浅谈部分商务英语的词汇理解与翻译

随着世界贸易的发展,国际商务英语的学习热潮一浪高过一浪。但是在商务英语术语的理解和翻译方面仍然存在着一些错误,值得大家去关注,以免出现更大的损失。     

与交通标志信息有关的驾驶人短时记忆衰减研究

研究驾驶人交通标志信息记忆量随时间的变化规律,能够为城市道路交通标志设计及实施应用提供有力支撑。在分析短时记忆时间规律、交通标志信息传输及度量的基础上,以一条有交通信息标志的实验路段为例,采用实验车调查法,结合心理学记忆理论,分析交通标志信息量对驾驶人短时记忆的影响,探究交通标志信息记忆量随时间变化的规律。结果表明,驾驶人对交通标志信息的短时记忆衰减规律符合艾定浩斯遗忘曲线。     

基于新旧共同规范的主要支撑构件曲形面板结构强度对比分析

为明确共同规范对主要支撑构件曲形面板有效面积计算公式更新后主要支撑构件曲形面板有效系数的变化,通过实例分析规范修改对主要支撑构件曲形面板有效性的影响,认为规范修改对于非对称曲形面板的影响远大于对称曲形面板,可通过设置径向肘板、将非对称曲形面板改为对称曲形面板、改变面板尺度比,使得有效系数最大,可采用细网格进一步分析,进...     

uClinux下多文件系统的研究与实现

通过研究和比较在嵌入式系统中常用的存储设备与对应的文件系统,提出了以多文件系统作为uClinux的文件系统构架.同时给出自主的一款SOC为目标系统来实现多文件系统的uClinux构建.     

带阈值的广义双向细胞联想神经网络GCBAM及其稳定性质研究

在提出双向细胞联想神经网络CBAM的基础上,通过引入阈值概念,进而提出了广义双向细胞 联想神经网络GCBAM,研究了其平衡态,存在性质及其Lyapunov意义下的网络稳定性质。     

提高GMDSS培训质量,输送合格通信人员

文章介绍了GMDSS培训的现状,根据培训出现的问题,提出了提高GMDSS培训质量的相关对策。     

车门集成控制模块系统方案设计

随着社会科技发展,对车辆智能化配置需求越来越强烈,面对日趋复杂的车门电子控制设计,新增一个功能就增加一个控制器的方式,不但增加了控制的复杂程度,整车线束也更加复杂,同时由于负载受限制,功能上无法做到多样化。故而国内外主机厂已经将分布式控制方式作为整车架构首选。文章采用左、右前门控制模块分别控制该侧车门上各种功能需求的控制方案,通过对模块的电源及信号采集硬件设计、软件系统架构及车窗防夹的软件设计方案,构建分布式控制方式,实现在提升整车性能的同时,达到有效降低整车成本的目标。     

基于CORBA的综合网络管理系统

简述基于公共对象请求代理体系结构(CORBA)的综合网络管理系统的特点。介绍CORBA体系结构的接口定义语言、对象请求代理、对象适配器、桩程序和构架程序、ORB间的互操作概念。提出一种基于CORBA的综合网络管理系统结构,它由网络管理应用程序模块、网关接口模块、管理信息数据库模块组成。详细介绍CORBA SNMP网关及其实现模型。认为网关的静态翻译部分和动态翻译部分分开实现比较方便。介绍扩充了的CORBA服务,着重阐述服务端对象的实现细节。     

基于改进 BiLSTM 网络的地铁车轮磨耗预测模型

针对地铁车轮磨耗数据时间跨度较长引起的长期依赖问题,为了进一步提升预测精度,提出一种将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BiLSTM)的改进 BiLSTM(SSA-BiLSTM)网络模型,用于地铁车轮磨耗预测。首先,利用麻雀搜索算法对双向长短期记忆网络算法的神经元个数、迭代次数、输入批量和学习率等超参数在给定范围内进行寻优,得到参数最优值;然后,以参数最优值来构建改进 BiLSTM 网络模型,对车轮磨耗进行预测分析;最后,以车轮踏面磨耗和轮缘磨耗作为研究对象,将某地铁 1 车厢 1 号车轮的现场实测历史磨耗数据作为输入,对该模型进行训练及验证分析,并与多层感知机(multilayer perceptron,MLP)、LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 模型的预测结果进行对比。研究结果表明：SSA-Bi-LSTM 模型的车轮磨耗预测精度更高,与 LSTM、BiLSTM 以及 SSA-LSTM 网络模型相比,踏面磨耗的平均绝对百分误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了 13.28%、10.32%、1.47%,轮缘磨耗分别降低了 9.5%、0.46%、0.02%;分别对同一地铁 2 号、4 号车厢的 1 号位置车轮磨耗进行预测,并与磨耗实测数据进行对比,踏面磨耗的平均绝对百分比误差分别为 1.34%、1.42%,轮缘磨耗的平均绝对百分比误差分别为 0.18%、0.19%,验证了本文所提模型具有良好的泛化性,为地铁轮对智能化管理提供理论支持,延长车轮使用寿命。     

超弹性SMA唯象本构模型及其在震动控制中的应用

超弹性形状记忆合金(SMA)具有可恢复应变大、与其他基体耦合难度低以及耐腐蚀性能好等优点,是实施结构振(震)动控制的理想材料。为充分发挥超弹性SMA的减振(震)性能,必须寻找可准确描述其物理力学性能的本构模型。本文对Graesser-Cozzarelli(G-C)唯象本构模型进行拓展,通过在G-C模型中加入马氏体硬化项,描述超弹性SMA在大应变幅值工况下的应力-应变关系;设计一种具有自复位功能的位移放大型SMA减震装置,并将建立的超弹性SMA改进G-C唯象本构模型应用于该减震装置控制结构的动力时程分析。相关数值分析结果表明:改进G-C唯象本构模型形式简单、概念明确、参数容易得到,具有一定的工程应用价值,可为SMA基减震装置力学性能数值仿真及其在被动减震控制中的应用提供理论基础。