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企業(yè)負(fù)面事件網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對水平評價研究[其他][其他]

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，企業(yè)負(fù)面事件網(wǎng)絡(luò)輿情給企業(yè)帶來了更為深遠(yuǎn)的影響，為有效提高企業(yè)輿情管理能力，對企業(yè)負(fù)面事件網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對水平進(jìn)行評價十分有必要。從危機(jī)預(yù)警程度、企業(yè)回應(yīng)情況及企業(yè)應(yīng)對效果三個維度構(gòu)建企業(yè)負(fù)面事件網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對水平評價指標(biāo)體系，采用熵權(quán)法確定不同企業(yè)類型的各指標(biāo)權(quán)重，并通過熵權(quán)TOPSIS方法對案例事件進(jìn)行綜合評價分析。研究結(jié)果表明：在負(fù)面事件網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對中，國有企業(yè)應(yīng)對效果最好，民營企業(yè)其次，外資企業(yè)最后。研究結(jié)果可為企業(yè)應(yīng)對負(fù)面事件網(wǎng)絡(luò)輿情提供相對客觀的參考。

發(fā)表于：2/15/2022 4:14:00 PM

海戰(zhàn)場偵察圖像處理技術(shù)圖譜及應(yīng)用展望[其他][其他]

針對海戰(zhàn)場偵察圖像特點及圖像情報保障需求，對現(xiàn)有及未來可用于各類海戰(zhàn)場偵察圖像處理的基本技術(shù)進(jìn)行了梳理和應(yīng)用分析?；跀?shù)字圖像處理技術(shù)的3個層次，對基礎(chǔ)理論和相關(guān)技術(shù)分類進(jìn)行了研究，給出基本圖譜。以未來作戰(zhàn)保障需求為牽引，對各種圖像處理技術(shù)在圖像情報生成的應(yīng)用上進(jìn)行了分析，并指出當(dāng)前技術(shù)應(yīng)用面臨的制約因素和挑戰(zhàn)。從技術(shù)發(fā)展、戰(zhàn)斗力生成、聯(lián)合保障以及無人系統(tǒng)圖像處理需求等方面對圖像處理技術(shù)的發(fā)展進(jìn)行了展望。

發(fā)表于：2/15/2022 4:09:00 PM

基于NTC熱敏電阻的溫度實時在線監(jiān)測技術(shù)研究[其他][其他]

對于以IGBT為主的半導(dǎo)體器件來說，結(jié)溫升高會嚴(yán)重影響其工作特性，進(jìn)而影響其構(gòu)成的電力電子裝置的可靠性。提出了一種基于NTC熱敏電阻的溫度實時在線監(jiān)測技術(shù)。利用IGBT模塊內(nèi)部集成的負(fù)溫度系數(shù)(NTC)熱敏電阻，將溫度信號轉(zhuǎn)化為頻率信號，通過光纖隔離后輸入至邏輯處理芯片(CPLD)，經(jīng)邏輯處理后在上位機(jī)進(jìn)行溫度實時顯示。該技術(shù)具有頻率信號可靠性高、溫度顯示準(zhǔn)確等優(yōu)點。最后搭建溫度實時在線監(jiān)測的工程樣機(jī)，配合電力電子裝置的功率運行試驗，測試不同溫度下的頻率值，對該技術(shù)的有效性進(jìn)行驗證。

發(fā)表于：2/10/2022 10:21:00 AM

100 W半橋LLC諧振變換器快速響應(yīng)的控制策略設(shè)計[電源技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對通信電源在負(fù)載設(shè)備有大數(shù)據(jù)流量涌入瞬間的動態(tài)特性問題，提出一種基于變論域模糊PID控制的半橋LLC諧振變換器快速響應(yīng)的控制策略設(shè)計。該設(shè)計在傳統(tǒng)PID控制的基礎(chǔ)上，引入模糊數(shù)學(xué)及快速標(biāo)量乘法運算控制理論；并在MATLAB/simulink平臺上對該策略與傳統(tǒng)PID控制策略進(jìn)行仿真比較；最后，搭建實驗樣機(jī)對該控制策略進(jìn)行驗證。通過實驗對比發(fā)現(xiàn)，變論域模糊PID控制下LLC諧振變換器響應(yīng)速度更快，具有更好的動態(tài)特性。

發(fā)表于：2/10/2022 10:17:00 AM

一種超寬帶能量收集整流天線設(shè)計[其他][其他]

為了更好地利用空間無線電波RF能量，設(shè)計了一款覆蓋諧振頻率為1～14 GHz寬帶天線，并針對2.4 GHz進(jìn)行整流天線設(shè)計。天線主體為一個圓形貼片，在地面通過開圓形槽的方式，改變輻射單元表面電流強(qiáng)度，實現(xiàn)寬帶諧振和增強(qiáng)輻射的作用。天線在2.4 GHz處為最佳諧振點,此頻段對應(yīng)的最大增益為6.26 dBi。為了使整流天線小型化，將匹配整流電路與收集天線一體化設(shè)計。經(jīng)過測試：整流天線在2.4 GHz時最大轉(zhuǎn)換效率為56.76％，對應(yīng)的最大輸出直流電壓為2.61 V。

發(fā)表于：2/10/2022 10:13:00 AM

海洋電場信號程控增益超低噪聲采集系統(tǒng)設(shè)計[其他][其他]

針對海洋電磁勘探中微弱動態(tài)電場信號的寬測量范圍需求，提出了一種電場信號程控增益超低噪聲采集(Programmable Gain Ultra-Low Noise Acquisition，PGULNA)方法，給出了系統(tǒng)設(shè)計實現(xiàn)。設(shè)計的程控增益超低噪聲采集電路以低噪聲運算放大器為核心，將D/A轉(zhuǎn)換器內(nèi)部電阻網(wǎng)絡(luò)作為可編程反饋電阻，通過改變D/A轉(zhuǎn)換器數(shù)字控制量進(jìn)行電路增益調(diào)整。給出了所設(shè)計的PGULNA電路的理論噪聲分析，本底噪聲密度理論分析結(jié)果為1.84 nV/√Hz@1 Hz。開展了實驗室環(huán)境測試，測試結(jié)果表明，電路通道之間一致性良好，本底噪聲密度約為2.6 nV/√Hz@1 Hz，程控增益為1~128倍8擋可調(diào)，能夠滿足海洋電磁勘探中微弱電場信號的寬測量范圍采集需求。

發(fā)表于：2/10/2022 10:07:00 AM

基于FreeRTOS的嵌入式智能騎行臺[其他][其他]

為了解決傳統(tǒng)的非智能騎行臺功能單一，不能與騎行臺客戶端進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，且阻力調(diào)節(jié)不均勻，騎行體驗一般等問題，設(shè)計了基于FreeRTOS實時操作系統(tǒng)的嵌入式智能騎行臺。騎行阻力的設(shè)計方案選用磁阻式，目的在于降低噪聲，提高騎行體驗。硬件電路方面根據(jù)系統(tǒng)的功能需要設(shè)計了主控模塊、電源模塊、速度測算模塊以及磁阻控制模塊。程序設(shè)計部分包括藍(lán)牙通信、ANT+通信、速度計算、功率擬合、休眠與喚醒以及磁阻控制等功能程序。最后，制作實驗裝置對系統(tǒng)的無線通信功能、擋位控制功能、騎行臺客戶端適配功能等進(jìn)行測試。實驗結(jié)果表明，測試效果良好，系統(tǒng)具有較好的實時性和較高的可靠性，滿足預(yù)設(shè)的功能需求。

發(fā)表于：2/10/2022 10:03:00 AM

基于FPGA的多通道音頻信號評估系統(tǒng)[其他][其他]

設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于FPGA的六通道音頻信號評估系統(tǒng)。系統(tǒng)由最高64 kS/s的16位模數(shù)轉(zhuǎn)換器AD73360對常用音頻信號進(jìn)行采樣。設(shè)計了一個嵌套式狀態(tài)機(jī)，按照狀態(tài)跳變，將輸入信號暫存到FIFO中。FIFO中的數(shù)據(jù)會通過USB協(xié)議上傳到電腦端的MATLAB GUI(Graphical User Interface)中，GUI負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)并顯示結(jié)果。系統(tǒng)配備了ARM處理器作為輔助，可以根據(jù)不同的ADC采樣頻率和輸入信號頻率，計算并實時糾正FPGA和GUI的通信波特率，確保不丟碼。試驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)可以實現(xiàn)對音頻信號的高精度采集。該系統(tǒng)為保真采集音頻信號提供了完整的解決方案。

發(fā)表于：2/10/2022 9:59:00 AM

基于C/S架構(gòu)的OpenFOAM網(wǎng)格生成客戶端軟件設(shè)計[其他][其他]

面向云端部署的OpenFOAM的GUI圖形用戶界面人機(jī)交互需求，設(shè)計實現(xiàn)了一個OpenFOAM網(wǎng)格生成客戶端軟件?？蛻舳塑浖捎昧瞬寮郊軜?gòu)設(shè)計，由公共模塊、自定義模塊、網(wǎng)格生成業(yè)務(wù)插件組成，網(wǎng)格生成業(yè)務(wù)用戶交互界面由插件創(chuàng)建實現(xiàn)，提高了軟件的可擴(kuò)展性?？蛻舳伺c云端部署的OpenFOAM服務(wù)組成了C/S架構(gòu)，客戶端通過網(wǎng)格生成應(yīng)用協(xié)議遠(yuǎn)程調(diào)用云上的OpenFOAM網(wǎng)格生成計算服務(wù)，根據(jù)服務(wù)的交互界面模板構(gòu)建用戶交互界面，實現(xiàn)了云端協(xié)同的網(wǎng)格生成計算功能。通過實際算例網(wǎng)格生成，驗證表明客戶端軟件能夠通過遠(yuǎn)程調(diào)用服務(wù)端服務(wù)實現(xiàn)完整的網(wǎng)格生成流程。

發(fā)表于：2/10/2022 9:55:00 AM

獅群優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)的分類算法[其他][其他]

在核極限學(xué)習(xí)機(jī)(Kernel Based Extreme Learning Machine，KELM)分類應(yīng)用的基礎(chǔ)上，結(jié)合獅群算法(Loin Swarm Optimization，LSO)強(qiáng)全局尋優(yōu)能力與收斂快的特性，提出一種LSO優(yōu)化KELM算法。將測試準(zhǔn)確率作為LSO優(yōu)化KELM的適應(yīng)度函數(shù)，根據(jù)移動位置獲取最優(yōu)適應(yīng)度值進(jìn)行數(shù)據(jù)分類測試的評價標(biāo)準(zhǔn)。采用UCI數(shù)據(jù)集仿真測試，實驗結(jié)果表明，較KELM分類，LSO優(yōu)化KELM可獲得更優(yōu)的分類準(zhǔn)確率；較麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)優(yōu)化KELM，LSO優(yōu)化KELM收斂速度快，分類性能更優(yōu)。

發(fā)表于：2/10/2022 9:52:00 AM