城市轨道交通车站通用装饰配置评价分析

在我国城市轨道交通车站通用装饰的发展中,一个不容忽视的问题是:在车站设计时未对装饰形式配比进行充分论证的情况下,就开始着手新车站的建设,由此很可能给今后车站的运营和维护带来麻烦.考虑到对车站装饰评价分析的复杂性,在设计时采用层次分析法决定每条线路标准站、重点站和标志站数量的配置,通过层次分析法的应用,为多目标、多准则的...     

小鼠呼吸道合胞病毒感染模型的建立

目的　建立呼吸道合胞病毒 (RSV)感染小鼠模型 ,了解病程规律及病理变化 ,为研制抗RSV药物打下基础。方法　给小鼠感染不同负荷量RSV(10 3、10 4 、10 5、10 6 PFU) ,并于小鼠感染 10 6 PFURSV后不同时间 (1、2、3、4、5、6、7d)取右肺组织作空斑形成实验检测肺组织RSV滴度 ,左肺组织行HE染色、电镜检查及原位杂交检测RSV定位表达。结果　病毒感染量为 10 3PFU时肺组织无空斑形成 ,随着感染病毒量增大 ,肺组织病毒增多。鼠感染 10 6 PFU后 ,随着时间推移 ,肺内病毒量降低 ,感染第 6天的肺组织已无空斑形成。病理显示RSV感染第 3天肺组织炎症性变化最明显 ,感染第 7天肺部炎症细胞减少 ,但出现了部分肺泡壁断裂融合 ,肺泡腔扩大。原位杂交证实RSV主要侵袭支气管、细支气管上皮细胞及肺泡上皮细胞。结论　经鼻内滴入RSV可建立小鼠感染模型 ,可用于抗RSV药物的药效评价     

变截面箱梁的负剪力滞

应用考虑剪滞效应的有限段模型，对一般变截面面箱梁的负剪力滞进行分析。探讨了变高度简支箱梁，悬臂箱梁的负剪力滞受梁高比，宽跨比以及荷载型式等因素变化的影响。获得了变截面箱梁负剪力滞的一般规律和初步结论为负剪力滞计算提供了重要参考。     

循环水动模装置现场总线控制系统的设计与应用

研制了一种循环水动态模拟装置现场总线控制系统的设计方案,采用上位机操作站和下位机智能测控组件组成的现场总线控制系统.上位机采用基于labview语言的监控软件,主要承担监控任务;基于TMS320F2812 DSP的智能测控组件实现实时数据采集和自动控制功能,在上下位机的数据通讯上采用先进的OPC技术.系统具有安全可靠、功能完善、操作简便、性价比高等优点.     

出租汽车世博服务供应筹划

2010年上海世博会是第一次在发展中国家举办,是第一届以＂城市＂为主题的世界博览会,选择了＂城市,让生活更美好＂这一具有中国特色的主题。到2010年,预计全球总人口的55%将居住在城市。     

宝来1.8L轿车怠速不稳 有时发抖故障诊断

故障现象一辆2002年宝来1．8L车(装备AUM发动机)行驶7万km以上,一年前开始出现怠速不稳、有时会发抖的故障。故障诊断与排除AUM发动机具有双氧传感器,且前氧传感器是宽带型氧传感器,采用电子节气门。接车后采用以下步骤诊断和排除故障。     

再生改良磷石膏石灰稳定土底基层路用性能评价

某道路路基二灰土底基层填筑采用过量工业废料磷石膏,出现磷石膏石灰稳定土底基层遇水严重膨胀病害。围绕既有二灰土材料就地改良再生后的性能评价,采用力学性能快速普检与传统物理状态(密实度)抽检相结合的检测方案。其中,改良再生后二灰土路用力学性能检测,应用了DCP和PFWD快速普检方法,并与传统载荷板试验和弯沉试验等进行了对比分析。结果表明就地改良再生后的底基层回弹模量显著提高,指标的量值、均匀性和可靠性均满足相应层位的路用设计要求;同时验证了快速普检与抽检组合评价方案的合理性,以及底基层性能快速检测方法的有效性。     

船舶辅机前沿技术研究

船舶辅机是重要的船舶配套设备。我国的船舶辅机技术与世界先进水平相比仍有一定的差距，本文针对我国船舶辅机专业中基础相对较好、市场需求前景大、国外重点发展的产品，选出了典型项目，列出了研发内容和关键技术，以有利于攻克核心技术，打造具有国际先进水平的自主品牌产品。     

浅谈深度学习技术在交通态势预测中的应用

随着区域经济的增长， 公路通行需求呈爆炸式增长。 高速公路作为区域的主干道和大动脉， 路网通行能力和通行需求之间的矛盾越来越突出， 拥堵成为高速公路运营管理最大的痛点之一。 高速道路运营单位、 政府管理部门亟需一种实时性强、 可靠性高的路况分析技术为拥堵治理提供服务。 传统的分析技术 (如机器学习、 统计学方法等) 无法满足处理海量的多源异构数据的需求。 随着近十年来大数据技术和 GPU 计算能力的发展， 深度学习技术这门新信息技术日益成熟， 拥有强大的数据处理能力。 在交通态势预测领域， 借助深度学习技术处理海量的交通数据可以实现道路通畅度的高精准、 高可靠性预测， 再辅以主动管控和车路协同技术来提升高速路网的通畅性和安全性。 文章首先简要介绍深度学习技术的发展历史和交通态势预测领域的发展现状， 再浅析深度学习在智慧高速中的应用场景， 最后分析深度学习技术面临的隐患并进一步对深度学习进行展望。