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关键词： 动态口令   电力信息系统   用户身份   自动认证   TEA加密算法  

摘要： 为解决现阶段电力信息系统用户身份认证过程中,存在的身份认证能力弱、加密耗时长、认证过程安全性低的问题,提出基于动态口令的电力信息系统用户身份自动认证方法。通过识别用户步态周期,提取用户身份特征点,经归一化处理后,采用动态时间规整算法,匹配提取的不同用户身份特征点,完成用户步态识别。基于双因子的双向身份认证,通过注册与认证过程,自动认证用户身份,并利用TEA加密算法,加密用户身份自动认证信息,完成用户身份认证信息的存储,实现电力信息系统用户身份自动认证。实验结果表明,该方法的身份认证能力较强,能够有效缩短身份认证加密耗时,识别合法与非法用户身份,提高身份认证过程的安全性。

关键词： 时间序列预测   长期时间依赖   多项式投影   信息交换架构   深度学习  

摘要： 长期时间序列预测利用历史数据对未来较远时段的序列走势进行预测,为长期预警、规划和决策提供支持。现有方法在进行长期预测时,普遍存在分布偏移和长期依赖关系难以捕获的问题。提出一种面向长期时间序列预测的多项式投影与信息交换架构LPPIEA(Legendre polynomial projection and information exchange architecture)。引入可逆实例数据归一化,降低长期时间序列中分布偏移对预测的影响。使用勒让德多项式投影来处理复杂的时间模式,获取数据的高维特征表示以增强模型推理长期时间序列的能力。为了有效捕获长期时间依赖关系,构建轻量化的信息交换架构来高效捕获长期时间依赖关系,从而实现准确高效的长期时间序列预测。在4个常用的公开数据集上的实验结果表明,LPPIEA的预测误差相比于基线方法平均降低11.4%,同时还具有较高的计算效率。

关键词： 无人舰艇   新能源   应用场景  

摘要： 本文介绍了无人舰艇的应用场景、优势特征以及航行需求。重点分析了新能源无人舰艇的动力来源及其优缺点。并以国内外先进新能源无人舰艇为蓝本,阐明新能源对无人舰艇的重要意义。

关键词： 黏结剂喷射工艺   增材制造   几何误差   误差补偿  

摘要： 在构建三维零件的增材制造过程中,零件的成形几何精度受到多种因素的制约,导致实际成形零件的尺寸和形状与原始设计的边界表示(B-rep)模型存在偏差.在须依赖于模型分层处理的增材制造工艺中,分层误差和制造工艺误差对于零件几何尺寸的影响最为显著.为了减少几何误差,通常在预处理阶段对STL模型进行误差预补偿.本文提出了一种基于三角网格顶点邻域双映射的误差补偿方法,通过重建STL模型三角网格顶点的拓扑关系,消除冗余信息并优化顶点邻域的三角面片索引链表,并依据三角面片与顶点的法向量方向映射关系,以及几何误差模型预测值与顶点偏移量的距离映射关系,结合三角面片权重计算顶点的误差补偿量,最终生成经过补偿的STL模型.为验证所提出方法的有效性,本文以砂型黏结剂喷射(BJ)工艺为例,对于所设计的多特征砂型标准件进行几何误差补偿前后的实验对比,结果表明:经过补偿后的标准件,其相对误差降幅均在63.00%以上,打印零件的成形精度得到了大幅提升.

关键词： 高中生物学   核心素养   学习目标   单元作业设计  

摘要： 在核心素养导向的背景下,单元整体教学是实现知识向素养转化的桥梁,而单元作业设计是实现单元教学目标的重要环节。教师应转变以机械刷题为主的传统作业模式,重视立足于学情和学习目标分析基础上的单元作业设计,通过优化作业结构,提高作业质量来强化学生对核心概念的理解,提升知识的迁移应用能力,落实生物学学科核心素养的培养目标。

关键词： 神经隐式表面重建   单目几何约束   多分辨率哈希编码   NeuS   MLP  

摘要： 近年来,神经隐式表面重建方法已成为多视图三维重建的热门技术。然而,现有的方法存在一些缺点,主要表现在训练时间较长,其主要原因有两个:首先,相机与物体表面之间存在大量空旷区域,而这些区域的信息对最终的重建质量贡献较低;其次,每个射线样本都需要通过庞大的多层感知器(MLP)进行查询,这导致训练时计算负担过重,影响效率。此外,在进行三维重建时,由于缺乏几何约束,导致重建结果不够理想。为了解决这些问题,提出了FM-NeuS算法:在射线行进时,使用跳过空区域和在遮挡区域终止射线的策略,以减少每条射线上采样点的数量,从而加速模型的训练;采用融合多分辨率哈希编码的轻量型MLP,加快采样点的查询效率,减少训练时间,并提升重建物体的表面细节;利用单目先验知识约束表面几何,以提高重建质量。大量的实验证明,该方法能够产生高质量的表面,并且其训练速度比NeuS快20倍。

关键词： NiTi形状记忆合金   电弧增材制造   微观组织   功能特性   异质结构  

摘要： NiTi形状记忆合金(shape memory alloys,SMAs)因其独特的超弹性和形状记忆效应得到了广泛应用。然而,传统制造方法难以制备复杂形状和精确调控微观组织的NiTi合金。电弧增材制造(WAAM)技术因其逐层沉积的特点,为NiTi合金的制备提供了新的解决方案。本文综述了电弧增材制造NiTi形状记忆合金的研究进展,着重探讨了工艺参数对其微观组织、相变行为及力学性能的影响。分析了不同电弧工艺(如熔化极气体保护焊、钨极气体保护焊和冷金属过渡)在制备NiTi合金时的优缺点,并总结了电弧增材制造技术在成型质量、相变温度调控和力学性能方面的最新成果。重点探讨了电弧增材制造逐层沉积过程中,由高热输入、低冷却速率和重复热循环导致的显著微观结构不均匀性和氧化问题,这对力学性能及超弹性表现产生了不利影响。针对该问题,提出了通过工艺优化、主动冷却、引入第三元素及热处理等手段来改善材料均匀性的策略。此外,本文还讨论了NiTi合金与其他金属的异质结构设计,指出电弧增材制造制备多材料复合结构在高性能器件中的潜力。尽管电弧增材制造在制备复杂形状和多材料结构方面具有优势,但仍面临氧化、元素蒸发及层间结合性差等问题。未来研究需聚焦于热处理优化与微观组织调控,开发新型多金属复合材料,探索提高界面结合性和抗氧化能力的创新手段,以进一步提高NiTi合金的性能并扩大其应用领域。

关键词： 绿色技术创新   能源利用效率   耦合协调   基尼系数  

摘要： 提升绿色技术创新与能源利用效率之间的耦合协调度,有利于促进我国节能减排,推动创新驱动发展战略的落实并助力“双碳”目标的实现。基于2013—2022年全国30个省份面板数据,利用耦合协调模型、基尼系数,探讨绿色技术创新和能源利用效率的耦合协调水平及区域差异性来源。研究发现:耦合协调水平整体水平不高,但总体呈逐年上升趋势;在空间演变方面呈现由东部沿海向内陆扩散的规律,其中东部和中部地区基本实现等级跃迁;耦合协调水平的总体基尼系数呈现缓慢增长趋势,东部地区内部子群发展差异最大,子群间差异是造成绿色技术创新与能源利用效率协调发展省际差异的主要因素。

关键词： 新能源汽车   动力电池   寿命预测   智能监控   深度学习  

摘要： 针对新能源汽车动力电池寿命预估与智能监控难题,构建一种依托大数据分析与深度学习算法的预测模型,贯入智能监控技术,实时检视电池健康状态,对动力电池衰减机制及其影响因素展开分析,搭建以长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)为基础的寿命预测模型,同时借助粒子群算法(PSO)开展参数优化。系统集成了软硬结合的监控模块,实现多参数动态加权监视及数据实时刷新,在不同车型和电池组的实际车辆验证实验里,预测精度跟实时性显著拔高,比传统方法具有更高的可靠性及应用价值,为新能源汽车电池管理系统的优化给予核心支持。

关键词： 教学质量   学生评教   网络评教  

摘要： 学生评教是促进学校教育教学质量提升的重要手段之一,也是衡量学校教学水平的重要指标。以新疆生产建设兵团兴新职业技术学院网络评教为例,分析了网上评教存在的问题,并制定了相应对策。通过评教前建立完善的教学评价制度、制定科学的评价指标、引导学生树立正确的评教观、及时有效地反馈评价结果等措施来提高网络评教的有效性。但在学生评教的具体组织和实施过程中存在影响教学评价效果的多种因素,通过分析、研究学院信息化背景下学生评教的现状及成因,探索有效的应对措施。