基于车载网络的GPS和流媒体技术的应用

以实现车载网络的应用实践为出发点,应用GPS技术和流媒体技术,基于软件工程学技术和数据库原理,以兼容性、通用性与可再编程为标准的设计原则,实现了专用GIS的运用,以友好描述的形式呈现旅客信息,以及在列车网上的传输显示.     

校企双元合作开发《新能源汽车底盘构造与维修》课程标准探索

继2019年1月,国务院发布《国家职业教育改革实施方案》后,2020年9月,教育部等九部门又联合印发了《职业教育提质培优行动计划》.两个文件中提出要建设一大批校企"双元"合作开发的国家规划教材,倡导使用新型活页式、工作手册式教材并配套开发信息化资源.文章从这两个背景出发,对校企双元合作开发《新能源汽车底盘构造与维修》课...     

上海海事大学质量管理体系运行的回顾与思考

通过对上海海事大学建立ISO9001质量管理体系11年来运行情况的回顾,归纳该校推行ISO9001质量管理体系取得的成效,并针对体系运行中存在的问题,从加大宣贯力度、培育质量文化,精简程序文件、优化体系结构,完善内部审核、促进持续改进等几个方面,对高等教育质量管理体系的持续改进提出具体建议。     

粘土中超大直径泥水平衡顶管被动极限支护压力计算方法

为维持顶管施工开挖面稳定,支护压力的设定必须小于被动极限支护压力。文章根据开挖面极限平衡,提出了超大直径泥水平衡顶管在粘性土中适用的开挖面被动极限支护压力计算方法。依照数值模拟计算方法,研究了超大直径顶管的被动破坏模式;再基于破坏模式,给出了被动极限支护压力的计算思路;对实际工程进行数值模拟并与所提方法进行对照,初步验证了所提方法的合理性;最后与其它理论方法进行了比较,并对提出方法的影响因素进行了分析。研究结果表明:水平圆柱体破坏模式为超大直径泥水平衡顶管的被动破坏模式,该被动模式与埋深无关;提出的方法具有合理性,而且计算过程相对简单,在实际工程中适用;水平圆柱体模式计算方法能够用于层状、均质粘性土中,应用条件是顶管开挖面只处在一个土层内;其得到的计算结果合理地低于其它方法,且偏安全;得到的被动极限支护压力随埋深直径比增大而增大,随内摩擦角和粘聚力的增大而增大。     

高速公路粉煤渣路堤设计

粉煤渣作为轻质路堤填筑材料,在辽宁省高速公路上的应用尚少,本文介绍沈阳-彰武高速公路粉煤渣路堤的设计情况,对粉煤渣路堤防护,稳定性作了论述.     

柴油机电喷系统在渔轮上应用

渔轮柴油机上引入一种电子控制喷油系统,使柴油机较大地改善了燃烧效率和耗油量,并确保了渔轮柴油机的最佳工作性能.该文着重叙述了该系统的特点、渔轮柴油机的结构原理和试验测试获得的技术数据.     

中等职业学校品牌专业建设的探索与实践

品牌专业建设是中职院校提升核心竞争力、实现高质量发展的重要举措。以广西交通运输学校新能源汽车维修品牌专业（群）为例，对该专业的建设目标及建设内容做了详细的介绍，分享了一些建设经验，所探讨的结论为其他中职院校品牌专业的建设提供参考。     

基于融合分割和变尺度窗口的车道线距离检测

在车辆安全和驾驶行为相关研究中，车道线距离参数是重要的基础参数。针对传统机器视觉测量方法存在的标定过程复杂、测试成本高且移植性能差等问题，提出一种针对车侧摄像机图像的低成本车道线距离检测方法。首先，构建了一种融合局部Otsu算法与光照样条补偿算法的车道线区域分割方法，可在车道线磨损、复杂光照变化、车道线中断等场景中对车道线区域进行精确分割；其次，针对车道线边缘特征复杂多变的情况，设计了一种变尺度窗口算法来完成车道线边缘检测并可补全残损车道线；最后，采用多项式标定方法建立了车道线距离检测算法，实现了车道线距离的自动化快速检测。验证结果表明：在正常场景和多种复杂特殊场景下，所提出的检测算法平均检测误差为0.4 cm,平均检测速率达到30帧·s^-1,整体上优于目前其他技术方案。该方法在检测成本和可移植性方面具有显著优势，可为相关研究领域的技术人员提供新的解决思路。     

铁路通信骨干网云安全技术保障体系研究

通过分析铁路通信骨干网云基础设施可能存在的网络安全风险,提出了基于WPDR3模型,以弹性自适应云安全体系为核心理念的铁路通信云安全技术保障体系架构;在贯彻落实等保2.0基本要求和云计算安全扩展要求的基础上,结合铁路通信骨干网业务特点,研究了以安全管理中心及云安全资源池为核心的云安全防护技术方案。     

基于深度卷积-Tokens降维优化视觉Transformer的分心驾驶行为实时检测

针对基于端到端深度卷积神经网络的驾驶行为检测模型缺乏全局特征提取能力以及视觉Transformer(vision transformer,ViT)模型不擅长捕捉底层特征和模型参数量较大的问题，本文提出一种基于深度卷积和Tokens降维的ViT模型用于驾驶人分心驾驶行为实时检测，并通过开展与其他模型的对比试验、所提模型的消融试验和模型注意力区域的可视化试验充分验证了所提模型的优越性。本文所提模型的平均分类准确率和精确率分别为96.93%和96.95%，模型参数量为21.22 M，基于真实车辆平台在线推理速度为23.32 fps，表明所提模型能够实现实时分心驾驶行为检测。研究结果有利于人机共驾系统的控制策略制定和分心预警。