术和应用情况,为城市建筑物密集区的超高层建筑深基坑支护及施工提供了经验。     

转换语法——理解动词分词表层结构的捷径

转换语法指出转换就是将句子的深层结构转换成符合句子语法的表层结构。动词分词的表层结构是由其深层结构转换而来的。对句子的深表层结构的相互转换的理解，有助于提高学生的英语阅读理解能力和写作能力。     

深层天然气藏开发决策风险性经济评价方法研究

随着我国环境保护、优化能源结构和可持续发展战略的实施，天然气的开发、利用在国民经济中的作用越来越突出。本文首次采用量本利分析和概率统计法对大庆长坦以东昌德深层天然气藏开发风险性进行了科学评估，方法新颖，评估结果可信度高，为政府和企业提供了量化的决策依据。     

深部找矿岩心钻探标准

随着我国经济的高速发展,对能源、矿产资源的需求越来越大,而可开采的地表露头矿和浅部矿愈来愈少,深部找矿成为我国今后必经之路。深部找矿,最直接最直观的办法就是岩心钻探。但是,我们并没有深部钻探的标准来指导钻探工作的开展。文章通过对比国内外岩心钻探标准的现状,指出了我国岩心钻探标准存在的问题,并提出了今后标准制修订及标准化队伍建设的建议。     

深松机深松铲动力学分析

深松铲所受阻力是深松机重要的阻力来源,本文介绍了典型深松铲的结构形式,以凿型深松铲为例运用动力学理论对深松铲进行力学分析,建立了深松铲工作阻力数学模型,确定了深松铲的工作参数、土壤类型、土壤物理机械性质等因素与深松铲工作阻力之间的函数关系。分析了深松铲的铲面倾角、工作速度、松土深度等因素对深松机工作阻力的影响,以寻求深松铲最佳的工作参数。     

使用深度学习的社交物联网信任预测模型

社交物联网是社交网络概念在物联网中整合后兴起的一个蓬勃发展的研究领域。提出了一种适用于社交物联网网络的改进型节点级信任模型,并通过与其他信任模型的对比仿真实验证明在恶意节点的攻击下,提出的模型拥有更好的稳定性和适用性,总体波动较小。同时,针对实际社交物联网网络中新加入网络的陌生节点可能遇到的网络延迟影响信任值评估的问题,在改进型节点级信任模型的基础上进一步使用了深度学习模型对其进行信任值预测。仿真证明,使用深度学习预测后模型的系统性能明显优于不使用深度学习的模型,成功交互率提升约1.8%。     

基于深度学习的毫米波系统波束成形

针对高移动用户在毫米波系统中用户与基站之间频繁切换增大延迟开销问题,提出了一种新颖的集成深度学习协调波束成形（Deep Learning Coordinated Beamforming,DLCBF）解决方案。该方案通过协调多个基站同时为一个移动用户服务,接收用户上行导频序列和预编码码本训练模型,进而预测最佳下行波束向量,克服了大型天线阵列毫米波系统中选取最佳波束成形向量需要的巨大训练开销。仿真结果表明,所提方案与传统的毫米波波束成形策略相比有更高的频谱有效率。     

论文物保护与文脉的传承与中断--兼与《旅游学刊》笔谈中某些观点商榷

本文以文物与文脉的内涵阐释为切入点，分析了文物保护的必要性与文脉中断的可悲，并对作为未来文物的现代典型代表物的创造与保存等问题作了尝试性的探讨。     

低渗透油藏深部调剖工艺技术与质量控制

低渗透油田注水开发已逐渐成为石油开采的重要组成部分,如何控制含水上升,减缓产量递减,增加采收率,提高开发效果,是油田开发工作者最关注的问题。注水井调剖技术作为控水稳油的重要手段之一,在低渗透油田开发过程中逐渐得到了推广应用,通过对其过程控制,提高作业质量,保证措施效果。从措施选井选层入手,针对该项工艺技术关键及要点,分析质量控制的方法,论述调剖作业通过对地层深部的封堵,改变注入水流向,有效驱替剩余油,提高低渗透油田注水开发采收率。     

改进的YOLOv3-Tiny网络在风机叶片损伤检测中的应用

为了解决YOLOv3-Tiny对无人机采集的风机叶片图像损伤检测精度不高的问题,提出一种基于深度学习的风机叶片图像损伤检测方法。首先提出一种跨越式特征联合网络结构,由卷积层和拼接层构成,将不同深度的特征信息进行融合再学习,提取目标多层级特征信息;其次引入Inception模块结构,其中4个平行通道的多个卷积核对输入的特征图进行组合和压缩,在减少网络的学习参数的同时更好地表征图像特征信息,提高小目标的检测精度。实验表明,改进后算法的检测精度提高了2.69%,在自制的数据集中mAP可以达到88.58%,并且模型的参数缩小了4倍。因此,改进的方法比传统的YOLOv3-Tiny网络具有更好的检测效果。研究结果可为基于图像的损伤检测和风机叶片损伤智能识别提供参考。