简介：摘要：本研究旨在通过构建智慧城市元数据模型，以重庆市璧山区为例，为同等体量城市的智慧城市建设提供借鉴和参考。首先，从城市建设的全生命周期规划—建设—运营管理三大阶段入手，梳理现有元数据内容，结合行政部门权力清单、公共服务清单和其他事项数据进行抽象建模，形成实体、属性和关系的描述。最后，将模型应用于璧山区，全面评估智慧城市建设的总体情况和可优化之处，为其智慧城市建设规划和推进实施提供科学依据和决策支持。研究认为，璧山区的智慧城市建设存在共享数据量不足、部门间数据冗余、缺乏整体视角等问题，元数据模型建立可推动智慧政务数据动态更新。

简介：

简介：摘要  提出气凝胶结构有限元模型自动建立算法，开展气凝胶杆（纤维）单元框架的搭建策略研究与实体单元对纤维进行重构方法研究。建立1:1000的气凝胶试件有限元模型。取局部模型在有限元中进行计算，对气凝胶有限元自动搭建程序进行了验证。

简介：摘要：由于轨道交通的特点,如大客流密度高,快速运输,检查出入境秩序,和多级票价,传统的轨道交通支付采用离线电子钱包消费模式,也就是说,充电,然后提前消费。 目前在使用的单程票和交通卡都是这样的，使得乘客购买或充值车票不方便，支付效率低，支付体验差等缺点。随着互联网技术的快速发展，移动二维码支付受到了广泛的关注和研究，这种移动支付方式也被广大市民和乘客所接受和认可。针对互联网支付技术，一些城市轨道交通也在云购票机、移动地铁票等课题上进行了充分的研究和探索，形成了一定的技术储备。 城市轨道交通客运服务APP系统建设，提供了一个以乘车服务为核心的客运综合服务窗口，为传统票务支付与互联网技术的融合提供了机遇，为票务服务的升级发展提供了广阔的平台。因此，在城市轨道交通中实现“互联网+”模式的二维码支付，是结合互联网技术发展对地铁车票支付的必然要求。

简介：摘要: 本实验原位制备了双二维的Bi2MoO6/ g-C3N4催化剂，通过形貌表征两个半导体之间结合非常紧密，光催化硝基还原实验中性能表现优异，与纯Bi2MoO6相比提升了0.5倍，与纯g-C3N4相比提升了3倍，并且表现出优异的稳定性。

简介：摘要：复杂测试系统作为机电一体化产品，专业分散，研制过程中经历阶段多，即便是改进型研制周期长，问题发生频繁，问题发生时机往往在产品生产过程中，导致问题处理周期长。传统研制手段，采用继承+改进的方式，设计师存在消化传统和新技术不充分，本文结合数字化技术、航空电子模块化综合系统设计理念，提出基于元模型的电子系统建模方法，提前发现问题，提高产品设计质量。

简介：摘要：建立了某纯电动轻卡的同轴式电驱动桥壳的有限元模型，为后续有限元分析奠定基础。

简介：摘要：深度学习和人工智能已成为我国当下的热门讨论话题，卷积神经网络模型作为深度学习模型中具有代表性的模型之一受到了许多研究者的关注。本文在介绍卷积神经网络模型发展历程的基础上，探讨了卷积神经网络模型在目标检测、语义分割以及自然语言处理方面的应用，以期能为该领域的研究者选择模型时提供参考。

简介：摘要：三维地质建模工作是油气藏的类型、几何形态、规模大小、油藏内部结构、储层参数及流体分布的高度概括，同时也是油藏综合评价的地质基础、油藏数值模拟的必要参数和油藏开发调整方案的直接依据。针对大港油田埕海二区的油藏特征，为了更准确、细致的对油藏单元进行描述，以十个主力含油砂体为研究单元，以地震、钻井资料充分结合为基础,开展精细三维地质建模工作。同时，通过对埕海二区三维模型的建立，应用储量计算模块对本区的地质储量进行了计算，从而获得了更加准确的储量数据。

简介：摘要：深度学习作为一种有效的机器学习方法，在各个领域都表现出了十分优秀的性能。作为一种深度学习基本模型，卷积神经网络(CNN)强大的特征学习和迁移学习能力在计算机视觉界越来越受到关注。本文介绍了卷积神经网络的基本结构，并介绍了随着时间出现的各种以卷积神经网络为基础的模型，例如Lenet、Alexnet、GoogleNet、VGGNet、ResNet，刨析并总结了各个模型的优缺点。

简介：摘要：生物基可再生材料的发展是未来必然的发展方向。1,3-丙二醇（PDO）和1,4-丁二醇（BDO）是工业生产中常见的二醇原料单体，可直接由可再生资源经生物转化得到，在化工等方面具有广泛的用途。本文简述了生物法生产这两种二元醇的工艺。

简介：摘要：对金具组件在现实受力下的应力分布情况进行研究，并找到危险点，加以强化防护，将有利于维护输电线路的正常运行，提高电力系统的安全运行保障能力。因此本文基于有限元模型的U型环磨损进行了分析与实验。

简介：摘要：对金具组件在现实受力下的应力分布情况进行研究，并找到危险点，加以强化防护，将有利于维护输电线路的正常运行，提高电力系统的安全运行保障能力。因此本文基于有限元模型的U型环磨损进行了分析与实验。

简介：摘要：随着中国经济的不断发展，中小微企业已经成为了国家经济高质量增长的重要基础。本文对中小微企业的信贷问题，给出了分析方案。

简介：摘 要：近年来，大数据、云计算、人工智能等新技术的迅速发展，数据量也急速增长。对于多模数据的应用和海量数据的处理已经成为研究人员最关注的话题之一。而神经学习的出现，给处理多模和海量数据带来了新的方向。深度学习构建的神经网络可以很好的处理非结构化的数据，给推荐算法的发展指明了道路。文章搭建了一种基于深度神经网络的多模信息推荐算法模型。实验结果表明，该模型能够有较好的推荐效果。

简介：摘要：以10L小试罐为基础，探讨了发酵法生产十二碳二元酸过程中，接种量、温度、pH值、搅拌速度、通风量、溶氧对发酵产酸的影响，通过优化发酵条件提高发酵产酸量，并在50m3发酵罐扩大培养验证，批次产酸量、发酵周期、烷烃转化率都得到有效提高。

简介：摘要：传统技术获取的地质信息存在空间信息的损失与失真，使得大量多维空间信息无法得到利用。三维地质模型正是针对传统地质信息表达的缺陷，借助计算机和科学可视化技术，直接从三维空间的角度全面、直观的向我们表达地质体与地质环境。三维地质模型不仅可以展示研究区域的空间框架结构，地质体的空间分布、几何形态与相互关系，还可以进行地质储层属性信息的三维预测，为后续结合地球物理数据构建更精细的三维地质模型奠定了基础。

简介：摘要：随着科技的不断发展，图像识别已经成为研究的热点领域。深度神经网络作为现代人工智能的重要分支，为图像识别技术的发展带来了革命性的突破。本文旨在研究面向图像识别的深度神经网络模型设计，探讨不同模型的设计方法和优劣，并深入分析其内在机制。通过实验对比和分析不同模型的性能，总结各自的特点和适用场景，为未来的研究和实践提供有益参考。

简介：摘要：随着遥感技术的不断进步和深度学习算法的快速发展，逐渐出现了一系列应用于遥感图像分类的神经网络模型。本文通过对近年来相关文献的综述，总结了各种神经网络模型在遥感图像分类中的应用情况、优缺点及发展趋势，旨在为遥感图像分类领域的研究者提供参考和启示。

简介：摘要：近年来，我国的电力行业有了很大进展，电力系统发展迅速。电力系统规模及系统运行能力也得到了较大程度的提升，对于变电站运行管理质量也就提出了更高的要求。二次设备作为变电站电力系统中的重要组成部分，各电力企业还需要做好变电站二次设备的运行维护及管理工作，使二次设备的性能得到最大限度的发挥。论文主要就强化变电站二次设备运行维护和管理措施进行深入的探究。