diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00058.md b/markdowns/research_academic_paper_00058.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0f27a93bd5d36b15a6d55d1b246ff18920fa1da1 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00058.md @@ -0,0 +1,69 @@ +## 区块链技术在企业财务舞弊治理中的应用 + +## ——以 ST 抚钢财务舞弊案为例 + +陈 矜，许一帆 + +(安徽财经大学 会计学院，安徽 蚌埠 233000) + +摘 要：随着市场经济的不断发展，企业财务舞弊事件频频发生，屡禁不止。企业财务舞弊的主要原因是因为利益驱动，同时由于公司组织架构不完善，管理层与股东层的信息不对称，证券市场的制度不完善以及注册会计师审计难以做到完全的公正性等原因所致。区块链技术则以“去中心化”“加密技术”“共识机制”“分布式记账”“数据不可篡改”等特点，在防止企业财务舞弊过程中可以起关键性作用。本文主要以ST抚钢财务舞弊事件为例，讨论区块链技术架构在防范企业财务舞弊上的相关应用，为防范企业财务舞弊提出相关的可行性建议。 + +关键词：区块链；财务舞弊；ST 抚钢；分布式记账；去中心化 + +中图分类号：F239 文献标识码：A 文章编号：1674-327X (2020)06-0034-04 + +## 一、引言 + +区块链技术和加密货币在 2016 年和 2017 年开始引起媒体和大众的关注，2018 年与“区块链概念”相关的股票价格也随之不断升高。同时国家也发布有关区块链技术相关的政府文件，例如 2018 年工信部发布了《2018 年中国区块链产业白皮书》和《工业互联网发展行动计划(2018—2020 年)》，鼓励企业运用区块链等新兴前沿科技，加强企业运营，提高企业管理。区块链技术以及加密货币在金融、会计领域的应用将会是一场革命性的运动，它将建立和存在的对等支付和通信系统的思想联系起来。会计、金融等企业的专业人员的工作也将会主要集中在信息的验证以及财务相关信息的确认。 + +## 二、ST 抚钢财务舞弊案分析 + +## (一)舞弊事件经过 + +2018 年 3 月 ST 抚钢因涉嫌信息披露违规被证监会立案调查，12 月，就 ST 抚钢在 2010—2017 年间，对部分年份的存货余额、固定资产余额、固定资产折旧、在建工程余额、主营业务成本、利润总额等数据的事实发布了《行政处罚决定书》。调查期间，ST 抚钢股价发生巨大波动，连续 18 个跌停。 + +调查期间发现，ST抚钢在2010—2017年间累计虚增存货近19.89亿元，少结转主营业务成本约19.89亿元，并累计虚增利润总额约19亿元。 + +表 1 2015—2017 相关科目总额（单位：万元） + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
营业收入总资产净利润存货
2015 年455769.321137626.975181.6923911.06
2016 年467755.521057592.74-4410.2023673.24
2017 年498430.50956585.50-133758.5311862.61
+ +## (二)ST 抚钢财务舞弊主要手段 + +1. 虚增存货 + +虚增存货数量。2010—2016 年间，ST 抚钢通过对原始凭证、记账凭证的伪造和变造以及对成本核算、物供、财务数据系统的修改，调整存货中“返回钢”的数量，对期末存货数量进行虚增。 + + + +图1 虚增存货数总额 + +收稿日期：2020-03-08 + +基金项目：安徽省深化预算执行审计研究(AHSKZK2019D07) + +作者简介：陈矜(1971-)，女，安徽灵璧人，教授。 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00062.md b/markdowns/research_academic_paper_00062.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..00a9b2ed9fafe673864933ef075f9ddadfcf5407 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00062.md @@ -0,0 +1,19 @@ + + +图3 运营商“云数据链” + +企业 C 在向运营商提供产品或服务之后，持有了对运营商的应收账款；企业 C 在某个阶段现金流可能比较充沛，无须到金融机构进行保理贴现，则此时企业 C 可以将其持有的应收账款而不是现金支付给其上游的企业 B，用来支付其对企业 B 的应付账款。 + +同样，企业 B 也可以将其从企业 C 收取的针对运营商的应收账款作为其对企业 A 的应付款的交易工具，支付给企业 A。 + +上述过程其实在传统的商票背书贴现产品中已有所体现，但由于传统商票背书贴现出过大量的造假行为，近年来商票的背书贴现已极为困难。在供应链金融平台中引入区块链技术，实现应收账款凭证的可验证和不可篡改，从而形成内生的信用传递机制，使得供应链金融平台将运营商的信用在完整的生态链条中得以广泛传播，从而服务更多的非直接的中小微企业客户，更好地实现供应链金融平台的社会效益和经济效益。 + +为了实现上述功能，需要搭建一个区块链平台，可以称之为“电信运营商云数链”。持有针对运营商原始应收款项债权的企业，如果暂时不需要通过运营商供应链进行商业保理，则可以在运营商云数链上进行应付款的创建，并由此获得一个“电信运营商应收款项凭证”，该凭证涵盖金额、开立日期、授信方、授予方、收／付款方以及区块链数字证号，可以将该凭证命名为“信用”，即电信运营商的信用。“信用”被创建之后将被保存在运营商云数链的节点上。由于区块链所具有的不可篡改的基本特性，“信用”就具备了流转的能力，所有持有“信用”的企业在需要现金支持的时候，可以到运营商供应链进行保理贴现。 + +基于区块链技术的“信用”功能的引入，将使得围绕运营商的整个产业链合作伙伴得以享受“电信运营商的信用”，成功实现“央企信用”向供应链所有参与者的传递与转移。这也是落实中央印发的《关于促进中小企业健康发展的指导意见》的重要举措，帮助中小企业积极拓宽融资渠道，促进中小企业依托应收账款、供应链金融、特许经营权等进行融资。 + +引入 “信用” 之后的运营商供应链，在商业模式上也可以具备更多的创收能力。除合作伙伴到运营商供应链贴现 “信用” 的时候赚取金融利息差价之外，还可以考虑向使用 “信用” 企业提供电信增值服务，提升中小企业信息化水平。 + +区块链技术的应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用，区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，将在供应链领域发挥越来越重要的作用，特别是在供应链金融领域，对于促进产业链发展、加强企业内部管理和风险控制等方面具有重要意义。 + +作者单位：中国移动通信采购共享服务中心 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00063.md b/markdowns/research_academic_paper_00063.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..718d0384001fb76fbd9bad39f3748c841479abf5 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00063.md @@ -0,0 +1,222 @@ +图 5 基于机器学习的社交机器人检测框架 + +表 3 社交机器人检测效果比较 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
作者模型特征评价指标数据集
网络用户交友时间内容情感准确率F1
Varol 等人[28]RF✓✓✓✓✓✓90%Twitter
Alarifi 等人[77]SVM✓✓✓✓✓93%93%Twitter
Mehrotra 等人[80]AdaBoost✓✓✓79.76%75.91%Twitter
Costa 等人[82]Act-M✓96.5%Reddit
✓94.7%Twitter
Shi 等人[84]K-means✓✓✓93.1%95.2%CyVOD[88]
Jr 等人[86]Wavelet,RF✓✓✓✓94.47%Twitter
Cai 等人[95]BeDM✓✓✓✓88.41%87.32%Twitter
BeDM✓83.49%84.11%Twitter
Ping 等人[96]CNN,LSTM✓✓✓98.6%98.1%Twitter
Sneha 等人[97]LSTM✓✓✓96%96%Twitter
Cai 等人[122]CNN,LSTM✓✓✓87.58%88.30%Twitter
Boosting✓✓✓85.23%84.77%Twitter
BoostOR✓✓✓83.16%86.10%Twitter
Clark 等人[127]NLP✓✓✓90.32%Twitter
Walt 等人[129]RF✓✓✓✓87.11%49.75%Twitter
+ +注：在特征列表中 “✓” 表示该文献使用对应的特征，空白表示该文献未使用对应的特征。在评价指标列表中，若文献对应的 F1 指标空白则表示该文献未使用该项评价指标。 + +Morstatter 等人$^{[80]}$通过选取用户转发推文数量在发布推文数量中所占比例、用户发布推文的平均长度、URL 和连续两次转发时间间隔等特征分别如(3)-(6)式，提出一种增加召回率启发式的有监督学习 BoostOR 模型，该模型通过评估准确率和召回率之间的关系，来检测平台中存在的恶意机器人。实验结果显示该方法具有较高的精度，以便于研究人员可以从他们的社交媒体数据集中删除更多的社交机器人账户，从而关注真实用户产生的信息。 + +$$Retweet(u) = \frac{|\{x | x \in tweets^u, x \text{ is retweet}\}|}{|tweets^u|} \tag{3}$$ + +$$Length(u) = \frac{\sum_{i}^{|tweets^{u}|} |tweets_{i}^{u}|}{|tweets^{u}|}\tag{4}$$ + +$$URL(u)=\frac{\left|\left\{x\mid x\in tweets^{u},x\;\mathrm{contains}\;URL\right\}\right|}{\left|tweets^{u}\right|} \tag{5}$$ + +$$Time(u)=\frac{1}{|tweets^{u}|-1}\sum_{i=2}^{N}(t_{i}-t_{i-1}) \tag{6}$$ + +文献[82]基于用户行为活动时间，建立关于时间活动的数学模型 Act-M（Activity Model, Act-M），该模型通过拟合社交媒体用户不同行为的时间间隔分布，从而更加准确的检测社交媒体中的恶意用户。文献[86]提出一种基于小波的模型，来检测 OSNs 中信息传播主体。该模型根据用户文本内容得到频谱图，并从离散小波变换和基于词法的系数衰减加权方案中创建特征向量，最后使用随机森林算法将用户分为正常人、合法机器人和恶意机器人。Fazil 等人$^{[81]}$首先根据 OSNs 中 Twitter 用户与社交机器人的交互行为特征，将 Twitter 用户分为活跃、被动和不活跃用户。其次利用 Twitter 中活跃、被动和不活跃用户的性别、年龄、位置等静态特征和用户交互的人、交互内容、交互主题等动态特征，运用朴素贝叶斯、减少误差修剪决策树和随机森林 3 种机器学习方法对社交自然人进行分类。Shi 等人$^{[84]}$通过利用社交情境分析理论$^{[87]}$和“点击流”序列$^{[33]}$，选取转移概率和行为时间间隔作为特征，运用半监督 K-means 聚类算法$^{[89]}$来检测 CyVOD 社交平台$^{[88]}$ + diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00064.md b/markdowns/research_academic_paper_00064.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e7ace17ccc3c83fe06165ba0af7b70339543e997 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00064.md @@ -0,0 +1,146 @@ +薄层单元模型仿真频率与机匣试验频率见表3。从表中可见，连接机匣试验频率随着拧紧力矩增大而加快，第3、4阶频率变化最为明显，说明螺栓预紧力大小对连接机匣的动力学响应有较大影响。简化模型仿真频率与机匣试验频率相比，最大误差仅为2.83%，满足工程设计要求。由此可见，分区域的薄层单元建模方法能准确地模拟在不同预紧力下螺栓连接结构的刚度变化，建立有效的连接结构有限元模型。 + +表 3 在拧紧力矩为 3、7、11 N·m 时分区域薄层单元简化模型的模态频率 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
模态
阶次		3N ·m 时的模态频率／Hz误差／
%		7N ·m 时的模态频率／Hz误差／
%		11N ·m 时的模态频率／Hz误差／%
试验计算试验计算试验计算
1238.22238.600.16239.30238.86-0.18239.44238.98-0.19
2238.82238.78-0.02239.94239.02-0.38240.28239.13-0.48
3280.17278.62-0.55290.26286.50-1.30296.65291.40-1.78
4281,14279.62-0.54295.49287.12-2.83299.32291.85-2.50
5387.77393.231.41391.59394.030.62393.83394.560.19
6388.20393.401,34393.24394.120.22394.47394.630.04
7612.12609.36-0.45612.42609.52-0.47613.19609.62-0.58
8613.06616.540.57613.86616.660.46614.52616.750.36
+ +## 3 结论 + +本文基于螺栓连接超模型的刚度理论、赫兹接触理论以及M-B分形模型，考虑螺栓的数量和法兰边的接触，建立了分区域薄层单元的螺栓连接简化建模方法，推导了不同预紧力下分区域薄层单元弹性模量的计算公式。通过模态试验验证了不同螺栓预紧力简化建模方法的正确性，得到如下结论： + +螺栓预紧力对机匣连接部分的法向接触刚度影响较大，随预紧力的增大，法向接触刚度增加，之后逐渐趋于平稳；连接机匣的各阶固有频率也逐步加快，之后也趋于平稳。 + +本文连接接触的建模,没有考虑连接接触非线性阻尼的影响,但为进一步在此方面深入探索螺栓连接动力学的问题奠定了基础。 + +## 参考文献： + +[1] Shuguo L, Yanhong M, Dayi Z, et al. Studies on dynamic characteristics of the joint in the aero-engine rotor system [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2012, 29:120-136. + +[2] Liu S G, Wang J, Hong J, et al. Dynamics design of the aero-engine rotor joint structures based on experimental and numerical study[R]. ASME 2010-GT-22199. + +[3] Kim J, Yoon J C, Kang B S. Finite element analysis and modeling of structure with bolted joints [J]. Applied Mathematical Modelling, 2007, 31(5): 895–911. + +[4] Ahmadian H, Jalali H. Identification of bolted lap joints parameters in assembled structures [J]. Mechanical Systems & Signal Processing, 2007, 21(2): 1041–1050. + +[5] Shirayev O V, Page S M, Pettit C L, et al. Parameter estimation and investigation of a bolted joint model [J]. Journal of Sound & Vibration, 2007, 307(3–5): 680–697. + +[6] Boeswald M, Link M, Meyer S. Experimental and analytical investigations of non-linear cylindrical casing joints using base excitation testing [C]//IMAC-XXI. Conference & Exposition on Structural Dynamics. Kissimmee: Society for Experimental Mechanics, 2003: 1–9. + +[7] 马双超. 航空发动机机匣模型确认与动力学特性研究[D]. 南京: 南京航空航天大学, 2012. +MA Shuangchao. Structure dynamic analysis and model validation of aero-engine casings [D]. Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2012. (in Chinese) + +[8] 姚星宇, 王建军, 翟学. 航空发动机螺栓连接薄层单元建模方法 [J]. 北京航空航天大学学报, 2015, 41(12): 2269-2279. +YAO Xingyu, WANG Jianjun, ZHAI Xue. Modeling method of bolted joints of aero-engine based on thin-layer element [J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2015, 41(12): 2269-2279. (in Chinese) + +[9] 姚星宇, 王建军. 航空发动机螺栓连接载荷与结构参数对连接刚度影响规律 [J]. 推进技术, 2017, 38(2): 424-433. +YAO Xingyu, WANG Jianjun. Effects of load and structure parameters of aero-engine bolted joints on joint stiffness [J]. Journal of Propulsion Technology, 2017, 38(2): 424-433. (in Chinese) + +[10] 赵帅. 螺栓联接对航空发动机机匣振动特性影响的研究 [D]. 沈阳：沈阳航空航天大学，2012. +ZHAO Shuai. Study of effects of bolt connection on aerocaging case vibrational behavior [D]. Shenyang: Shenyang Aerospace University, 2012. (in Chinese) + +[11] 赵丹, 艾延廷, 翟学, 等. 法向接触刚度对螺栓连接结构振动模态的影响研究 [J]. 航空发动机, 2012, 38(3): 54-57. +ZHAO Dan, AI Yanting, ZHAI Xue, et al. Effect of normal contact stiffness on vibration modes of bolted structure [J]. Aeroengine, 2012, 38(3): 54-57. (in Chinese) + diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00065.md b/markdowns/research_academic_paper_00065.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d711fea79c014f9bd33c5e6fb36be06a88fa7aa9 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00065.md @@ -0,0 +1,23 @@ +## 大数据环境下基于反馈的敏感数据识别方法研究与实现 + +何欣，高运霞 + +(中移动信息技术有限公司，北京 100044) + +摘 要 随着大数据时代的到来，敏感数据的保护成为运营商面临的重大挑战。敏感数据的准确标识是进行数据保护的前提，深度报文检测技术能够松耦合并实时地对流量进行检测和标识，使其成为当下大数据平台下敏感数据标识的一种重要方式，然而其高存储、高计算的资源需求成为制约其应用和发展的痛点。本文提出了一种基于反馈的高速敏感数据识别方法，通过建立会话表的方式，实时记录识别的状态，大幅降低需要深度检测的数据量，提升了检测的效率。 + +关键词 敏感数据识别；DPI；大数据 + +中图分类号 TN918 文献标识码 A 文章编号 1008-5599（2020）12-0054-06 + +DOI:10.13992/j.cnki.tetas.2020.12.011 + +随着信息化社会的飞速发展，我国的电信运营业务越来越广泛，运营商管理的数据种类越来越多，数据量越来越大。大数据给电信行业带来了新的发展机遇，通过挖掘和分析电信业务数据，可有效支撑电信各项业务，提高服务质量。但与此同时，数据集中化、数据量大等新型的业务形态和技术特点，也给电信业务发展带来新的挑战。 + +大数据平台集中存储了大量的数据及用户隐私信息，一旦数据泄漏，不仅严重危害用户的隐私及个人信息安全，也将对电信企业造成巨大的经济损失和社会影响。如何建立敏感数据安全防护体系，使敏感数据可管、可控和可追溯，确保各项业务正常运营，防止数据泄密是运营商面临的严峻挑战。 + +敏感数据是指个人或组织的身份信息、财务信息、服务内容和资料等数据，以结构化和非结构化多种类型存储在大数据平台中。如何高效、准确识别敏感数据则是敏感数据得到有效保护的前提。深度分组检测（DPI）技术是从数据分组的负载内容中搜索、匹配预先给定的关键字或特征，并根据匹配的结果来对该数据分组进行处理的技术，是当前敏感数据识别中常用的一项技术。DPI对所有流经的数据分组在应用层进行重组，并根据规则进行扫描，对数据采集和计算的要求极高，如何提高DPI的检测效率是敏感数据深度检测面临的难题。 + +本文提出一种基于反馈的闭环 DPI 敏感数据检测方法，并可有效应用于大数据环境下高效的敏感数据识别 + +收稿日期：2020-11-04 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00066.md b/markdowns/research_academic_paper_00066.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ba8d711c9e9698b67396c61f8746fbd3eb73f3ef --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00066.md @@ -0,0 +1,12 @@ +## $\overline{\text{DATA}}$ Polling I/O₇ + +Figure 2. $\overline{DATA}$ Polling Bus Sequence + + + +Figure 3. $\overline{DATA}$ Polling Software Flow + + + +$\overline{DATA}$ Polling can effectively halve the time for writing to the X28C64. The timing diagram in Figure 2 illustrates the sequence of events on the bus. The software flow diagram in Figure 3 illustrates one method of implementing the routine. + diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00067.md b/markdowns/research_academic_paper_00067.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f910fa65ac5e822e81a2f980803e3943ed98c299 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00067.md @@ -0,0 +1,45 @@ +(5) 使用 Baidu AI 函数识别图片 Logo； + +(6) 提取识别结果矩形框边界和内容； + +(7) 绘制识别结果矩形框； + +(8) 输出识别结果的内容。 + +运行之后得到结果如下： + +可以看到,图片中的 Logo 包括文字和图案元素都被红色的方框框选了出来。大部分识别结果比较准确。例如图 1 中框选出来的有两个部分,识别结果有四个品牌,全部都为正确结果。再比如图 2 中,框选出来的有四个部分,识别出多个品牌 Logo。该程序可以有效完成服装 Logo 的识别,但准确率还需进一步处理匹配,准确率和识别效率是今后研究需要重点关注的因素。 + + + +图 1 品牌 Logo 识别示例 1 + + + +图 2 品牌 Logo 识别示例 2 + +## 6结论 + +综上所述,本文主要工作是实现服装品牌 logo 识别,利用百度 AI 平台在该应用上做了初步的探索,并指明服装品牌 logo 识别的重要意义。实现基于 Baidu AI 平台的品牌 Logo 识别程序的开发与应用,为基于百度 AI 平台的服装品牌 Logo 识别实现这项工作的实现提供技术的解决方法。利用百度 AI 平台和 Python 以及 Pycharm 实现服装品牌 Logo 识别系统,其识别结果准确率仍然具有很大的限制需要进一步使用专用的数据集进行模型训练来解决。 + +## 参考文献： + +[1] 李东, 万贤福, 汪军. 采用傅里叶描述子和支持向量机的服装款式识别方法 [J]. 纺织学报, 2017, 38(05): 122-127. + +[2] 高美真, 申艳梅. 基于颜色直方图的图像检索技术 [J]. 微电子学与计算机, 2008(04): 25-27. + +[3] Srisupang Thewsuwan, Keiichi Horio, Texture-Based Features for Clothing Classification via Graph-Based Representation[J]. 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IEEE, 2019 + +[收稿日期:2020.8.14] \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00069.md b/markdowns/research_academic_paper_00069.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..939b5a1a2ca545286564a93f078654340ef4340a --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00069.md @@ -0,0 +1,57 @@ +对成熟的状态，因此，事业单位在财务管理上以区块链技术为基础仍然存在许多实际性问题。 + +## （一）数据量过于复杂 + +通常情况下，由于电子商务平台所产生的交易量过于庞大，这也就代表着事业单位面临着巨大而复杂的数据量有待处理。区块链技术通过采取分布式记账的方式将所有产生的交易毫无保留的在各自所处节点内记录在账册之中，不过，即使保障了具备全面性的数据，但由于数据量较为庞大，因此在进行存储的过程中工作量仍然会存在负担过重的现象。数据处理工作具有相当大的复杂性，所选取的支撑点通常要求系统等级为高级，事业单位也需要不断加大资金的投入量。 + +## （二）不同地区支付问题 + +由于事业单位的电子商务平台并非单单对本地区的用户提供服务，交易市场在拓展过程中甚至会向国外用户敞开，这就必将引起货币支付等相关问题，由于货币不同所以应该在交易过程中解决货币转换的问题。现阶段，我国针对此使用诸多方法为使国外用户在购买过程中提供便利，但始终未能显示出相应的现时效用，需要构造货币中间转换的方式。由于国外支付的安全性能比较弱，通常在管理上会出现诸多问题，导致事业单位的电子商务平台在拓展国外市场的过程中受到抑制。 + +## （三）不具备完善的信任机制 + +事业单位的电子商务平台用于支撑交易双方整个交易过程的进行，且均在虚拟环境下展开，消费者对产品性能结构的掌握只能依赖于电子商务平台上展示的视频与图片，是否具备真实性还有待考量。此外，由于消费者能够通过匿名购买的方式进行消费，商家同样无法确切地掌握消费者的实时信息，双方在交易的过程中均不具备相互信任的状态。由此可见，事业单位中的电子商务平台不具备完善的信任机制，因此，交易双方的信任度较为羸弱，消费者或许会因为所给出的产品图文不具备一定的真实性而选择放弃购物，这将直接影响事业单位的经济利益。 + +## （四）无法及时传递内部信息 + +事业单位各部门间的运作仍然处于互相独立的状态，这将导致事业单位经营情况受到直接影响，情况严重的话将导致事业单位整个运营模式受到威胁。通常情况 + +下，电子商务平台的交易模式由售后、存储、运输、销售、生产五个流程部分所组成，以上五个环节分别隶属于五个不同的部门所管辖，若其中任何一个环节发生信息流失真的情况都将导致错误的信息传递，并且有碍于事业单位的发展。 + +## 三、区块链技术下事业单位财务发展问题的解决对策 + +## （一）维持去中心化特性 + +“区块链（Blockchain）”技术具备的去中心化特性能够发挥中心的减弱作用，可这并不代表“中心”完全消失，仅是将独个“中心”扩散为多个“中心”。在任意一个节点位置进行数据记录的过程中，这个数据都能够在同一时间存储在另外的节点中，无法轻易进行任意更改，使信息具备准确性。此外，在有效缓解系统等级的限制作用的同时能够及时传递内部信息，促进各环节间的互相沟通。 + +## （二）规范统一性交易货币 + +现阶段的交易类型随着时代的发展变化而持续更新，由最初的物物交换发展至实体交易，再由实体交易发展至如今的电子商务平台交易，造就了人们随时随地对所需物资均可购置。由于国内外电子商务平台的互通，跨境购物的同时在支付过程中会涉及汇兑问题，对交易造成了许多限制$^ {[3]}$。区块链技术下事业单位的电子商务平台网上交易能够实现交易货币的统一性，平台内所有商品标价均呈现统一的衡量标准，能够有效解决具有复杂性的汇兑手续相关问题。 + +## （三）确保交易具有真实性 + +事业单位在区块链技术下能够确保商品具备相应的真实性，通过共享信息的方式使消费时可以实时掌握所需商品的运输信息和生产状况，平台内商品整个交易过程均具备透明性，按照相关规定于商品交易前对消费者的个人信息和商品信息开展严格审查，确保交易双方各自权益均能够得到有效保障，支付程序在于第三方的支付平台中完成，避免发生恶意交易的现象，这也就相当于形成了一条完整的信息链和交易链，切实保障双方整个交易过程顺利进展$^{[4]}$。 + +事业单位的电子商务平台通过区块链技术的应用可以自动构建信任机制，自交 + +易开始时起系统同时开展数据的汇总和清算，从而使整个交易过程的进度不断加快，同时对交易过程中产生的所有相关信息全面性记录。如果在交易过程中商家和消费者发生纠纷，可以及时提取相关信息进行查询，确保事业单位的资金回流率能够得到有效提高。 + +## （四）提升信息共享性 + +我国经济社会在现阶段中对于 “共享” 本着积极提倡的处理原则，无论是共享信息抑或是共享经济，总而言之，“共享” 这一概念已成为国家大力推崇的新型商业模式之源头所在。事业单位的电子商务平台的业务流程包括售后、存储、运输、销售、生产各个环节中均实现共享信息，为事业单位提供准确性和高效性的持续运作形式，便于事业单位对各部门的管理，从而构建具备统一性的管控体系。事业单位的财务发展方面可以通过区块链技术的利用对所有信息实现整体管控，对事业单位内部绩效水平开展全方位评估，确保事业单位能够稳定健康的发展$^{[5]}$。 + +## 结语 + +互联网背景下促进了电子商务平台交易模式的发展，同时也促进了区块链技术的发展。区块链技术在现阶段仍旧处于发展开端阶段，但伴随着区块链技术逐渐呈现出较好的发展趋势，因此，区块链技术将在未来彻底改变事业单位财务发展状况。在相关技术人员的支持下进一步扩展区块链技术的应用和发展，确保事业单位内的财务信息具备准确性与稳定性。 + +## 参考文献 + +[1] 汤玥琪·区块链背景下企业财务发展问题研究 [J]·行政事业资产与财务, 2018(15): 87–88. + +[2] 张晨呈·未来财会在区块链技术影响下的发展探讨 [J]. 中国商论, 2018(19): 123–125. + +[3] 康霞·区块链技术环境下财务业务发展方向研究 [J]·现代营销, 2019(02): 196-197· + +[4] 康霞·区块链技术环境下财务业务发展方向研究 [J]·现代营销（下旬刊），2019（02）：198–199. + +[5] 董文静·区块链技术视角下的财务共享模式建设研究 [J]·商情，2018（38）：49–50. \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00070.md b/markdowns/research_academic_paper_00070.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f880964aa1e6911ccd27c5dbc92d763effdd3f7c --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00070.md @@ -0,0 +1,82 @@ + + +(a) 振型 + + + +(b) 振动应力 + +图 11 导叶 1 阶振型及振动应力分布 + +始位置相吻合。 + +## 4 导叶应力测试验证及评估 + +## 4.1 应力测试验证 + +如第3.2节所述,由于当前无法通过计算获得较为可靠的可调进口导叶振动响应数据,因此,本文通过在单级试验件上模拟负载压气机可调进口导叶的真实运行环境,对导叶进行动应力测试,以验证导叶振动应力水平随工作角度调节时的变化规律。通过测试还获得了叶身裂纹起源部位附近的稳态应力。 + +导叶振动应力、稳态应力测试结果见表3,不同导叶角度和工作转速下的动应力频谱及时域如图12~14所示。通过分析可以得到如下结论: + +表 3 在设计转速下不同导叶角度的应力值 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
导叶角度／(°）叶片稳态应力／MPa叶片振动应力／MPa
2262.67.63
1667.16.65
1094.27.11
493.5102.37
+ +注：铝合金弹性模量为70.6 GPa。 + +(1)从图 12 中可见,导叶角度为 $22^{\circ}$ 时导叶的最大应力幅值始终出现在 1500 Hz 左右,较表 2 中的 1672 Hz 低,初步分析主要是由于模拟的安装边界条件比真实状态的刚性更高。在 40% ~ 100% 的转速范围内,该振动峰值一直存在,尽管其振动频率会有少量偏移(初步推断该偏移是因不同转速状态的气动载荷不同导致叶片安装状态发生变化所致)。据此可判定,导叶在 40%~100% 的转速范围内存在以 1 阶振型为主的强迫振动。同时不难发现,导叶角度为 $22^{\circ}$ 时,该强迫振动导致的叶片振动应力很小,最大只有约 7.63 MPa(见表 3),不足以导致叶片出现高周疲劳破坏。而在共振频率裕度只有4.6%的设计转速下,这一振动应力则更小,因此,在正常状态下由第3.2节中的共振导致导叶发生疲劳失效的可能性基本可以排除。另外,根据第2.2节的研究,在一 + + + +(a) 40%设计转速 + + + +(b) 50%设计转速 + + + +(c) 60%设计转速 + + + +(d) 70%设计转速 + + + +(e) 80%设计转速 + + + +(f) 90%设计转速 + + + +(g) 100%设计转速 + +图 12 导叶角度为 $22^\circ$ 时不同转速下的应力频谱 + +定范围内导叶角度越大，叶片吸力面分离越稳定，所承受的交变载荷也越小，叶片高周疲劳破坏的风险也相应降低。 + +(2)从图13中可见,当转子转速达到70%设计转速时,叶片振动应力峰值已经达到约102 MPa,且测点的动应力水平随着转速的增加一直在增大(图14(b)),为了确保试验件与测试设备的安全,只能选择停车。导叶角度为4°时的导叶振动响应远大于22°时的,不难预见,随着转子工作转速继续增加直至100%设计转速,导叶振动应力将进一步加大,从而使 + diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00071.md b/markdowns/research_academic_paper_00071.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8f20fbb97f93ef06625eeaae0298fe10e3fc8420 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00071.md @@ -0,0 +1,51 @@ +从图中可见 $N_1$、$N_2$、$T_{25}$、$P_{s3}$ 的估计值能够很好地跟踪飞行试验的实际值，相对误差基本都在 2% 以 + + + +图 5 $N_1$传感器解析余度模型测试效果 + + + +图 6 $N_{2}$ 传感器解析余度模型测试效果 + + + +图 7 $T_{25}$ 传感器解析余度模型测试效果 + + + +图 8 $P_{a3}$ 传感器解析余度模型测试效果 + +内,稳态的误差基本都在1%以内,能够满足传感器解析余度模型的精度要求。虽然通过K-均值聚类只选择了很少一部分数据用来训练模型,但是这些数据样本能够反映发动机各参数之间的特征。因此,本文基于K-均值聚类和IDE-ELM建立的传感器解析余度模型具有很好的精度,可为FADEC系统双通道传感器的故障诊断提供参考,提高传感器故障的检测率。 + +## 4 总结 + +本文提出了1种基于K-均值聚类和IDE-ELM算法建立航空发动机传感器解析余度模型的方法。基于K-均值聚类对试验数据进行聚类，然后针对聚类处理后的样本，采用 IDE-ELM 算法训练模型。该方法避免了飞行试验数据中冗余数据对训练效果的影响，采用 IDE 优化 ELM 的输入层的权值和隐含层偏置，可以减少隐含层神经元数目，降低网络的复杂度；基于 K-均值聚类和 IDE-ELM 算法建立的模型，经过飞行试验数据验证表明该传感器解析余度模型具有较高的精度，可用于 FADEC 系统双通道传感器的故障诊断。 + +## 参考文献: + +[1] 孙健国. 面向 21 世纪航空动力控制展望 [J]. 航空动力学报, 2001, 16(2): 97-102. +SUN Jianguo. 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His main research interests include electronic circuit design and control, intelligent management and technology of granary. \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00073.md b/markdowns/research_academic_paper_00073.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e938d83c98ad7a1eba14eacfd0b85bc4fc9406d8 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00073.md @@ -0,0 +1,33 @@ +## 分布式能源产业发展的新机遇 + +方建平 + +上海航天工业(集团)有限公司 + +摘要：通过对分布式能源的发展历史与现状的深入剖析与探讨,结合当前国内外形势,特别是国家的新基建发展与城市应急发展需求,梳理总结了对分布式能源未来发展方向与机遇的思考。 + +关键词：分布式能源；天然气；新基建；城市应急 + +DOI: 10.13770/j.cnki.issn2095-705x.2020.11.003 + +## New Opportunities of Distributed Energy Industry Development + +FANG Jianping + +Shanghai Aerospace Industry (Group) Co., Ltd. + +Abstract: Through in-depth analysis and discussion of the development history and status quo of distributed energy, this article summarizes the future development direction and opportunity of distributed energy, according to the current domestic and foreign situations, especially the country’s new infrastructure development needs and urban emergency industry development needs. + +Key words: Distributed Energy; Natural Gas; New Infrastructure; Urban Emergency + +## 0 前言 + +分布式能源，从138年前由爱迪生主持兴建在美国曼哈顿城珍珠街发电厂开始，当时该项目既供电也利用余热供热，综合热效率达到50%，成为了一个能源供应和能源利用紧密结合的技术领域和商业模式。分布式能源诞生之后，由于其区块能源供应特征和能源梯级利用特征，在工业园区、商业楼宇、公用建筑等一些特定领域一直稳健发展。以天然气能源为主构成的分布式能源是传统能源结构下能源转型发展与技术创新发展的先驱。 + +## 1 国内分布式能源发展分析 + +我国由于天然气产业发展较晚,天然气分布式能源是从20年前才得以初露头角,这20年经历了试点探索、示范成长、推广缓慢、稳健发展几个阶段。截至2019年底,天然气分布式能源项目数586个,总装机2042万kW。相较2018年,项目增加 + +收稿日期：2020-09-30 + +作者简介：方建平(1966-)，男，MBA，研究员，长期致力于气态能源、智慧能源等领域工作 diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00074.md b/markdowns/research_academic_paper_00074.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0928e9a5a795c7a58ee7a7883fefca17876fa271 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00074.md @@ -0,0 +1,147 @@ +机状态参数的异常变化。但这些传统的算法普遍存在诊断精度不高、鲁棒性差等缺点。 + +目前常见的深度学习算法有自动编码器(Autoencoder, AE)$^{[6]}$、深度置信网络(Deep Belief Network, DBN)$^{[7]}$、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)$^{[8]}$以及循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)$^{[9]}$等。其中自编码器在图像识别$^{[10]}$、语音识别$^{[11]}$、自然语言处理$^{[12]}$等领域已经广泛应用。堆叠降噪自动编码器(Stacked Denoising Autoencoder, SDAE)算法由Vincent在2010年提出$^{[13]}$，是在自动编码器和降噪自动编码器(Denoising Autoencoder, DAE)$^{[14]}$基础上的改进算法，精度高、抗噪声能力强。为了克服传统机器学习算法在故障诊断领域的不足，本文采用SDAE建立了发动机的燃油流量的健康基线模型。 + +## 1 燃油流量基线模型构建 + +## 1.1 总体流程 + +自动编码器利用 SDAE 算法对燃油流量 $F$ 建立基线模型的步骤如下： + +(1)从真实的飞行数据中选取与 $F$ 相关的参数作为输入； + +(2) 对初始数据进行预处理及其参数的修正； + +(3) 将预处理的数据按照 7:3:3 的比例来构建训练集、验证集和测试集； + +(4) 将训练集输入到 SDAE 模型中, 根据验证集结果调整 SDAE 模型的超参数; + +(5) 将测试集输入到近似最优的 SDAE 模型中，来确定模型的拟合精度； + +(6) 将预处理的数据加上随机高斯噪声, 重复第(4)、(5)步骤, 检验 SDAE 模型的抗噪声能力。 + +## 1.2 真实飞行数据的获取 + +试验数据选自某航空公司波音 787 客机的真实飞行数据, 其部分参数的原始巡航数据见表 1。 + +## 1.3 数据预处理及参数修正 + +考虑到飞行数据存在一些异常点和缺失点，建模前必须要对数据进行预处理。本文利用滑动中位数法对数据进行异常点去除，即建立1个滑动窗口，统计窗口内数据的中位数，若窗口内数据与中位数相差大于一定的阈值，则判定为异常点，对异常点和缺失数据点利用滑动窗口的均值补全。 + +表 1 波音 787 客机部分飞行数据 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
$T_{1}$$T_{2}$$T_{3}$...$T_{1000}$
$F/(kg/s)$0.6840.6890.696...0.678
$E_{ca}/K$939.15939.15942.15...941.15
$N_{1}/\%$81.181.081.5...80.9
$N_{2}/\%$101101100...100
$A_{13}/km$9.4849.4849,485...9.485
$T_{AB}/K$259.80259.77259.73...260.62
$V_{sv}/(^{\circ })$71.3472.2471.94...70.98
$Ma$0.8140.8150.813...0.814
$P_{3}/\mathrm {MPa}$1,4621,4701.487...1,442
$T_{3}/K$760.05760.65761.95...763.95
+ +注：$E_{GT}$ 为该发动机的排气温度；$N_{1}, N_{2}$ 分别为该发动机低、高压转子实际转速与额定转速的百分比，无量纲，实际建模时需要将其修正到标准大气压海平面状态下；$A_{LT}$ 为巡航阶段的飞行高度；$T_{AT}$ 为巡航阶段的外界大气总温；$V_{SV}$ 为发动机可调静子叶片偏离原设计的角度；$Ma$ 为飞行马赫数；$P_{3}, T_{3}$ 分别为高压压气机出口压力和出口温度。 + +在建模前需要将燃油流量、压力、温度和转速修正到标准大气压海平面状态下。在此引入温度修正因子 $\theta$ 和压力修正因子 $\delta^{[15]}$ + +$\theta=\frac{T_{AT}+273.15}{288.15}$ (1) + +$\delta=(3.5+0.7Ma^{2})\times(1-2.26\times10^{-5}H)^{5.23585},H\leqslant11000(2)$ + +$\delta=(3.5+0.7Ma^{2})\times0.224e^{-\frac{H-11000}{634.62}}$ (3) + +式中：H 为飞行高度，根据 $\theta$ 和 $\delta$ 对参数进行修正。 +温度修正公式为 + +$$T_{\mathrm{cm}}=\frac{T_{\mathrm{mw}}}{\theta}\tag{4}$$ + +式中：$T_{\text{cor}}$为修正后温度；$T_{\text{raw}}$为修正前温度。 +压力修正公式为 + +$P_{\mathrm{cor}}=\frac{P_{\mathrm{mw}}}{\delta}$ (5) + +式中：$P_{m}$ 为修正后压力；$P_{m}$ 为修正前压力。 +转速修正公式为 + +$N_{\mathrm{cr}}=\frac{N_{\mathrm{max}}}{\sqrt{\theta}} \quad (6)$ + +式中：$N_{\text{cor}}$ 为修正后转速；$N_{\text{raw}}$ 为修正前转速。 +燃油流量修正公式为 + +$F_{\mathrm{corr}}=\frac{F_{\mathrm{raw}}}{\delta \sqrt{\theta}} \quad (7)$ + +式中：$F_{\text{cor}}$为修正后燃油流量；$F_{\text{raw}}$为修正前燃油流量。 + +## 1.4 堆叠降噪自动编码器 + +自动编码器(Auto-Encoder,AE)是深度学习网络 + diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00075.md b/markdowns/research_academic_paper_00075.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..20fd0cec1da19baa9b9fad26f063377b7848b25a --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00075.md @@ -0,0 +1,40 @@ +根据悬臂端总挠度变形计算公式(5)可知,在该表达式中支承刚度同样是关于支承跨距$L$的函数,因此将支承刚度公式(9)和支反力公式(3)带入总挠度变形公式(5)中,可得总挠度变形关于支承跨距的函数表达式 + +$$\left\{\begin{aligned}\mu&=\mu_{s}+\mu_{t}=\frac{Fa^{3}}{3EI}\left(\frac{L}{a}+1\right)+\frac{F}{K_{1}}\left[\left(1+\frac{K_{1}}{K_{2}}\right)\frac{a^{2}}{L^{2}}+\frac{2a}{L}+1\right]\\ K_{1}&=0.237\times10^{5}\left(F\left(\frac{a}{L}+1\right)\right)^{0.1}n_{1}^{0.9}L_{1}^{0.2}\cos^{1.9}\beta_{1}\\ K_{2}&=0.237\times10^{5}\left(F\frac{a}{L}\right)^{0.1}n_{1}^{0.9}L_{1}^{0.2}\cos^{1.9}\beta_{2}\end{aligned}\right. \tag{10}$$ + +在支承跨距 L 取值范围 300 ~ 3300 mm 内，对联立后的悬臂端总挠度变形公式(10)进行数值计算，可得挠度变形随支承跨距的变化关系，如图4所示。从图4(a)中可见，跨距从 0.3 m 增加到 3.3 m 时，挠度变形先减小，然后不断增大，在 0.52 m 处挠度变形最小，因此通过数值计算方法得到的最佳支承跨距为 0.52 m，与解析表达式的计算结果一致。 + + + +(a) 全跨距挠度变化趋势 + + + +(b)最佳支承跨距附近挠度变化趋势 + +图 4 不同支承跨距下的静挠度变形 + +## 3 结论 + +(1) 针对某型航空发动机风扇增压级平衡工装的最佳支承跨距的参数设计问题进行研究，通过对分析模型求解，得到了最佳支承跨距计算的解析表达式。通过带入平衡工装的结构参数，得到了该型号风扇增压级平衡工装的最佳支承跨距，并且通过与数值计算结果对比，验证了最佳支承跨距计算解析表达式的正确性。 + +(2) 确定的最佳支承跨距计算方法可用于指导悬臂类航空发动机风扇增压级平衡工装最佳支承跨距的参数设计，在该支承跨距的参数条件下可以保证平衡工装悬臂端的变形最小，从而提高工装的平衡效果和平衡精度。 + +(3)所建立的最佳支承跨距的计算方法没有考虑振动测试面与不平衡量校正面之间平面分离误差及支点允许反力载荷的影响,因此在应用本文给出的最佳支承跨距的计算方法时,还应参考平衡设备的具体参数。 + +## 参考文献: + +[1] 付才高. 转子动力学及整机振动 [M]. 北京: 航空工业出版社, 2000: 401-403. +FU Caigao. Rotor dynamics and whole engine vibration [M]. Beijing: Aviation Industry Press, 2000: 401-403. (in Chinese) + +[2] 全国机械振动与冲击标准化技术委员会. GB/T 9239.1-2006 机械振动 恒态(刚性)转子平衡品质要求 第一部分: 规范与平衡允差的检验 [S]. 北京: 中国标准出版社, 2007: 6-8. +National Technical Committee on Mechanical Vibrations and Impacts of Standardization Administration of China. GB/T 9239.1-2006 Mechanical vibration-balance quality requirements for rotors in a constant (rigid)-part1: specification and verification of balance tolerances [S]. Beijing: International Organization for Standardization, 2007: 6-8. (in Chinese) + +[3] 张济生. 主轴部件最佳支承跨距的精确计算 [J]. 制造技术与机床, 1996(4): 36-37. +ZHANG Jisheng. The accurate calculation of spindle bearing span [J]. Manufacturing Technology and Machine Tool, 1996(4): 36-37. (in Chinese) + +[4] 张国通. 高速陶瓷电主轴设计及动静态性能分析 [D]. 秦皇岛: 燕山大学, 机械工程学院, 2015. +ZHANG Guotong. Design and high-speed ceramic motorized spindle static and dynamic performance analysis [D]. Qinhuangdao: Yanshan University, Machinery Manufacturing Academic (in Chinese) + +[5] 裴大明, 冯平法, 郁鼎文. 基于有限元方法的主轴轴承跨距优化 [J]. 机械设计与制造, 2005(10): 44-46. + diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00076.md b/markdowns/research_academic_paper_00076.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..93e5c843d2bb3b63068e568faae5eea61bac8dc6 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00076.md @@ -0,0 +1,26 @@ +新思揽华 + +## 关于区块链技术 +应用于我国档案利用工作的若干问题 + +文/马仁杰 李梦云 + +文章从区块链技术出发, 多角度全面探讨 “区块链+” 大背景下我国档案利用工作的若干问题, 以期引起更多档案学者的深入研究和探讨。 + +区块链技术将给我国档案利用工作带来颠覆性的改变。 + +第一，区块链技术对我国档案利用主体的影响。（1）档案利用者拥有双重身份。区块链档案工作系统中档案利用主体既是档案信息的利用者，也是档案信息的提供者、输入者、校验者以及管理者。（2）档案利用者更加大众化。区块链技术的应用将使档案利用者向更加大众化、平民化的方向发展。（3）档案利用需求增加。区块链系统中档案利用者可以突破时空限制，档案利用需求产生后利用者可在第一时间内获取所需档案信息，减少因时间间隔、利用等待等因素导致的利用需求减弱或消失的现象，以最快的速度满足公众的档案利用需求。 + +第二，区块链技术对我国档案利用客体的影响。(1) 档案信息资源爆炸式增长。多主体、广范围、不间断的档案信息收集过程与传统档案收集相比，档案信息资源将会爆炸式增长。(2) 档案信息资源共享化程度更高。区块链技术通过去中心化打破权威机构的中间信任保障，通过技术实现档案信息资源共享中不同档案部门间的信任以及档案信息的安全，让更多档案机构参与到信息资源共享建设中。 + +第三，区块链技术对我国档案利用过程的影响。（1）档案利用过程高度自助化。变档案部门积极主动提供利用服务为利用者自助选择利用信息。（2）档案利用流程进一步简化。利用者向系统提出请求、系统将所需信息传输到利用者个人终端，整个利用过程几乎无需档案工作人员的中间参与，能够进一步简化档案利用工作的流程。(3)档案利用过程更加安全。能够保证档案信息资源和利用者个人隐私不被非法窃取，并且能够保障档案利用过程的安全，让档案信息、利用行为、利用记录、利用者个人隐私等都得到保障。(4)档案利用行为自动留痕。区块链技术的时间戳特征能够对每一次档案查询、档案利用等行为按照时间顺序自动记录相关利用行为信息，及时留下利用痕迹。 + +区块链技术应用于我国档案利用工作存在的问题。第一，区块链非对称加密算法并非绝对安全。声称实现“量子霸权”的具有超快运算速度的量子计算机是目前区块链技术应用于档案利用工作中面临的最主要威胁。第二，网络攻击威胁区块链档案利用系统安全。区块链技术虽然以数据存储的高安全性为特点，但任何一种技术都并非攻无不克，任何技术的安全性都只是短时间内的相对安全，未来都终将被更加先进的技术找到突破口破解。第三，区块链技术在运行速度等方面存在瓶颈。信息存储和信息处理的运行速度较慢是区块链技术应用于档案利用工作最大的技术瓶颈。第四，区块链技术高昂的应用成本成为阻碍档案部门引入的主要原因。区块链技术的引入需要一次性高昂的成本投入，包括设备引进资金、人才引进资金、培训费用等。第五，区块链技术应用于我国档案利用工作实际案例几乎为零。目前我国关于区块链技术在档案利用工作中应用的研究项目与实际应用案例几乎为零，很难为区块链技术在档案利用工作中的实际应用和具体操作提供直接相关的经验。 + +区块链技术应用于我国档案利用工作的建议。第一，采用安全密码抵御量子霸权。组织研究团队专门研发能够抵抗量子计算的特殊加密算法，背道而行让量子计算无法破解；放弃区块链技术的底层密码，而采用更加安全的量子密钥。第二，建立新型区块链数据中心防火墙。将新型数据中心防火墙与区块链档案利用工作系统融合，建立专门保护区块链档案利用信息存储模块、利用者身份管理模块以及利用信息系统安全模块的数据中心防火墙。第三，培养专业人才破解安全与速度的悖论。档案部门可以和教育部门、区块链应用研究中心等部门开展合作，培养区块链技术应用于档案利用工作的专业对口人才，专向研究区块链档案利用工作系统运行速度较慢、节点信息吞吐量不够等难题，实现应用速度与信息安全两者兼顾。第四，建立区块链技术应用于档案利用工作的试点基地。先在我国经济发达地区挑选信息化程度较高、资金较充足的档案部门先行试点，在小范围内为区块链技术的应用寻找问题、解决问题并积累经验，待技术成熟稳定后再向全国范围内推广实行。第五，多措并举转变档案业界对区块链技术应用于档案利用工作的原有认知。将培训学习与加大资金支持两者结合；转变档案部门原有观念，加快实现区块链技术在我国档案利用工作中的实际应用，早日实现区块链技术与我国档案利用工作的深度融合。 + +[摘自《人大复印报刊资料·档案学》(京)，2020.5；原文发表自《档案管理》(郑州)，2020(4)：29-33] + +作者单位：安徽大学 + +责任编辑：周拯民 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00077.md b/markdowns/research_academic_paper_00077.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b212bc490a120aa7f8ae7bbb4ca2bcf70766fbf2 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00077.md @@ -0,0 +1,78 @@ +形,其它压气机叶片正常;1号鸟残骸卡在主机匣约2点方向涡形叶片前缘;2号鸟有1支翅膀卡在主机匣约8点方向涡形叶片前缘;在0级导叶处有少量羽毛;在鼓风机内和其后正对固壁面上有少量羽毛和细小的残渣。 + +## 4.4 发动机分解检查 + +因第 1、2 次吞鸟试验和孔探检查正常,未对发动机进行分解检查。 + +第 3 次试验后, 发动机分解检查结果如下: 在鼓风机进口处卡着 2 只鸟, 经分析得知, 这 2 只鸟是第 1 次试验的 2 号鸟和第 3 次试验的 2 号鸟; 第 1 级压 + +气机 1 片叶片卷曲变形（如图 13 所示），另一相邻叶片也被击伤变形，变形量约 0.2 mm；第 2 级叶片盘叶尖有刮磨痕迹，对应的压气机涂层有轻微刮磨；压气机 0 级导叶前缘、第 2 级静子前缘处仍有羽毛黏结，其他正常。 + + + +图 13 第 1 级压气机叶片 +损伤情况 + +## 5 结论 + +综合上述研究和分析得出以下结论： + +(1)试验方法合理可行,试验专用设备满足试验要求; + +(2)在吞鸟过程中,发动机各参数均有明显波动,波动持续时间约为3 ~ 4 s,波动过后,功率恢复时间约为5 ~ 9 s,各参数达到最终状态时间约为90~95 s; + +(3)吞鸟后,发动机性能有衰减现象,其中功率损失最大,清洗有助于性能恢复; + +(4)吞鸟试验后,发动机的加速性和恢复稳态的能力降低; + +(5)在吞鸟试验中,与大鸟相比,小鸟更容易进入流道,对发动机性能产生更大影响,对发动机结构造成更大损伤; + +(6)带粒子分离器的发动机,鸟的残渣会经粒子分离器被鼓风机排出,鸟残骸的主要部分一般不会进入主流道。 + +本文研究成果可为同类或其它发动机的吞鸟试验提供参考。 + +## 参考文献: + +[1] Ilias Maragakis. 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(in Chinese) + +[6] 陈玮, 刘知理. 某涡轮轴发动机吞鸟试验方法研究[J]. 南华动力, 2013(2): 26-29. +CHEN Wei, LIU Zhili. Study of the method on bird ingestion test of a turboshaft engine[J]. Nanhua Powerplant, 2013(2): 26-29. (in Chinese) + +[7] 吴大观, 蔡旺水, 金兆丰, 等. GJB 242-87 航空涡轮螺桨和涡轮轴发动机通用规范 [S]. 北京: 301 所, 1988: 69. +WU Daguang, CAI Wangshui, JIN Zhaofeng, et al. GJB 3727-99 Test of bird ingestion, aircraft engine, requirements for [S]. Beijing: 301 Institute. 1988: 69. (in Chinese) + +[8] 沈顺高，崔中余，陈丹湖，等. GB 50454-2008 航空发动机试车台设计规范 [S]. 北京：中国计划出版社，2009:6-9. +SHEN Shungao, CUI Zhongyu, CHEN Danhu, et al. GB 50454-2008 Code for design of aeroengine test cell [S]. Beijing: China Planning Press, 2009:6-9. (in Chinese) + +[9] 王长喜, 李明亮, 刘选民. 英、美航空发动机部分特种地面试验简介 [J]. 航空发动机, 1998 (3): 54-61. +WANG Changxi, LI Mingliang, LIU Xuanmin. Brief introduction of some special ground tests for British and American aircraft engines [J]. Aeroengine, 1998 (3): 54-61. (in Chinese) + +[10] Demers C G. 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Athens, 2005. + +（编辑：李华文） diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00078.md b/markdowns/research_academic_paper_00078.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ea41a0a7c0f0db93af5d837115dcec5b407a5c1e --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00078.md @@ -0,0 +1,61 @@ + + +图 7 数据中心能耗分布 + +DVFS 可根据实际运行情况对芯片的电压和运行频率做动态调整。Xue Lin 等$^{[19]}$提出了一个具有 DVFS 的任务调度方法，该方法在应用完成时间的硬约束下，最小化移动设备上一个应用的整个能耗。不同于传统的本地任务调度问题$^{[198]}$，在 DVFS 算法调度过程中，强化了任务优先级的需求；相对于文献中提到的任务调度算法，DVFS 的整个计算复杂度较小，但忽略了任务执行结果返回的能耗，这将会对算法应用的任务类型有所限制。 + +2）动态服务供给（ODPA，Online Dynamic Providing Algorithm） + +不断变化是用户请求的特性，因为请求方式未知，甚至不能提前预测。此外，本地服务器和公共IaaS云之间的通信代价也不能忽视，如果租用的虚拟机数量动态调整，那么这个通信代价也将呈现动态变化的特性。而且，IaaS云上的虚拟机租用价格也是变化的且不可预测。所有这些变化的因素都会对云服务供给产生很大作用。动态服务供给是指根据动态的用户需求，通过租用公共云上不同数量的虚拟机，SaaS提供者可以按比例扩展或缩减本身服务的计算能力。目前存在一些研究，如文献[199]和[200]，都要求对用户需求和虚拟机价格有个预先的认识或做一个精确的预测，而且不考虑用户请求的动态性，这势必不能明确提高混合云的动态服务供给性能。针对上述问题，Li S等提出了一种应用基于云动态服务供给的系统模型$^{[182]}$，其框架如图8所示。 + +相较于以往的模型，ODPA 中用户的请求是任意的，不用对公共云上虚拟机的价格做精确预测，同时也会考虑本地服务和 IaaS 云间的通信代价；对于实际问题数据，使用 Lyapunov 优化框架进行理论建模，并根据实际应用情况，实现资源或服务的在线动态分配，比传统的理想化离线优化分配方法成本更低，更节能。 + +表 4 云数据中心节能研究 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
研究范围采用措施描述相关文献
服务虚拟化技术在一个服务器上生成多个虚拟机，可减少使用中硬件的数量并降低其操作开销，提高资源利用率，是降低服务器能耗的主要技术之一。[174][175][176][177]
[178][179][180][181]
[182][19]
动态功率管理通过降低计算服务的功率实现节能，主要采用使非活跃状态的服务器转到睡眠模式实现。
动态电压／频率扩展根据当前负载设置CPU 的功率。
网络自适应链接速率通过动态设置链路数据速率以减少链路能耗。[183][184][185][186]
[187][188][189][30]
虚拟网络嵌入通过最优化方法使用嵌入式算法在较少数量的物理设施上分配虚拟网络资源，同时使空闲网络资源关闭或转到休眠状态。
睡眠模式将空闲网络资源关闭或转到休眠状态。
绿色路由通过向较少数量的网络资源提供路由服务达到减少能量使用。
服务与网络的混合链路状态适配根据每个链路上流量的信息，功率控制器适应链路状态。[190][191][192][193]
[194]
服务器负载合并通过消除网络冗余降低能耗。即合并少量链接和交换上的业务量，
并关闭空闲的链接和交换。
网络业务量合并合并较少链接和交换中的网络业务量，并允许控制器关掉未用资源。
再生技术可再生能源应用实例：苹果的新北卡罗莱纳州数据中心，雅虎纽约数据中心，谷歌数据中心和微软数据中心。[195][196][197]
diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00079.md b/markdowns/research_academic_paper_00079.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bd62157d823401b256a7abbae05bb25deebb7885 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00079.md @@ -0,0 +1,44 @@ + + + + + + +叶冠拓扑优化的数学模型为$^{[17]}$ + +$\begin{cases} +Find: e=\{e_1,e_2,\cdots,e_n\}^T \\ +Min: P=\frac{\ln(SE)_{di} \cdot V_{di}}{\ln(SE)_{dD} \cdot V_{dD}} & (1) \\ +s.t.: (\sigma_{max})_i \leq \frac{(\sigma^*)_i}{s_i} +\end{cases}$ + +式中：$e_{i}$ 为设计变量，表征结构中的单元，取值为0或1，取值为0时代表删除单元，取值为1时代表保留单元，最终得到的e表征当前结构较原结构删除/保留单元的情况；P为无量纲目标函数，优化目标为使结构质量最轻、刚度最大；$V_{d}$为结构体积，$V_{di}$和$V_{d0}$分别为当前和初始结构总体积；$1/\ln(SE)_{d}$为结构刚度，结构刚度越大，在受力时抵抗弹性变形的能力越强，在激振力作用下的振幅越小，其中$(SE)_{di}$和$(SE)_{d0}$分别为当前和初始结构总应变能；$(\sigma_{\max})_r$，为第r个应力约束所表示的最大值；$(\sigma^{*})_r$，为第r个应力约束所表示的许用值；$s_{r}$为相应应力下的安全系数。 + +从图5中可见，优化后的锯齿冠相对于原叶冠多了许多折转的区域，少了一些尖角区，叶冠侧边的平直轮廓变成了曲边轮廓；可以从叶冠的轮廓看出叶尖叶形；封严篦齿以内的叶冠部分保持原有的形式。 + +典型锯齿冠拓扑优化后，经修复的最终模型去除了优化区域60.6%的体积，整圈叶冠质量降低了31g，去除部分的质量占叶片质量的2.4%。优化后的叶冠质心偏移0.3mm，其中，周向向叶背方向偏移0.17mm，轴向向前缘方向偏移0.26mm，径向向中心方向偏移0.01mm。 + +# 2 锯齿冠优化前后静强度对比 +## 2.1 边界条件设置及网格无关性验证 + +对叶冠优化前后的叶盘结构采用有限元计算进行强度分析:原始模型由叶片、轮盘、挡片组成。挡片与叶片、轮盘之间均有接触，主要作用是限制位移，将以相应的位移约束代替挡片结构。将整圈叶盘模型按照叶片数 $m$ 进行分割，取 $1/m$ 进行计算分析。叶盘结构的计算模型如图6所示。 + + +图 6 计算模型(经变形处理、榫接作遮挡处理) + +叶片材料为某铸造高温合金,轮盘材料为某锻造高温合金,计算中所涉及的叶片和轮盘材料参数分别见表1、2。 + +表 1 叶片材料参数 +
温度／℃杨氏模量／GPa泊松比温度／℃杨氏模量／GPa泊松比
201990.37001690.3
2001900.38001620.3
5001790.39001550.3
6001750.3
+注:材料密度为 8160 kg/m³。 + +表 2 轮盘材料参数 +
温度／℃杨氏模量／GPa泊松比温度／℃杨氏模量／GPa泊松比
202250.3455001960.365
3002030.3556001900.370
4002010.360
+注:材料密度为 8140 kg/m³。 + +设置约束和载荷：设置轮盘前安装边轴向位移为0；设置榫槽与榫头轴向相对位移为0代替挡片的约束；榫槽与榫头之间的接触模式设置为bonded；设置转速20000 r/min代替离心载荷；考虑到叶冠工作面的挤压应力和预扭应力的影响，叶冠边界条件采用叶冠法向位移协调并施加装配预紧力$^{[18]}$，叶冠装配预紧压力为40.3 MPa，施加在叶冠接触面上。 + +网格无关性验证分析见表3。从表中可见,采用10节点的四面体单元,考核点为静载荷下叶盘结构最大Von-Mises应力。经计算,不同网格尺寸下叶盘结构应力分布相同,最大Von-Mises应力位置均位于盘心处,且最大网格尺寸计算结果相较于最小网格尺寸的相对误差小于1%,故可使用表中coarse网格尺寸进行有限元计算,但进行拓扑优化时,由于需要得到精确轮廓,故需选择细密的网格。 + +表 3 网格无关性验证 +
网格尺寸尺寸 /mm单元数
叶片体网格轮盘体网格叶片网格轮盘网格
coarse0.631.0011823763265
medium0.500.76228852143232
fine0.400.60445922289608
总单元数最大 Von-Mises 应力 /MPa相对误差 /%
181502574.87-0.8
372084582.07-0.5
735530579.300
diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00080.md b/markdowns/research_academic_paper_00080.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..153e70ae61ff9c82161d8673c4ddeb28497f65b6 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00080.md @@ -0,0 +1,60 @@ +善景区的服务速度、效率及其准确性。其次，由于景区的服务对象是来寻求愉快经历的游客，只有对管理感到满意的员工才能够为游客提供优质、高效率的服务，景区应采用不同的激励手段和激励方法促进员工的价值观念和行为方式的转变，为游客提供热情周到的服务。 + +## 6. 结语 + +运用 IPA 分析法，对制约景区服务质量的单因素或综合因素进行量化比较分析，有利于我们从不同层面认识制约景区服务质量因素的作用大小，采取更具有针对性的解决措施。高家堡景区的研究也给我们一些启示：在激烈竞争的市场环境下，旅游景区服务质量的提升需要景区经营管理者不断创新经营理念，研究旅游者的需求特点，围绕景区定位，挖掘景区的文化资源，开发特色文化旅游产品、旅游商品，丰富参与性、趣味性的旅游项目，增强景区的吸引力；完善景区内交通指示标识，提升游客游览的便利度和舒适感；优化景区服务流程，有效服务内部顾客，提升人员服务质量。真正把景区的既存优势转化为景区的核心竞争力，使文化、经济、服务等相互融合、相互促进，助力景区持续发展。 + +## 【参考文献】 + +[1] 刘智兴，马耀峰，李森. 基于游客感知－认知的北京市旅游形象影响因素评价研究 [J]. 干旱区域资源与环境，2015（03）：203–208. + +[2] 王颖凌，刘亢，肖晓春. 基于游客感知的海南旅游公共服务质量提升研究 [J]. 西南大学学报（自然科学版），2014（12）：135-140. + +[3] 刘军胜，马耀峰. 西安秦岭自驾游旅游服务质量评价研究 [J]. 干旱区资源与环境，2014（12）：197-202. + +[4] 白颖. 关于我国旅游服务贸易存在问题的思考 [J]. 旅游纵览 (下半月), 2019 (09): 21-23. + +[5] 秦远好，刘德秀. 城镇居民对国内旅游服务质量感知评价研究 [J]. 西南大学学报（自然科学版），2015（04）：47-54. + +[6] 李有绪，陈秋华. 福州市城郊森林旅游服务质量评价研究 [J]. 林业经济问题，2014（05）：453-458. + +[7] 李萌. 基于智慧旅游的旅游公共服务机制创新 [J]. 中国行政管理, 2014(06): 64-68. + +[8] 黄阵仙. 福建省国际旅游服务贸易的问题与对策 [J]. 重庆科技学院学报 (社会科学版), 2015 (01): 55-56. + +[9] 郭英之. 旅游市场营销学（第三版）[M]. 大连：东北财经大学出版社，2016：35. + +[10] 杨维忠, 陈胜可, 刘荣. SPSS 统计分析从入门到精通 (第四版) +[M]. 北京: 清华大学出版社, 2019: 399-412. + + + +（上接P195）处理效率$^{[6]}$。并且在5G技术的大环境下，一些政府机关也在互联网上进行业务的处理和办理，例如税务机关等，这样的大环境方便企业和国家机关的业务对接，更加有利于国家的宏观调控。并且在逐渐的发展过程中财务共享中心会逐渐由运营支持部门转变为盈利部门，财务共享中心的价值也将逐渐发挥出巨大的作用。 + + + +## 4. 结语 + +区块链技术在财务共享中的作用是非常大的，但是在现阶段，区块链技术还是处于不断的发展中，区块链技术要与实体业务对接，在技术和规则上还需要进一步开拓，区块链解决的所谓“不信任”问题其对象也只局限于区块链上的数据。因此，如果区块链要与实体业务对接，还需要进一步推动实体与数据之间跨域的“游戏规则”的建立。但是能看到的是在5G技术的大环境下，区块链技术的优势是无法忽视的，规则的建立需要长期进行，区块链技术在财务共享中的运用也会不断被挖掘。 + +## 【参考文献】 + +[1] 孙倩，杜学凯，张忠华. 5G 环境下区块链技术对财务共享的影响 [J]. 商业经济，2019，513(05)：149-150+157. + +[2] 陈小君，石子薇. 区块链技术嵌入财务共享服务对会计信息质量的影响研究 ——基于优化支付业务的视角 [J]. 吉林工商学院学报，2019，035(002)：58-64. + +[3] 董文静. 区块链技术视角下的财务共享模式建设研究 [J]. 商情, 2018(038): 49-50. + +[4] 吴丽梅，丁洁，王深菀，等. 基于区块链技术的财务共享模式架构 [J]. 会计之友，2019(002)：149-154. + +[5] 张家华. 基于区块链技术对财务共享模式的可行性分析及应用研究 [J]. 西部皮革, 2019, 041(008): 52-52. + +[6] 余芳. 财务共享环境下管理会计信息化的实施策略探究 [J]. 现代营销：学苑版，2016(12)：149-149. + +[7]SWAN M.Blockchain: blueprint for a new economy[M]se-bastopol, CA, USA: O'Reilly Media, 2018. + +[8]primecoin Website [DB/OL].http://prime-coin.io/, 2018-02-09 + +[9] 刘芳. 浅析企业业财一体化模式 [J]. 财讯, 2019(6): 75-76. + +[10] 黄苗. 区块链概念在财务共享管理方面的思考和借鉴 [J]. 理财（财经版），2018(004)：44-46. diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00081.md b/markdowns/research_academic_paper_00081.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5ff30b87fd0ceb8954e95acd16dfcd66823c79e7 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00081.md @@ -0,0 +1,10 @@ + +为周边市民的城市公园；近郊型煤矿工业遗产位于城市的发展边缘区域，生态环境基础相对较好，并且受城市用地发展和相关政策的影响，大多数近郊型煤矿工业遗产再利用时转变为城郊主题公园和煤矿主题博物馆。 + +表 4-3 煤矿工业遗产再利用方法 + +
再利用方法类型案例分析内容图片示意
生态改善提升城区型唐山南湖国家城市湿地公园将原有的采矿塌陷区进行生态改善提升，现作为市民生态休闲区
置入展示功能城区型潍坊坊子炭矿博物馆坊子炭矿遗址文化园通过对多种的展示方式，向人们再现了曾经坊子炭矿的煤炭生产情况
商业综合开发城区型德国奥伯豪森中心购物区依托原有的生产厂房，改造为消费综合体，吸引了来自荷兰等地的购物、休闲和度假的周末游客
生态改善提升近郊型辽源国家矿山湿地公园辽源国家矿山湿地公园的建设对区域生态环境的改善发挥了至关重要的作用
农业经济种植近郊型朔州太保露天矿在矿区内设置蔬菜大棚、饲草基地、中药材基地、植树造林基地
+ +来源：作者自绘（图片来源网络） + +景观生态资源上,远郊型煤矿工业遗产虽然自然生态景观遭到了一定程度的破坏,但是由于其所处区域远离城市,受城市化进程的影响相对较低,通过一定的方式可以修缮和提升其景观环境,并且周边生态环境较为丰富,有着多样地形高差的变化,有着多层次的生物圈,容易形成不同特征风格和区域内特有产品, diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00082.md b/markdowns/research_academic_paper_00082.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1762f64977716f2e34227f250589e5f8f205c12d --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00082.md @@ -0,0 +1,24 @@ +## 在线新经济发展的影响因素和路径研究 * + +陆岷峰$^1$，徐阳洋$^2$ + +(1. 南京工业大学互联网金融创新发展研究中心, 江苏 南京 210001; + +2. 利安人寿保险股份有限公司，江苏 南京 210019) + +摘 要：在线新经济作为数字经济发展的一种重要形式，是中国经济迈向质量发展中的重要推动力量。此次新冠肺炎疫情的爆发在给线下经济带来严重负面影响的同时，为在线经济提供了发展契机。未来随着疫情防控的结束，在线新经济发展突发性的驱动力会减弱，但科技的持续发展、电子设备的普及、新基建的建设加码，居民收入的提高，人力资本升级以及企业降低成本等因素会为在线新经济提供源源不断的发展动力，使得在线经济始终保持高速增长。因此，根据在线新经济独特的马太效应、边际成本较低、外部经济性较强、具有较高的渗透性等特点，为进一步推进在线经济的健康发展、规范在线经济市场，应进一步加快新型信息基础设施建设，大力培育壮大市场主体，积极培育新业态新模式，加大金融支持力度，强化要素保障，健全安全保障体系。 + +关键词：金融科技；科技革命；人工智能；在线新经济；马太效应 + +中图分类号：F832.39 文献标识码：A 文章编号：1007-9041-2020(11)-0000-12 + +## 一、引言 + +新冠肺炎疫情爆发为线下经济造成了严重的负面影响，旅游、餐饮、工厂等纷纷停工停产，2020年第一季度GDP表现为负增长，下降了6.8%。但是危机中往往也蕴含着机遇，伴随着线下经济的衰退，在线新经济发展势头迅猛，逆势上涨。在线新经济就是在数字技术的作用下和传统产业发生深度融合而产生出的新业态、新模式，用线上资源带动线下的生产活动，具有在线化、智能化、交互性等特点。在线教育、在线医疗、在线购物、在线办公、在线娱乐等“云端”经济十分火热，居民足不出户就可以实现吃喝玩乐购，拼多多、哔哩哔哩、美团点评、饿了么、盒马鲜生等互联网新时代企业业绩实现逆向增长，其中，北京地区在春节期间网络买菜的订单量暴增近3倍，饿了么订单暴增9倍，盒马鲜生在一线城市的订单量基本都增加了5-10倍，每日优鲜在春节期间交易量同比也大规模增加。 + +收稿日期：2020-08-16 + +作者简介：陆岷峰，男，博士、教授，供职于南京工业大学互联网金融研究中心（江苏省高校哲社重点建设基地）； +徐阳洋，男，供职于利安人寿保险股份有限公司董事会办公室。 + +\* 本文受迪普思数字经济研究所省级年度重大项目《数字经济下的线上经济发展战略研究》（项目编号：DPSSYS20210106）的资助。感谢匿名审稿人的宝贵意见。文责自负。 diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00083.md b/markdowns/research_academic_paper_00083.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..840773c0eb26fe4bbbe11dacd7038bfafedb2d42 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00083.md @@ -0,0 +1,65 @@ + + + +$$\min_{s,h,Q} p(s,N)Q + \mu(s+h)$$ + +$St:f(b,Q)=C$ + +其 $f(h,Q)$ 中 $h$ 是家庭生产所需投入时间, $Q$ 是投入市场品的数量, $\mu$ 是机会成本。假设家庭能够自由支配家庭生产时间, 建立拉格朗日函数得 + +$-\frac{\partial p}{\partial s}Q = \mu$ +(3) + +$\frac{\partial f}{\partial h} \lambda = \mu$ + +$$\frac{\partial p}{\partial Q}Q+p=\lambda\frac{\partial f}{\partial Q} \tag{5}$$ + +给定食物制作参数、时间投入以及消费需求量，能够获得食物消费量 $C=f(h,Q)$，最终获得消费支出的变化。 + +$$\frac{\frac{\partial f}{\partial b}}{\frac{\partial f}{\partial Q}}=-\frac{\frac{\partial p}{\partial s}Q}{\frac{\partial p}{\partial Q}Q+p} \tag{6}$$ + +Aguilar 等(2007)在证实了上述影响机制外还发现该研究结在非食物消费中同样存在。这意味着,退休后个体的时间再分配导致了消费支出下降。 + +“退休消费之谜”的讨论对理解生命周期理论的内涵大有裨益，该理论中提及平滑消费指平滑实际消费而非消费支出。即退休个体会增加食物制作和购买时间来保证同等品质的食物价格更低(Cairoblanco,2010)。但这种平滑消费能力也受到其他因素的影响：Bernheim等(2001)发现，不同收入水平的家庭，食物消费支出降幅存在显著差异。Lundberg(2003)发现，已婚夫妇的家庭的男主人退后食物消费支出下降，而该结论在单身家庭不成立。Ameriks等(2007)对发现受教育程度高的家庭退休后消费变化更小。 + +## 三、结论与展望 + +本文对国外“退休消费之谜”相关研究综述后归为四方面：第一，退休后消费支出急剧下降的现象客观存在；第二，“退休消费之谜”称为“食物退休消费之谜”更为恰当；第三，若考虑家庭生产，消费下降可以理解；第四，消费支出下降程度存在异质性。 + +当前对我国现有研究发现研究多集中在证实“退休消费之谜”的存在性,一些认为我国存在退休后消费支出的下降(李宏彬等,2015;邹红等,2015),另一些研究结论相反(黄娅娜等,2016;石贝贝,2017),未来研究需在此基础上关注以下几个方面:第一,重视不同家庭成员退休的影响。比如与子女同住老人退休后,子女对老人的支持能否抵消退休带来的不利影响;与配偶同住老人,妻子和丈夫退休对家庭的消费影响是否存在差异。第二,需考虑制度特殊性。除强制性退休外,我国90年代的下岗和提前退休对消费的影响值得关注。第三,收入分配差距并未显著缩小,退休是否会进一步拉大不同群体之间的贫富差距。 + +## 参考文献: + +[1]Dilnot, R. 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Journal of Public Economics, 2003: 1199–1218. + +[12]黄娅娜,王天宇.退休会影响消费吗?——来自中国转型期的证据[J].世界经济文汇,2016(01):87-107. + +[13]李宏彬,施新政,吴斌珍.中国居民退休前后的消费行为研究[].经济学(季刊),2015,01:117-134. + +[14]石贝贝,我国城乡老年人口消费的实证研究——兼论“退休--消费之谜”[J].人口研究,2017,41(03):53-64. + +[15]邹红,喻开志.退休与城镇家庭消费:基于断点回归设计的经验证据[J].经济研究,2015,50(01):124-139. + +*本文获得中国老龄办专项资金资助。 + +(作者单位:北京邮电大学世纪学院。李保升为通讯作者) \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00084.md b/markdowns/research_academic_paper_00084.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..22dc4e2c4ac01bd8fa528355934fd59a13d536d1 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00084.md @@ -0,0 +1,37 @@ + + +图 2 智慧工地内外系统框架 + +## 4 结论 + +随着先进信息技术的发展，建筑业正面临着重大变革，智慧工地则是面向建设工程现场的变革方向之一。通过回顾近年来国内外智慧工地相关研究，目前研究成果主要集中于典型应用、基础信息技术（如BIM技术、物联网等在智慧工地的应用）、技术集成，本文认为智慧工地研究还存在数据分析模型、应用机制、智能机器与传统人工机械协同、技术集成平台四个方面需进一步研究。最后本文通过探讨信息流和物质流与智慧工地的关系，提出了智慧工地所需要解决的四个目标问题，进一步完善了智慧工地的概念，希望为后续研究提供参考。 + +## 参考文献 + +[1] 顾威，沈阳工地用工管理智能化[J]. 农村百事通，2013，16：68. + +[2] 蒋水林、杨茂林,戴龙伟.联通“智慧工地”:助力建筑行业安全高效[J].人民邮电,2013,12. + +[3] Sabrina Fassbender, Siegfried Suchanek. Intelligent Site Energy Monitoring & Management. INTELEC(r) 2013, Hamburg. + +[4] 万晓曦.“互联网+”提速智慧工地[J].中国建设信息化，2015，20：25-27. + +[5] 王金龙，吴文杨、孟斐，基于“互联网 ”概念的地铁施工现场安全管理分析[J]. 山西建筑, 2016, 02: 245-246. + +[6] 韩啸虎，余鹏果．基于全过程质量安全监管平台的智慧工地的研究与实现[J]. 国际公关，2019，05：160-161. + +[7] 李正，许前江，张峰，等，智慧工地系统在建筑施工过程中的应用[J]. 建筑电气，2017(9)：63-66. + +[8] Ibukun Awolusi, Eric Marks, Matthew Hallowell. Wearable technology for personalized construction safety monitoring and trending: Review of applicable devices[J]. Automation in Construction, 2018, 85: 96-106. + +[9] 庄琳，面向智慧工地的塔机安全管理大数据的研究[J].网络安全技术与应用，2019：131-133. + +[10] 靳薇，曾勃，董良，等．面向智慧工地的塔机安全管理人数据分析初探[J]．建筑机械化，2018(03)：22-27. + +[11] Weili Fang, Lieyun Ding, Bao Zhong, et al. Automated detection of workers and heavy equipment on construction sites: A convolutional neural network approach[J]. Advanced Engineering Informatics, 2018 (37): 139–149. + +[12] Agnes Kelm, Lars Laubat, Anica Meins Becker, et al. Mobile passive Radio Frequency Identification (RFID) portal for automated and rapid control of Personal Protective Equipment (PPE) on construction sites[J]. Automation in Construction, 2013, 36: 38-52. + +[13] Jian Liu, Chuan-zheng Hu. Application of Information Technology in Active Safety Control for Construction Machine [J]. Procedia Engineering, 2017, 174: 1182-1189. + +[14] 罗瑞，戴超，袁渊，等．基于智慧工地大数据管理平台的建筑劳务工人管理探索与应用[C]//第四届高层与超高层建筑论坛暨2019中国建筑学会工程建设学术委员会年会论文集，2019. \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00085.md b/markdowns/research_academic_paper_00085.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3c4d47a7bae3482f8fd21385f06f1d307a779381 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00085.md @@ -0,0 +1,301 @@ +表 6 1998 ~ 2007 年引用《中国科技期刊研究》的期刊分布情况 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
引用篇次12345678910~1920 次以上合计
期刊种数2491306543231971262215591
百分比（%）42.1322.0011.007.233.893.211.182.031.023.722.54100.00
+ +由表6可以看出,《研究》中的2025篇论文分别被591种期刊引用。其中42.13%（249种）的期刊引用《研究》1次;22.00%（130种）的期刊引用2次;11.00%（65种）的期刊引用3次;22.34%（132种）的期刊引用4～19次;2.54%（15种）的期刊引用《研究》20次以上。这15种期刊的引用文献排名见表7。591种引用期刊涉及学科范围较广，将其分为高校学报类期刊和哲学、社会科学总论、政治与法律、经济、出版事业、图书情报、科学研究、教育、职业技术教育、体育、自然科学总论、数理科学和化学、天文学与地球科学、生物科学、医药与卫生、农业科学、工业技术、交通运输、航空、环境科学与安全科学等类期刊。统计结果见表8。 + +表 7 1998 ~ 2007 年引用《中国科技期刊研究》的期刊排名表 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
排名引用文献刊名引用论文篇数百分比（%）累计引用论文篇次百分比（%）
1中国科技期刊研究137749.13298349.10
2编辑学报52218.6272111.87
3现代情报1234.391372.26
4农业图书情报学刊973.461171.93
5科技与出版873.101031.70
6编辑之友682.43901.48
7中山大学学报论丛451.61470.77
8沈阳农业大学学报（社会科学版）381.36420.69
9科技编辑研究381.36410.67
10黑龙江水专学报260.93330.54
11情报学报240.86310.51
11医学信息270.96300.49
13宁波大学学报（教育科学版）281.00280.46
14江汉大学学报（社会科学版）270.96270.44
15临沂师范学院学报190.68220.36
+ +注:累计引用论文篇次指各期刊引用1998~2007年《中国科技期刊研究》的论文总次数。 + +表 8 1998 ~ 2007 年引用《中国科技期刊研究》的期刊类型分布 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
类别种数百分比篇次百分比（%）类别种数百分比篇次百分比（%）
高校学报34658.54109918.09自然科学总论152.54661.09
哲学20.3420.03数理科学和化学91.52120.20
社会科学总论132.20230.38天文学、地球科学61.0280.13
政治、法律20.3420.03生物科学20.3490.15
经济30.5140.07医药、卫生9415.912323.82
出版事业111.86400965.99农业科学172.88340.56
图书情报254.234617.59工业技术223.72580.95
科学研究40.68170.28交通运输10.1730.05
教育91.52140.23航空10.1710.02
职业技术教育10.1720.03环境科学、安全科学30.5170.12
体育50.85120.20合计591100.006075100
\ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00086.md b/markdowns/research_academic_paper_00086.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..88fe137d34c0911a8ef2359490959960e025f85d --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00086.md @@ -0,0 +1,70 @@ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
职业岗位岗位工作任务职业能力学习领域课程课程模块
病理管理智能病理诊断系统数字化病理全切片图像扫描、传输、存储病理样本的显微图像分析处理及辅助诊断智能病理职业技能模块
病理管理智能病理标本管理系统病理检查申请、病理标本登记、取材信息管理、切片信息登记。病理标本信息化管理智能病理职业技能模块
+ +（1）掌握临床标本的病理取材技术； + +（2）熟悉高新分子诊断技术（PCR 技术、FISH 等技术）； + +（3）熟悉细胞检测技术,细胞培养技术; + +（4）熟悉智慧病理,远程病理诊断技术。 + +## 五、病理学技术微专业课程总体设计分析 + +病理学技术专业以培养学生的岗位能力和职业素养为目标,按照学生的认知规律,理论知识够用为主的原则,要求学生具备系统的病理技术基础知识,临床医学知识,病理检验专业知识,综合安排基础理论教学内容;以培养病理检验技能型人才为目标,以岗位技能操作为主的则安排病理技能模块教学内容;并与行业病理专家共同授课,分解病理技术岗位的职业技能,设计微专业的课程体系。 + +微专业教学分为二个模块：基础知识模块和职业技能模块。注重素质、知识、技能三者的交叉培养，以实践和实验课程为主，培养学生以病理检验岗位职业能力为核心能力，兼顾培养细胞检测，分子生物技术等不同就业岗位的多方面能力。其特点为：进入行业岗位，聘请行业专家指导理论及实践教学，并始终贯穿于教学过程；在学生中定期开展病例讨论，学以致用；开课伊始，即安排学生进入岗位学习，使学生提早接触临床，接受职业熏陶，大部分病理技术的课程及分子病理学技术课程均在医院病理科授课；课程考核内容不仅包括技能要求，也包括着装、语言、实验准备的要求，培养学生具有良好的职业道德、敬业精神，有较强的人际沟通能力和健康的身心素质，能在各级医院病理科、中心实验室、疾控中心等从事病理检验技术工作的专门技能型人才。 + +## 参考文献 + +[1] 梁雄, 马将, 徐斌, 等. 探讨基于机械类微专业课程体系建设 [J]. 教育现代化, 2020, 7(33): 88-91. + +[2] 王克杰, 林秋兰, 林竞. 试析病理技术人员规范化培训 [A]. 首届环渤海地区病理技术新进展研讨会论文汇编 [C]. 2013: 50-52. + +[3]陈军芳.二级以上医院病理技术人员现状及需求分析[J].中国现代医药杂志,2017,19(12):104-105. + +[4]金月玲,李晓芳,何钟磊,等.上海市二级甲等以上医院病理科技人员组成状况调查[J].卫生职业教育,2012,30(10):101-102. + +[5]吴志川.病理技术质量控制常见问题与对策[J].大家健康(学术版),2012,6(19):102-104. + +[6]俞利辉,阮华娟.基层医院病理技术水平状况与改进措施[J].中医药管理杂志,2018,26(9):181-183. + +[7]卞修武,平轶芳.我国病理学科发展面临的挑战和机遇[J].第三军医大学学报2019,41(19):17-19. + +[8] 张世豪, 冼丽英, 高敏, 等. 基于深度学习的人工智能在病理诊断的应用进展与展望 [J]. 中国医学创新, 2018, 15(25): 130-132. + +[9]许燕,汤烨,闫雯,等.病理人工智能的现状和展望[J].中华病理学杂志,2017,46(09):593-595. + +[10]吴孟晏,李丽.浅析我国病理技术专业人才培养现状[J].卫生职业教育,2020,38(12):13-14. + +[11]董建强,田玉旺.病理技术学科的规范化与质量控制[J].诊断病理学杂志,2013,20(12):737-739. + +## On the Importance of Intelligent Pathology Technology Micro-specialty in Improving Clinical Pathological Diagnosis + +JIN Yue-ling$^1$, YANG Zhi-fang$^1$, LI Yan-fei$^1$, DAI Zhen-sheng$^2$ + +(1. Department of Pathology, Shanghai University of Medicine and Health Sciences, Shanghai 201318, China; 2. Departments of Oncology, Shanghai Pudong Hospital Affiliated to Fudan University, Shanghai 201399, China) + +**Abstract** Micro-specialty is a professional course oriented by students' occupation from the perspective of employment and market demand. The setting of micro-specialty can make up for the matching problem between university specialty setting and the skill needs of employers. The establishment of pathology technology micro-specialty is not only a supplement to the skills of medical technology, but also a supplement to the shortage of pathological technicians. Combined with the current era of the intersection of molecular biology technology and artificial intelligence, this paper establishes the intelligent pathological technology micro-specialty, which plays a very important role in improving clinical pathological diagnosis and provides reference for the establishment of pathology technology specialty in colleges and universities. + +**Key words:** micro-specialty; pathology technology; intellectualization; pathological diagnosis \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00087.md b/markdowns/research_academic_paper_00087.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..28a9dc483b6835134e5bf7425d2f63f3c836bfe6 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00087.md @@ -0,0 +1,61 @@ + + +图 13 $\mathbf{X}^2$ BOT __V__ 2.0 __实物图__ + + + +图 14 移动机器人路径规划 + +但是生成路径存在大量不必要的冗余转折点，导致机器人移动不连贯和实用性差。为此，本文提出的一种改进RRT * 算法，通过引入局部逆序试连策略，能够减少规划路径中的冗余节点，缩短路径长度，使得规划路径更加平滑，更适用于室内移动机器人路径规划。仿真实验和机器人路径规划实验表明，改进后的RRT * 算法规划的路径更接近最优路径，且路径规划耗时更少。在实际应用中，能够有效避免移动机器人在转向区域出现多次停顿和换向，保证机器人移动连贯性。 + +## 参考文献： + +[1] 朱大奇，颜明重．移动机器人路径规划技术综述 [J]．控制与决策，2010，25（7）：4-10. + +[2] Jeddisaravi K, Alitappeh R J, Apimenta L C, et al. 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LTE 上行链路 SC-FDE 同步技术研究 [D]. 杭州: 杭州电子科技大学, 2012. + +[10] 王香利. SC-FDE 系统中的频域均衡技术研究 [D]. 郑州: 河南工业大学, 2010. \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00088.md b/markdowns/research_academic_paper_00088.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6f5cc8b2952dbe81b884af8c1a3e66b6ed834300 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00088.md @@ -0,0 +1,295 @@ +余部门均稳步提升。 + +显示性比较优势系数(RCA)表示一个国家或地区某商品的出口值在该经济体全部出口商品总值中的占比,用全球此商品出口值占全球此商品出口总值占比的比例,可以衡量某一部门或商品的比 + +较优势。从表2可以看出，中国制造业传统优势产业ROC指数下滑，在2014年同德国相比相对优势减弱，而$C_{15}$、$C_{16}$、$C_{17}$、$C_{18}$、$C_{19}$、$C_{29}$及$C_{21}$的指数上升，竞争差距开始消减，其他部门保持平稳。美国制造业的颓势在可以从数据上明显得到结论。 + +表 2 2000–2017 年中国制造业 $C_{05}-C_{22}$ 全球价值链参与度与 RCA 系数 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
行业参与度显示性比较优势系数RCA
2000 年2017 年2000 年2014 年
参与度简单复杂参与度简单复杂CHNDEUUSACHNDEUUSA
食品、饮料制造业及烟草业$\mathrm {C}_{05}$0.4450.0720.0300.771.110.501.0870.8650.7131.0670.8410.717
纺织、服装及皮革制品制造业$\mathrm {C}_{06}$0.5510.1100.1461.111.161.023.1390.4480.2522.7600.3770.164
木头及木制品加工业；竹、码布制品$C_{07}$0.7420.1350.0821.151.310.951.8050.8200.5022.0160.6530.519
造纸及纸制品业$C_{08}$0.9590.1950.0840.650.511.080.9731.2411.2421.0101.3191.169
印刷业及记录媒介的复制业$\mathrm {C}_{09}$1.0090.1860.0751.091.081.111.1181.2080.9801.2821.1881.000
炼焦及石油加工$C_{10}$1.0950.0380.2711.372.970.771.3360.3541.1170.9770.3241.513
化学原料及化学制品制造业$C_{11}$0.9370.2130.1310.661.500.281.1951.4101.4261.1541.3481.434
基础制药业及药物制剂业$C_{12}$0.3620.0910.0430.901.040.760.3231.5121.5130.3201.6401.375
橡胶和塑料制品$C_{13}$1.0070.1750.1810.840.900.771.3351.6140.7311.3041.6140.758
非金属矿物制品$C_{14}$0.5910.1250.0711.011.880.671.6921.1290.5431.8721.0770.598
基础金属制品业$C_{15}$1.0490.2050.1100.520.500.571.7060.7740.5011.5120.8400.507
焊接金属制品业$C_{16}$0.9180.1820.1191.533.920.730.8801.7741.0540.9121.8311.101
电脑、电子产品及光学产品制造业$C_{17}$0.6160.1640.3180.730.581.151.9080.7251.3341.8360.7201.160
电子设备制造业$C_{18}$0.8000.1590.1650.070.070.071.7512.2280.6081.8002.1960.606
机械及设备制造$C_{19}$0.4830.1430.0810.840.900.771.2682.3290.9771.1542.4490.877
汽车、拖车及半拖车制造业$C_{20}$0.4780.1470.0673.143.063.260.5702.8400.6020.5473.1380.656
其他交通运输设备制造业$C_{21}$0.4830.1520.1043.313.233.450.9011.1362.2540.6891.0692.359
其他制造业$C_{22}$0.6230.0910.0981.110.901.811.2661.1500.9671.4941.2010.813
+ +注：参与度根据 ADB-MRIO2018 和 UIBE GVC Indicators 整理测算，RCA 根据 WIOD2016 测算，该数据库数据更新至 2014 年。 + +根据跨越国界的次数,跨境国际贸易可以分类为只跨越一次国境的简单跨境贸易以及至少包含两次跨境活动或涉及通过第三国的间接出口或再出口/再进口的复杂跨境贸易。表2中显示，$C_{21}$、$C_{20}$、$C_{19}$、$C_{16}$、$C_{14}$、$C_{10}$等参与度的升级主要源自简单跨境交易上升,期间$C_{12}$、$C_{15}$、$C_{17}$、$C_{22}$的简单参与度有所降低;而$C_{05}$、$C_{06}$、$C_{08}$、$C_{21}$、$C_{20}$、$C_{16}$深度参与的复杂跨境交易有所提高。与此同时，$C_{17}$、$C_{15}$、$C_{11}$、$C_{12}$、$C_{07}$则深度参与的复杂程度有所减弱。$C_{11}$、$C_{12}$、$C_{15}$、$C_{17}$部门的简单及深度参与均有所减弱。相比较而言，德国$C_{08}$、$C_{11}$、$C_{12}$、$C_{16}$、$C_{18}$在全球价值链上占据高端位置;中国在$C_{12}$、$C_{21}$、$C_{20}$位于相对高端的分工地位;美国的$C_{17}$和$C_{21}$、日本的$C_{06}$、$C_{09}$和$C_{20}$的前向联系参与程度更高。这与德、美、日的竞争优势相符合。显然在这些资本和技术密集型行业,无论前向还是后向参与度,中国均未呈现出高的嵌入度,国际贸易增加值更大的蛋糕被分派给资本和技术而非人力,尤其是全球性强势跨国企业的资本和技术。 + +## 四、数字化中国制造业价值链高端化固定效应回归实证 + +本部分将制造业数字化这一范畴界定为通讯业以及信息服务业对制造业各个部门的增加值投入。数字化投入包括软件服务、电路设计及测试服务、信息系统服务和业务流程管理服务。在构建模型中通过考虑研发强度以及数字化投入的交互项以测度数字化于制造业高端化的效应。在原始数据处理中，将中国统计年鉴中的制造业分类根据相近性原则对应为 ADB-MRIO2018 数据库中的 $C_{05}-C_{22}$ 18 个部门。 + +## （一）理论模型构建与释意 + +考虑数据的相关性和可得性,借鉴李馥伊(2018)$^{[19]}$、任奕达(2019)$^{[20]}$的相关研究,构建理论模型如下: \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00089.md b/markdowns/research_academic_paper_00089.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..41e9474a0739a683faebdcffef8d973c5b86b4bd --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00089.md @@ -0,0 +1,40 @@ + + +图 2 区块链税收风险管理智能合约模型 + +险管理系统中,依据各环节需求预先部署风险识别、等级排序和预警规则,涉税企业发生或改变交易行为均在税务机关的实时监控之下,一旦相关行为触及预先设定的条件,系统便会快速反应,实现税收风险的实时监控、自动识别和风险级别的客观排序以及主动性的风险预警,而税务专员收到系统的实时反馈后,即可依据不同等级风险迅速采取差异化的风险防控举措。在最后的绩效评价环节也可适当利用智能合约,设置相关评分机制对风险管控举措产生的成效进行打分评价,及时反馈管控效果,不断完善税收风险防控机制,真正做到防控税收风险“心中有数,防控有力”。 + +另外，还可以通过人工智能和大数据等技术，基于涉税企业的纳税和经营行为结合典型调查，为涉税企业做更加精准的画像，完善税收风险识别和预警的指标体系及特征库，更为精准地识别涉税风险与有效预警，改进目前较为被动迟缓的税收风险管控，向主动高效的税收风险治理转变和发展。 + +（四）应用区块链的公开透明促进纳税人的主动遵从 + +纳税人的税收不遵从行为，既有其本身对税收政策认知不足造成的少缴、漏缴税款，也有基于自身利益最大化而选择的自私性不遵从[10]。在目前的征管体制下，纳税人因其不遵从行为而受到惩戒的力度较低，还停留在补缴税款、罚款罚金的低层次，对涉税违法者也只是定期予以公示，并未产生强大威慑力，导致纳税人主动遵从度总体偏低，税收流失严重。将区块链技术应用于税收风险管理系统中，由于链上存储数据都通过了各节点的共识验证，且基于其不可篡改性可保真保质地在链上留下痕迹，纳税人必须对其所作所为的真实性负责，无形中产生了公示作用，能有力地促进纳税人合法经营与主动纳税[11]。另外，可在区块链税收风险管理系统中，实时公布和更新全网纳税人的税收遵从状况，进行自动排名，对遵从度较低的高风险纳税人在全网广播公示，予以警示和严厉惩戒；对主动遵从的纳税者则进行公示赞扬和适当奖励，进而形成纳税遵从状况的开放透明化。对主动遵从的纳税人一路开绿灯，对不遵从和低遵从者设置重重关卡，可从主观上提升纳税人主动遵从度，从客观上有限震慑低遵从者与不遵从者,从而减少税收流失,促进纳税公平。 + +## 四、结语 + +区块链技术的出现给世界各领域都带来新的机遇和挑战,也为税收风险管理的优化和发展提供了新的可能性。本文基于区块链技术特性探讨了其在税收风险管理中应用的可行性，分析了区块链技术与我国税收风险管理需求的良好契合性，并提出了具体的应用建议。首先，构建基于区块链的涉税信息共享平台，以提升税务机关获取涉税信息的准确性与完整性；其次，应用可追溯性和不可篡改性助力形成完整可追溯的涉税证据链条体系，以严厉打击税收违法行为；再次，利用智能合约机制实现税收风险自动识别和预警；最后，借助区块链的公开透明性进一步提升纳税人的主动遵从度，减少税收流失风险。本文的研究为完善我国税收风险管理机制提供了新思路，但目前区块链技术还处于初级发展阶段，对各场景应用的适应性分析不够深入和全面，具体落地到实践中还需进一步探讨。 + +## 【参考文献】 + +[1] 王晓玲. 区块链技术在打骗打虚工作中的构建与应用 [J]. 税务研究, 2019(2): 119-124. + +[2] 夏智灵. 税收风险管理的理论和实践 [J]. 税务研究, 2017(1): 117-120. + +[3] 夏璟华, 杨东旭. 税收风险管理存在的问题与应对措施 [J]. 天津经济, 2017(5): 30-34. + +[4] 贾宜正, 章荩今. 区块链技术在税收治理中的机遇与挑战 [J]. 会计之友, 2018(4): 142-145. + +[5] 汤晓冬, 周河山. 基于区块链技术的税收治理框架构建 [J]. 税务研究, 2018(11): 98-104. + +[6] 董志学, 张义军, 宋涛. 基于区块链技术的税务管控路径研究 [J]. 税务研究, 2018(4): 108-112. + +[7] 邵奇峰, 金澈清, 张召, 等. 区块链技术: 架构及进展 [J]. 计算机学报, 2018, 41(5): 969-988. + +[8] 杨杨, 杜剑, 罗翔丹. 区块链技术对税收征纳双方的影响探析 [J]. 税务研究, 2019(2): 114-118. + +[9] 姚林香, 金鹰. 加强税收风险管理的国际借鉴 [J]. 税务研究, 2016(8): 92-95. + +[10] 张之乐. 以区块链技术促进纳税遵从的设想 [J]. 税务研究, 2017(12): 108-111. + +[11] 杨雷鸣, 朱波, 苏宇. 关于应用区块链技术提升税收风险管理的思考 [J]. 税务研究, 2019(4): 77-80. + diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00090.md b/markdowns/research_academic_paper_00090.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2c9130a4eac73f6b01aba80204b51e2ae5be323f --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00090.md @@ -0,0 +1,22 @@ +释，且在各个学科学界内所强调的内容也有所不同。如图表 3-1 是对农业后生产主义其内涵特征一些代表性的总结。 + +表 4-1 各专家对“后生产主义”内涵的总结 + + + + + + + + + + + + +
Brian W.
Ilbery
(1998)		已知的特征：
· 减少农业产量／Reduction of farm output
· 政府收回补贴／Withdrawal of state subsidies
· 在竞争日益激烈的国际市场上生产食品／Production of food within
an increasingly competitive international market
· 农业环境法规日益严格／Growing environmental regulation of
agriculture
与生产主义对立的三个维度：
· 集约化 intensification-松散化extensification
· 集中化concentration-分散化dispersion
· 专业化 specialization-多样化diversification
Wilson G A. (2001)与生产主义对立的七个维度：
· 意识形态／Ideology
· 参与主体／Actors
· 食物管理／Food regimes
· 农业生产力／Agricultural production
· 农业政策／Agricultural policies
· 农场技术／Farming techniques
· 环境影响／Envirormental impacts
Evans t al. (2002)五个范畴分析后生产主义乡村的特点：
· 从注重数量到质量／Shift from quantity to quality in food
production
· 农业多样化与非农就业人数的增加／Growth of on -farm
diversification and off-farm employment (pluriactivity)
· 通过农业环境政策扩大和促进可持续的农业／Extensification and the promotion of sustainable farming through agri-environmental
policy
· 农业生产模式分散化／Dispersion of production patterns
· 环境控制和政府支持农业重构／Envirormental regulation and
restructuring of government support for agriculture
+ +图表来源：作者根据Alexander. S的论文$^{70}$改绘 + +同 “后现代主义” 对 “现代主义” 的反思批判一样，后生产主义意义的建立也是来自与对生产主义的批判。如同上表几位专家对后现代主义内涵的总结一 + +$^{70}$Alexander S. Mather; Gary Hill; Maria Nijnik. Post-productivism and rural land use: cul de sac or challenge for theorization? [J]. Journal of Rural Studies, 2006, Vol.22(4):441-455. diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00091.md b/markdowns/research_academic_paper_00091.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6ee4353ac031352ce776779a693984cd9d4d7f09 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00091.md @@ -0,0 +1,21 @@ +## 乡村振兴战略驱动农村审计的作用机理剖析 + +黄越(教授)，李娇 + +【摘要】基于公共受托责任理论、资源整合理论、协同治理理论，采用归纳分析法研究乡村振兴战略的实施对农村审计的作用机理。经分析，得出以下结论：乡村振兴战略通过国家审计机构主导、乡镇审计机构主力、社会审计机构辅助对农村审计模式产生作用；通过农村治理有效增加对农村审计资源需求，并在资源稀缺性的限制下，调整审计资源供给对农村审计主体产生作用；通过政府资金投入以及村民委托，形成委托代理关系，对农村审计客体产生作用；通过国家治理角度以及农村自治角度丰富农村审计内容，又在资源稀缺的限制下对审计整合产生作用；通过形成大数据审计需求以及增加大数据审计资源供给对农村审计技术方法产生作用；通过资源限制以及政策生效对农村审计结果落实产生作用。 + +【关键词】乡村振兴战略；农村审计；审计模式；审计内容；审计主体；审计客体 + +【中图分类号】F239【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2020）23-0086-5 + +## 一、引言 + +2017年10月，习近平总书记在党的十九大报告中提出了乡村振兴战略。2018年9月，中央农村工作领导小组办公室发布《国家乡村振兴战略规划（2018-2022）》（简称《规划》），按照产业兴旺、生态宜居、乡风文明、生活富裕、治理有效的总要求，对乡村振兴战略的实施做出阶段性谋划，并指出要开展考核监督。 + +在审计理论研究方面，刘明辉$^{[1]}$通过分析不同学者关于审计逻辑起点的观点，指出审计环境是审计理论研究的起点，基于审计环境而产生的审计计划、审计程序、审计方法等基本内容会因审计环境的差异而发生相应的变化。蔡春等$^{[2]}$以受托责任论为原点构建国家审计理论框架，并认为中国特色的国家审计会受到我国政治环境、经济环境、法律环境、文化环境、历史环境等因素的影响。 + +在审计实务方面，审计署武汉特派办课题组$^{[3]}$从国家重大政策落实角度出发，认为需要创新审计范围、审计重点、组织管理、技术方法等。审计署重庆特派办理论研究课题组$^{[4]}$指出，国家审计要与时俱进，加深审计人员对政策和审计对象的认识创新组织方式、提高人员综合素质等。王家新等$^{[5]}$从影响审计主体选择的因素出发，认为应该组建乡镇国家审计机关负责农村审计。李成艾、何小宝$^{[6]}$通过探索大数据审计的组织方式创新路径及运行机制，认为大数据审计势在必行。吕劲松、黄崑$^{[7]}$认为，乡村振兴战略下需要推动扶贫审计全覆盖，整合扶贫审计资源，创新大数据扶贫审计，加大审计整改力度并提高审计透明度等。郑石桥、周敏李$^{[8]}$以企业的资源流为导向，采用委托代理理论，对企业的委托人与受托人进行分析，并确定了以下企业审计客体：国有资产监督管理机构及其领导人、行业规制部门及其领导人、国有资本投资营运机构及其领导人、国有企业及其领导人、非国有企业及其领导人、企业内部单位及其领导人。各位学者分别从各自的角度对审计模式、审计主体、审计技术方法、审计内容等审计要素进行了研究，并提出了发展对策。 + +乡村振兴战略作为国家重大政策，包含政治、经济、文化等各方面，其实施会改变农村审计所处的环境，进而影响各农村审计要素。因此，本文以乡村振兴战略为驱动力，研究该战略的实施对于农村审计各个要素的作用机理。 + +【作者单位】西安工业大学经济管理学院，西安710021 diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00092.md b/markdowns/research_academic_paper_00092.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b118359c46a0c128132e358a88349b3bbe399349 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00092.md @@ -0,0 +1,94 @@ +的近似公式为 + +$\overline{D}_{NB} = \nu_0 C^{-1} (\sqrt{2} \sigma_x)^k \Gamma(1 + \frac{k}{2})$ (8) + +$\overline{D}_{\mathrm{RC}} \cong \overline{D}_{\mathrm{NB}} \alpha_{2}^{k-1}$ (9) + +式中：$v_{0}$ 为谱密度函数 $S_{x}(\omega)$ 的平均上跨率 + +$v_0=\frac{1}{2\pi}\sqrt{\frac{\lambda_2}{\lambda_0}}$ (10) + +式中：$\lambda_{m}$ 为单边谱密度函数 $S_{x}(\omega)$ 的谱距 + +$\lambda_{m}=\int_{0}^{+\infty}\omega^{m}S_{x}(\omega)d\omega,m=0,1,2,\cdots \quad (11)$ + +方差 $\sigma_x^2$ 由 $\lambda_0$ 决定 + +$\lambda_0 = \sigma_x^2$ (12) + +C和k为S-N曲线中的参数 + +$S^kN=C$ (13) + +权重 b 的选择取决于响应的谱密度函数。D.Benasciutti 和 R.Tovo 给出 b 的表达式为 + +$b=\frac{(\alpha_{1}-\alpha_{2})}{(\alpha_{2}-1)^{2}}m\quad(14)$ + +其中 + +$m=1.112(1+\alpha_1\alpha_2·(\alpha_1+\alpha_2))e^{211\alpha_2}+(\alpha_1-\alpha_2)$ (15) + +对于谱密度函数 $ S_{x}(\omega) $，$\alpha_{1}/\alpha_{2}$ 为其带宽参数，取值为 $[0,1]^{14}$。 + +$\alpha_1=\frac{\lambda_1}{\sqrt{\lambda_0\lambda_2}}, \alpha_2=\frac{\lambda_2}{\sqrt{\lambda_0\lambda_4}}$ (16) + +## 2.2 线性疲劳累计损伤理论 + +根据线性疲劳累积损伤理论,计算附件机匣的总损伤量从而给出其疲劳寿命$^{[15]}$。 + +$D=\sum_{i=1}^{N}D_{i}$ (17) + +式中:D 为总损伤量;D₁ 为单个循环造成的损伤。 + +线性疲劳累计损伤理论假定损伤量 D=1 时试件将发生疲劳破坏。因此，疲劳寿命为 + +$T=\frac{1}{D}=\frac{1}{\Sigma D}$ (18) + +## 2.3 疲劳寿命计算 + +根据得到的响应 PSD 谱(图 6)，运用雨流循环计数法并采用 MATLAB 编程计算附件机匣的疲劳寿命。由于 $\sigma_{x}$ 响应 PSD 谱 RMS 远大于其余应力，根据 $\sigma_{x}$ 响应 PSD 谱计算附件机匣的损伤以及疲劳寿命，结果见表7。 + +根据 6 个应力的响应 PSD 谱计算其单位时间内的损伤，再叠加计算所有功率谱造成的单位时间损伤，从而得到附件机匣总损伤以及寿命结果，见表 8。 + +表 7 损伤及疲劳寿命计算结果 + + + + + + + + + +
单位时间损伤时间／min寿命／min
$6.1382\times 10^{-6}$20$3.25828\times 10^{6}$
+ +表 8 损伤以及疲劳寿命计算结果 + + + + + + + + + +
单位时间损伤时间／min寿命／min
6.1383x10-6203.25823x106
+ +从表 7、8 中可知,2 种计算方式的结果非常接近,表明 RMS 非常小的 $\sigma_{y}, \sigma_{z}, \tau_{xy}, \tau_{y}z, \tau_{zz}$ 对附件机匣的损伤以及寿命计算结果影响很小。 + +## 3 结论 + +本文综合考虑附件机匣复杂的工作环境，包括自身重力和固定约束条件、轴承载荷、温度场以及振动载荷，分析计算附件机匣壳体在机械载荷、温度并施加随机振动谱得到的应力响应PSD谱，结合雨流循环计数方法计算附件机匣壳体的疲劳寿命。在寿命计算时，对比单独采用RMS最大的应力PSD谱和采用所有应力PSD谱计算得到的寿命结果分别为$3.25828\times10^{6}$ min和$3.25823\times10^{6}$ min，相差仅为50 min。因此，可以选用RMS最大的PSD谱计算附件机匣的疲劳寿命。 + +## 参考文献: + +[1] 吕亚国，刘振侠，路彬，等. 航空发动机附件机匣热分析研究 [J]. 润滑与密封, 2011, 36(10): 62-80. +LU Yaguo, LIU Zhenxia, LU Bin, et al. Thermal analysis of aeroengine accessory gearbox [J]. Lubrication Engineering, 2011, 36(10): 62-80. (in Chinese) + +[2] 王桂华, 刘海年. 航空发动机成附件振动环境试验剖面确定方法研究 [J]. 推进技术, 2013, 34(8): 1101-1107. +WANG Guihua, LIU Hainian. Study on formulating method for vibration environment test profiles of aeroengine accessories [J]. Journal of Propulsion Technology, 2013, 34(8): 1101-1107. (in Chinese) + +[3] 李锦花，史妍妍，张茂强，等. 航空发动机附件机匣壳体变形分析 [J]. 航空发动机，2013，39（3）：59-72. +LI Jinhua, SHI Yanyan, ZHANG Maoqiang, et al. Analysis of accessory gearbox housing distortion for aeroengine [J]. Aeroengine, 2013, 39(3): 59-72. (in Chinese) + +[4] 郭梅, 陈聪慧, 王建军, 等. 发动机附件机匣结构系统振动特性 [J]. 航 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00093.md b/markdowns/research_academic_paper_00093.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..04fdbfec078a61fb456c156de839b9860b16c8e1 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00093.md @@ -0,0 +1,83 @@ +讯凭借社交优势在AI领域布局覆盖医疗、零售、安防和金融等众多行业。此外，中国初创公司商汤、旷视、依图、云从等也在人工智能细分领域有所研究。 + +## 二、全球人工智能产业现状 + +## （一）全球人工智能产业规模 + +人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新的产业浪潮。据预测，2020年全球新一代人工智能产业规模将近1000亿美元。 + +## （二）全球人工智能基础层产业规模 + +基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑。目前，基础层产业 + +表3 国内外科技巨头人工智能产品及应用 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
公司国家产品
谷歌美国Tensor Flow 等开源框架，TPU、Google Photos、Now、Inbox和搜索等多项产品和服务、硬件
Facebook美国PyTorch 等多个开源框架，Messenger 、社交网络和定向广告等多项产品和服务
苹果美国基于智能手机等硬件的多项产品，智能助手、智能家居、医疗等
高通美国移动智能设备芯片、人工智能套件等
微软美国CNTK 等开源框架，Cortana 、小冰等多项产业和服务，硬件
IBM美国TureNorth 芯片，Watson 、行业认知计算解决方案、量子计算机等
英特尔美国CPU、Xeon Phi、Nervana
NVIDIA美国GPU 、深度学习超级计算机DGX -1 、自动驾驶超级计算机Xavier
阿里巴巴中国云服务、人工智能平台DTPAL 、电商产品应用。人工智能项目“ET大脑”
腾讯中国腾讯优图实验室、腾讯AI Lab 、腾讯觅影，亚马逊美国云服务、Echo 等智能家居、机器人、电商产品应用
百度中国开源框架Paddle 、百度大脑、自动驾驶、互联网应用
搜狗中国搜索引擎、知识图谱、输入法、语音交互产品等
+ +（资料来源：中商产业研究院整理） + + + +图6 全球新一代人工智能产业规模及预测情况 + +（数据来源：中国电子学会、中商产业研究院整理） + +仍是全球新一代人工智能产业的核心引擎。数据显示，2018年全球基础层产业规模达到111.1亿美元，初步统计2019年产业规模将达到142.3 + +亿美元，预计到2022年，全球新一代人工智能基础层产业规模将突破340亿美元。 + +## （三）全球人工智能技术层产 + + diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00094.md b/markdowns/research_academic_paper_00094.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a5ead882464fcd8f7ba62234e6d511d1819c04f2 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00094.md @@ -0,0 +1,23 @@ +[60] Yu X, Joshi P, Xu J, et al. CloudSeer: Workflow monitoring of cloud infrastructures via interleaved logs. SIGOPS Operating Systems Review, 2016, 50(2): 489–502. +[61] Davidsen B, Kristensen E. Pinpoint: Problem determination in large, dynamic Internet services. In: Proc. of the Int'l Conf. on Dependable Systems and Networks. IEEE, 2002. 595–604. +[62] Liang Y, Zhang Y, Sivasubramaniam A, et al. BlueGene/L failure analysis and prediction models. In: Proc. of the Int'l Conf. on Dependable Systems and Networks. IEEE, 2006. 425–434. +[63] Beschastnikh I, Brun Y, Ernst MD, et al. Inferring models of concurrent systems from logs of their behavior with CSight. In: Proc. of the 36th Int'l Conf. on Software Engineering. ACM, 2014. 468–479. +[64] Chuah E, Kuo S, Hiew P, et al. Diagnosing the root-causes of failures from cluster log files. In: Proc. of the Int'l Conf. on High Performance Computing. IEEE, 2010. 1–10. +[65] Nagaraj K, Killian C, Neville J. Structured comparative analysis of systems logs to diagnose performance problems. In: Proc. of the 9th USENIX Conf. on Networked Systems Design and Implementation. USENIX, 2012. 26. +[66] Mi HB, Wang HM, Zhou YF, et al. Localizing root causes of performance anomalies in cloud computing systems by analyzing request trace logs. Science China Information Sciences, 2012, 55(12): 2757–2773. +[67] Lim C, Singh N, Yajnik S. A log mining approach to failure analysis of enterprise telephony systems. In: Proc. of the Int'l Conf. on Dependable Systems and Networks. IEEE, 2008. 398–403. +[68] Yan X, Zhou W, Gao Y, et al. PADM: Page rank-based anomaly detection method of log sequences by graph computing. In: Proc. of the Int'l Conf. on Cloud Computing Technology and Science. IEEE, 2014. 700–703. +[69] Oliner AJ, Kulkarni AV, Aiken A. Using correlated surprise to infer shared influence. In: Proc. of the IEEE/IFIP Int'l Conf. on Dependable Systems and Networks. Chicago: IEEE, 2010. 191–200. +[70] Rao X, Wang HM, Chen ZB, et al. Detecting faults by tracing companion states in cloud computing systems. Chinese Journal of Computers, 2012, 35(5): 856–870 (in Chinese with English abstract). +[71] Rao X, Tian Q, et al. Sub-sequence feature vector-based massive system log anomaly detection in cloud computing systems. In: Proc. of the National Conf. of Information Storage. 2012 (in Chinese with English abstract). +[72] Vinayakumar R, Soman KP, Poornachandran P. Long short-term memory-based operation log anomaly detection. In: Proc. of the Int'l Conf. on Advances in Computing, Communications and Informatics. IEEE, 2017. 236–242. +[73] Lu S, Wei X, Li Y, et al. Detecting anomaly in big data system logs using convolutional neural network. In: Proc. of the 16th Int'l Conf. on Dependable, Autonomic and Secure Computing. IEEE, 2018. 151–158. +[74] Meng WB, Liu Y, et al. LogAnomaly: Unsupervised detection of sequential and quantitative anomalies in unstructured logs. In: Proc. of the Int'l Joint Conf. on Artificial Intelligence. IEEE, 2019. +[75] Cui Y, Sun Y, Hu J, et al. A convolutional auto-encoder method for anomaly detection on system logs. In: Proc. of the Int'l Conf. on Systems, Man and Cybernetics (SMC). IEEE, 2018. 3057–3062. +[76] Gainaru A, Cappello F, Fullop J, et al. Adaptive event prediction strategy with dynamic time window for large-scale HPC systems. In: Proc. of the Managing Large-scale Systems Via the Analysis of System Logs & the Application of Machine Learning Techniques. ACM, 2011. 1–8. +[77] Lan Z, Gu J, Zheng Z, et al. A study of dynamic meta-learning for failure prediction in large-scale systems. Journal of Parallel & Distributed Computing, 2010, 70(6): 630–643. +[78] Navarro JM, Parada GHA, Duenas JC. System failure prediction through rare-events elastic-net logistic regression. In: Proc. of the Int'l Conf. on Artificial Intelligence, Modelling and Simulation. IEEE, 2014. 120–125. +[79] Shalan A, Zulkernine M. Runtime prediction of failure modes from system error logs. In: Proc. of the Int'l Conf. on Engineering of Complex Computer Systems. IEEE, 2013. 232–241. +[80] Yu L, Zheng Z, Lan Z, et al. Practical online failure prediction for Blue Gene/P: Period-based vs. event-driven. In: Proc. of the Int'l Conf. on Dependable Systems and Networks Workshops. IEEE, 2011. 259–264. +[81] Fronza I, Sillitti A, Succi G, et al. Failure prediction based on log files using random indexing and support vector machines. Journal of Systems & Software, 2013, 86(1): 2–11. +[82] Fulp EW, Fink GA, Haack JN. Predicting computer system failures using support vector machines. In: Proc. of the 1st USENIX Workshop on the Analysis of System Logs. San Diego: USENIX, 2008. diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00095.md b/markdowns/research_academic_paper_00095.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..71c1d12ace4c3289101468c2e1f4d86f334793e4 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00095.md @@ -0,0 +1,143 @@ +2012 数据集上的 mIoU 都超过了 70%, 分割准确率较高, 是以弱监督学习方式进行图像语义分割的典型算法. 而基于图像级标注的方法因为仅仅使用带有种类标注的弱标注数据进行弱监督训练, 分割效果不明显, 分割边界粗糙且不连续, mIoU 都普遍较低. + +Table 7 Experimental comparison of ISSbWSL + +表 7 基于像素分类的弱监督学习图像语义分割方法实验对比 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
分类文献方法名称年份关键技术监督信息CRF数据集mIoU(%)
基于边框级
标注的方法		[83]BoxSup2015MCG 算法边框级xPASCAL VOC 201275.2
[84]DeepCut2016CRF边框级✓N/AN/A
基于涂鸦级
标注的方法		[86]WTP2015Objectness涂鸦级xPASCAL VOC 201249.1
[87]ScribbleSup2016超像素涂鸦级✓PASCAL VOC 201271.3
基于图像级
标注的方法		[88]MIL2015MCG 算法图像级xImageNet42.0
[90]CCNN2015Class Size图像级xPASCAL VOC 201242.4
[91]SEC2016显著性检测算法图像级✓PASCAL VOC 201250.7
[92]STC2015显著性检测算法图像级✓PASCAL VOC 201249.8
[93]AugFeed2016MCG 算法图像级✓PASCAL VOC 201254.34
[94]EM2017显著性检测图像级✓PASCAL VOC 201258.71
多种弱标注数据混合的方法[97]Decoupled2015N/A图像级、像素级✓PASCAL VOC 201266.6
[98]WeaklySemi2015N/A图像级、边框级、像素级✓PASCAL VOC 201273.9
+ +注:该表中的 N/A 表示相关论文未提及或无法复现该项,✓表示此方法使用过 CRF,×表示没有使用 CRF + +## 5 总结与展望 + +如今，深度学习技术已经广泛应用到图像语义分割领域。本文主要对基于深度学习的图像语义分割的经典方法与研究现状进行了较为细致的分类、梳理与总结。根据分割特点和处理粒度不同，将基于深度学习的图像语义分割方法分为基于区域分类的图像语义分割方法和基于像素分类的图像语义分割方法，把基于像素分类的图像语义分割方法进一步细分为全监督学习图像语义分割方法和弱监督学习图像语义分割方法。对每类方法的代表性算法进行了研究、分析和对比，并概括总结了每类方法的技术特点和优缺点。在现有研究成果的基础上，我们总结ISS研究领域的重点问题和发展趋势，认为该领域还存在如下一些具有挑战性的研究方向。 + +(1) 应用于场景解析任务的图像语义分割 + +场景解析任务处理的图像背景复杂、环境多变,现有 ISSbDL 方法无法有效地捕获图像的上下文信息和深度语义信息,在识别和分割图像中目标物体时仍存在较大的困难.文献{[111]把迁移学习的思想引入场景解析任务,将图像像素特征与词汇概念相结合,提出一个开放式词汇解析网络(the open vocabulary parsing network,简称 OVPN).文献[112] 提出一个针对该任务的语境循环残差网络(contextual recurrent residual network,简称 CRRN),通过继承序列模型和残差学习,建模远程语境依赖、学习视觉特征.这些方法目前都存在难以选择标注基元量化级别、未充分利用场景几何深度等问题,如何解决这些场景解析中的问题并实现有效分割是一个挑战. + +(2) 实例级图像语义分割 + +实例级图像语义分割,有时也称为实例分割(instance segmentation,简称IS),融合了分割与检测两个功能,可以分割出图像中同类物体的不同实例.文献[113]将多任务学习(multi-task learning)$^{[114]}$引入分割领域实现实例分割,其分割过程分为3个能够共享卷积特征的子任务,将上一任务的输出作为下一任务的输入,分割时,能够区分出不同的实例对象.文献[13,15]对RCNN进行改进后,既能用于ISS,又能用于IS.文献[115,116]对FCN进行改进,使用滑动窗口或物体框将不同的位置信息编码到特征图中,对每个实例进行语义分割.文献[117]在图像中使用聚类的方法构建分割体,并探索不同的实例.文献[118]使用多示例学习方法结合弱监督学习进行IS.文献[119]使用一个可逆的RNN处理IS问题.这些方法在分割准确率和算法综合性能上都有很大的提升空间,如何平衡分割效果与时间复杂度,也是目前亟需解决的问题. \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00096.md b/markdowns/research_academic_paper_00096.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0433dcee292b721daa3f4d25785d378cd3d5cabf --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00096.md @@ -0,0 +1,9 @@ +而农宅的布局形态受自然条件影响较大，如地形、水源、气候的差异等都会对聚落形态造成直接影响。以上图六省聚落为例作差异性对比分析（表5-1）。 + +表 5-1 各地区聚落差异性对比分析 + +
地区地形聚落结构村庄示意图聚居图示
黑龙江平原团块型聚落1 ／路网尺度：3500m （地广村稀，村落形态方整；其路网与农田肌理大；住宅占地大，布局松散；村内以东西向路为主干。）
山东平原团块型聚落2 ／路网尺度：800m
（地广村密，村落形态较为紧凑方整；路网及农田肌理小；住宅占地小，布局紧凑；村内以东西向或南北向大街为主干。）
河南平原团块型聚落3 ／路网尺度：600m
（地广村稠，村落形态自由；路网及农田肌理小；住宅占地小，布局紧凑；村内以东西向或南北向大街为主干。）
江苏平原方格网型聚落／路网尺度：400m （连续不断的大尺度村落形态，没有明显的村庄边界：路网及农田方正，肌理呈方格网状；农宅占地大，布局规整且松散。）
江西山地鱼骨刺型聚落／路网尺度：1300m （沿主路纵向伸展串联而呈梭形；路网肌理大农田肌理小；住宅占地小，布局紧凑。）
四川丘陵散布型聚落／路网尺度：300m
（地广村密，村落形态松散无限延展而无明显边界：小肌理农田，路网随山势而行，多为尽端式道路；住宅占地小。
+ +图表来源：作者自绘（备注：各省內聚落多样复杂，这里仅是选取各地区典型聚落作差异性对比研究，因此案例不代表各地区的全部特征。） + +通过上表对各地区的差异性分析可知，不同基底环境下衍生出不同的聚落，介质决定了不同区域空间的格局形态，像团块型村落、方格网型村落、鱼骨刺型村落、散布型村落这各类村落的差异，首先体现在整体布局形态上，以有无清晰的边界为主要指征；其次体现在其聚落与农地、交通的位置关系上，以聚落 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00097.md b/markdowns/research_academic_paper_00097.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6b30d5358c1984db4f7bfdc1b8cc8edb8b077b4d --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00097.md @@ -0,0 +1,31 @@ +## 软件安全漏洞检测技术 + +李舟军$^{1)}$ 张俊贤$^{1)}$ 廖湘科$^{2)}$ 马金鑫$^{1)}$ + +$^{1)}$(北京航空航天大学计算机学院 北京 100191) + +$^{2)}$(国防科学技术大学计算机学院 长沙 410073) + +摘 要 软件安全漏洞检测技术是提高软件质量和安全性、减少软件安全漏洞的重要方法和基本手段，受到学术界和工业界的广泛关注和高度重视。其主要途径包括软件测试、程序分析、模型检验与符号执行等。近年来，综合利用多种研究方法和技术手段来检测软件安全漏洞已成为软件安全领域的研究热点。文中首先回顾了程序分析与软件安全漏洞检测的基本概念、核心问题和传统手段。然后重点介绍该领域的最新进展，主要包括轻量级动态符号执行、自动化白盒模糊测试以及其实现技术和相应的工具。最后，指出了其所面临的挑战和发展趋势。 + +关键词 安全漏洞；静态分析；动态分析；符号执行；白盒测试 + +中图法分类号 TP309 DOI号 10,3724/SP.J.1016.2015.00717 + +## Survey of Software Vulnerability Detection Techniques + +LI Zhou-Jun$^{1)}$ ZHANG Jun-Xian$^{1)}$ LIAO Xiang-Ke$^{2)}$ MA Jin-Xin$^{1)}$ + +$^{1)}$(School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191) + +$^{b)}$ (School of Computer, National University of Defense Technology, Changsha 410073) + +Abstract Software vulnerability detection is one of the most important methods to improve software quality and is the key to insuring software security, which leads grant concerns from researcher and industry. Its main content includes software testing, program analysis, model checking and symbolic execution etc. In recent decade years, how to utilize various classic methods synthetically to detect software vulnerability holes is becoming a new hot research direction. This paper reviews the basic concepts, key challenges and some classic solutions of software vulnerability detection, and beyond this, it tries to introduce some new promising improvement in this research area, including lightweight dynamic symbolic execution, automatic white-box fuzz testing, their implementation technologies and corresponding tools. In the last, it provides here a survey of some key challenges and new research trends in future research work. + +Keywords software vulnerability; static analysis; dynamic analysis; symbolic execution; white box testing + +## 1 引 言 + +软件质量是软件产品的生命线,由于不合理的设计和软件开发人员的疏忽而引入的软件缺陷是致使软件品质下降的根源。软件缺陷导致软件运行时失效，软件故障的频发会带来极大危害。以美国为例，软件故障每年造成几十亿美金的经济损失$^{[1]}$，严 + +收稿日期:2014-02-18;最终修改稿收到日期:2014-10-31.本课题得到国家自然科学基金(61170189,61370126,90718017,60973105)、高等学校博士学科点专项科研基金(20111102130003)资助.李舟军,男,1963年生,博士,教授,博士生导师,主要研究领域为形式化方法与技术、网络与信息安全技术,数据挖掘.E-mail:lijz@buaa.edu.cn.张俊贤,男,1981年生,博士研究生,主要研究方向为信息安全、程序分析.廖丽娟,男,1963年生,硕士,教授,博士生导师,主要研究领域为并行与分布式操作系统、安全操作系统.马金鑫,男,1986年生,博士研究生,主要研究方向为信息安全、程序分析. diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00098.md b/markdowns/research_academic_paper_00098.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..dab080476fe7520f16b66d58afbf7d404ad44d8a --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00098.md @@ -0,0 +1,353 @@ +表 2 计算值与试验值比较 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
序号编号σ
MPa		AV
/mm² +		AH
/mm²		fc, c
/MPa		fa, c
/MPa		Va, c+Vf
/kN		(Va, a+Vf)
/kN		Vcal
/kN		Vtest
/kN
1F4-0.5D-A0.1981.81963.526.2143.326.6438.7426.6425.53
2F4-0.5D-B0.1981.81963.526.2143.326.6438.7426.6429.08
3F8-0.5D-A0.2981.81963.526.2143.334.2541.7534.2537.00
4F8-0.5D-B0.2981.81963.526.2143.334.2541.7534.2536.69
5F12-0.5D-A0.3981.81963.526.2143.341.8544.7641.8542.50
6F12-0.5D-B0.3981.81963.526.2143.341.8544.7641.8541.94
7F4-0.375D-A0.1670.11838.826.2143.318.9236.4318.9217.29
8F4-0.375D-B0.1670.11838.826.2143.318.9236.4318.9214.54
9F4-0.25D-A0.1383.91472.626.2143.311.8429.6511.8412.55
10F4-0.25D-B0.1383.91472.626.2143.311.8429.6511.848.13
11F4-0.125D-A0.1143.3965.926.2143.35.9020.285.906.79
12F4-0.125D-B0.1143.3965.926.2143.35.9020.285.906.88
13F4-0.5D-M-A0.1981.81963.526.270.826.6427.9126.6427.76
14F4-0.5D-M-B0.1981.81963.526.270.826.6427.9126.6428.51
15F4-0.5D-S-A0.1981.81963.526.225.226.6417.5717.5718.26
16F4-0.5D-S-B0.1981.81963.526.225.226.6417.5717.5721.57
17F4-0.5D-K2-A0.11963.53927.026.2143.335.6252.5535.6234.80
18F4-0.5D-K2-B0.11963.53927.026.2143.335.6252.5535.6234.61
19F4-N-A0.1601.91208.126.2143.317.2624.7617.2618.49
20F4-N-B0.1678.31175.826.2143.319.1624.1619.1616.16
21F8-N-A0.2658.21203.926.2143.324.5627.4524.5623.02
22F8-N-B0.2632.71373.126.2143.323.7730.6423.7723.93
23F12-N-A0.3685.11089.326.2143.331.4328.0428.0423.93
24F12-N-B0.3735.41195.826.2143.333.2130.0730.0721.49
+ +说明：表示破坏模式。 + + + +(a) 混凝土挤压塑性压坏 + + + +(b) 堆石骨料直接剪切破坏 + +图 8 堆石骨料剪力传递受力分析 + +通过三维扫描仪扫描堆石骨料表面及施工缝表面的方法可以方便地获取自然形状骨料组的表面几何特征及其在试件中的位置，从而求得水平投影面积$A_{H}$、垂直投影面积$A_{v}$，见图9。将19—24号试件的投影面积、岩石强度等参数代入所提出的模型中，可以计算剪切承载力，并与试验结果中峰值剪切荷载进行对比，如图10所示。可见，模型计算结果与试验结果吻合良好，同时破坏模式基本一致（见表2）。本研究结果说明所提出的堆石混凝土层间界面抗剪承载力计算方法能够合理预测小型RFC施工缝的抗剪承载力和破坏模式。对于真实尺度的RFC层面抗剪承载力，则需要根据尺寸效应对混凝土的抗压强度和岩石的抗剪强度进行修正。 + + + +图 9 投影面积获取方法 + diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00099.md b/markdowns/research_academic_paper_00099.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3854ba55eb64e9a3180a1f8b47b7813e9053eba0 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00099.md @@ -0,0 +1,39 @@ +物流经济 + +文章编号：1002-3100（2021）01-0116-03 + +## “三个经济”视域下的西安国际物流枢纽发展路径研究 + +## Research on the Development Path of Xi'an International Logistics Hub from the Perspective of "Three Economies" + +丁阳 (西安培华学院 会计与金融学院，陕西 西安 710125) + +DING Yang (College of Accounting and Finance, Xi'an Peihua University, Xi'an 710125, China) + +摘　要：西安国际物流枢纽建设是加快国际货物在我国中西部集散、周转、交换，承担着地尽其利，货尽其通的重要使命，是助力“三个经济”发展，提升城市竞争力的重要支撑。文章从西安市的经济环境、政策环境、区位交通环境和物流主体发展环境对西安市发展国际物流枢纽基础环境进行了分析，并运用SWOT分析了西安国际物流枢纽发展面临的优势、劣势和外部的机会和威胁，最后提出西安市发展国际物流枢纽的有效路径。 + +关键词：国际物流枢纽；SWOT分析；发展路径 + +中图分类号：F259.27 文献标识码：A + +Abstract: Xi'an international logistics hub construction is to accelerate the distribution, turnover and exchange of international goods in China's central and western regions. It bears + +the important mission of making full use of the benefits and goods available. It is also an important support for the development of the “three economies” and the enhancement of urban competitiveness. From Xi'an economic environment, policy environment, location traffic environment and developing logistics subject development environment of Xi'an international logistics hub based environment is analyzed, and the SWOT analysis of Xi'an international logistics hub development strengths, weaknesses and external opportunities and threats, and finally pointed out that the development of Xi'an international logistics hub for the effective path. + +Key words: international logistics hub; SWOT analysis; development path + +DOI:10.13714/j.cnki.1002-3100.2021.01.029 + +2019 年西安陆港型物流枢纽入选国家物流枢纽建设名单，是国家发展现代物流业的重要战略部署，也是对西安区位优势和现代物流业发展的肯定。西安市拥有先天的国家地理 “中心” 位置优势，是丝绸之路经济带物资流通重要塞道，是国家物流一级节点城市，自古以来就是国际物资集散地。西安市作为国家中心城市，肩负着带动关中平原城市群及周边地区发展使命，是发展全国物流业与制造业两业联动示范基地。现代物流业在国民经济中的支柱地位越来越重要，是推动区域经济发展的重要 “增长极”。随着丝绸之路经济带的战略推进，西安市经济的快速增长，投融资环境不断成熟和壮大，基础设施建设的不断完善，西安市发展国际物流枢纽市场潜力巨大。 + +1 西安物流枢纽建设与发展条件分析 + +1.1 经济环境。西安市近10年经济发展态势较好，地区生产总值大步提升（如表1所示），全年地区生产总值（GDP）从2010年的3242.86亿元增加到2019年的9321.19亿元，平均年增长7.0%左右。三大产业占比发生较大的变化，第一产业、第二产业的占比逐年降低，第三产业的占比逐年增加。其中，第一产业占比从2010年4.32%降到2019年的3%，第二产业占比从2010年43.39%降到2019年的34%，而第三产业从2010年52.29%增加到2019年的63%。西安市生产总值持续增加及三大产业的占比变化，说明西安市第三产业的发展速度最快，对区域经济的贡献度最大。物流业作为第三产业中支柱性服务业功不可没，2019年全年批发和零售业增加值777.86亿元，比上年增长8.5%；交通运输、仓储和邮政业增加值330.54亿元，增长6.7%。全年货物运输总量2.74亿吨，比上年增长3.8%；货物运输周转量519.01亿吨公里，与上年持平。旅客运输总量2.63亿人次，增长1.0%；旅客运输周转量387.51亿人公里，增长6.9%。国际（地区）航线88条，境外航班通航架次23991架。年末全市机动车保有量359.42万辆，比上年末增长12.3%$^{[1]}$。西安市经济的持续增长带动物流产业的全面升级与发展，为发展国际物流枢纽带来巨大的物流需求量。 + +1.2 政策环境。从 2009 年国务院制定《物流业调整和振兴规划》开始，国家陆续制定了一系列的政策条例为物流业的发展保驾护航。各地政府响应国家号召制定了区域物流业发展的政策文件。2015 年陕西省政府制定的《陕西省物流业发展中长期规划》 + +收稿日期：2020-08-24 + +基金项目：2019年西安培华学院校级课题项目“‘三个经济’视域下的西安国际物流枢纽建设路径研究”（PHKT19048） + +作者简介：丁阳(1976—)，女，陕西周至人，西安培华学院会计与金融学院，副教授，管理学硕士，研究方向：电子商务物流管理。 diff --git a/markdowns/research_academic_paper_00100.md b/markdowns/research_academic_paper_00100.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fecae3dcd0928fd1ee725171aaf13a48f19e413e --- /dev/null +++ b/markdowns/research_academic_paper_00100.md @@ -0,0 +1,28 @@ +[26] Zhu Lie-Huang, Gao Feng, Shen Meng, et al. Survey on privacy preserving techniques for blockchain technology. Journal of Computer Research and Development, 2017, 54(10): 2170-2186 (in Chinese) +（祝烈煌，高峰，沈蒙等．区块链隐私保护研究综述．计算机研究与发展，2017, 54(10): 2170-2186） +[27] Feder A, Gandal N, Hamrick J, et al. The impact of ddos and other security shocks on bitcoin currency exchanges: evidence from mt. gox. Journal of Cybersecurity, 2018, 3(2): 137–144. +[28] Gandal N, Hamrick J, Moore T, et al. Price manipulation in the bitcoin ecosystem. Journal of Monetary Economics, 2018, 95(5): 86-96. +[29] Ma Shuai, Cao Yang, Fan Wen-Fei, et al. Strong simulation: Capturing topology in graph pattern matching. ACM Transactions on Database Systems, 2014, 39(1): 1-46. +[30] Gao Feng, Zhu Lie-Huang, Ding Kai, et al. Research progress on stable coins. Journal of Nanjing University of Information Science & Technology, 2019, 11(5): 499-512 (in Chinese) +(高峰，祝烈煌，丁凯等. 区块链稳定代币研究进展. 南京信息工程大学学报, 2019, 11(5): 499-512) + + + +SHEN Meng, born in 1988, Ph. D., associate professor. His research interests include network security and privacy-preserving algorithms in cloud computing. + +SANG An-Qi, born in 1996, M. S. candidate. Her research interests include network and information security. + +ZHU Lie-Huang, born in 1976, Ph. D., professor. His research interests include cryptography, network and information security. + +SUN Run-Geng, born in 1997, M. S. candidate. His research interests include network and information security. + +ZHANG Can, born in 1996, Ph. D. candidate. His research interests include network and information security. + +## Background + +The current blockchain digital currency is used by many malicious traders, leading to a series of abnormal trading behaviors such as "dust" injection, "airdrop" operations, extortion, and scams. Therefore, research on the identification method of abnormal transaction behavior of blockchain digital currency is of great significance for regulating transaction behavior and ensuring cyberspace security. Among the many blockchain digital currencies, the market value of Bitcoin exceeds half of the total market value of all blockchain digital currencies, and is highly representative. The Bitcoin system has a large number of users, a large transaction scale, and anonymization of addresses, which bring great challenges to the accurate identification of abnormal transaction behavior. So far, many researchers have focused on a particular type of illegal and abnormal trading behavior. But different from their method, given that there is a clear motivation behind any Bitcoin abnormal transaction behavior, this article designs a novel method for identifying Bitcoin's abnormal transaction behavior based on the analysis of transaction motivation. + +Specifically, we take the two types of abnormal transaction behaviors of airdrop candy and greedy capital injection as typical representatives, and design the two types of abnormal transaction behavior determination rules, and then abstract the abnormal transaction pattern diagram. Based on this, the algorithm for identifying abnormal transaction behaviors of Bitcoin was designed and implemented using subgraph matching technology. In order to evaluate the effectiveness of this method, we collected the historical transaction data of Bitcoin for nearly 30 months, and determined the truth set of abnormal transaction behavior through manual analysis. The experimental results show that the recognition recall rate of airdrop candy behavior is 85.71%, the accuracy is 43.62%, the recognition recall rate of greedy fund injection behavior is 81.25%, the accuracy is 54.32%. In addition, we focus on the analysis and display of three typical examples of Bitcoin's abnormal transaction behavior (i.e. "dust" injection behavior, WannaCry ransomware, SOXex exchange scam), and further verify the effectiveness of the method proposed through real cases. It also shows that there are many abnormal trading activities in the cryptocurrency market. + +This work is partially supported by the Key research and Development Program for Guangdong Province (No.2019B010137003), the National Natural Science Foundation of China (No.61972039, No.61872041), the Beijing Natural Science Foundation (No.4192050). The purpose of this project is to explore the abnormal transaction behavior in Bitcoin, thereby ensuring the healthy development of the cryptocurrency market. + diff --git a/markdowns/research_patent_00001.md b/markdowns/research_patent_00001.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9bbfe36397aae6763431f0d1a7b138b1107cf025 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00001.md @@ -0,0 +1,44 @@ +(19) 国家知识产权局 + + + +## (12) 发明专利申请 + + + +(10) 申请公布号 CN 119324037 A + +(43) 申请公布日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411337980.4 + +(22) 申请日 2024.09.25 + +(71) 申请人 深圳市罗湖区人民医院 + +地址 518000 广东省深圳市罗湖区南湖街道友谊路47号 + +(72) 发明人 张文娟 黄桂晓 周燕华 + +(74) 专利代理机构 深圳市科冠知识产权代理有限公司 44355 + +专利代理师 王久明 + +(51) Int. Cl. + +G16H 40/20 (2018.01) + +G16H 10/60(2018.01) + +G16H 50/70(2018.01) + +## (54) 发明名称 + +一种用于导尿患者的信息管理系统 + + + +## (57) 摘要 + +本发明涉及一种用于导尿患者的信息化管理系统,包括患者信息模块、提醒模块、查询模块;患者信息模块包括患者基本信息单元、患者病历信息单元、医嘱单元和护理记录单元;提醒模块依据患者信息模块对同一病区的所有患者以护理项目分类同时提醒医护人员需要在不同的时间对不同患者进行规定的护理操作,提醒模块包括导尿指征评估提醒单元、引流袋更换提醒单元、尿液样本送检提醒单元和拔管提醒单元;查询模块用于对患者信息进行查询。该发明能及时的对患者进行相应的护理操作,避免遗漏或误操作,也能有效的提高医护人员的工作效率。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00002.md b/markdowns/research_patent_00002.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..890a008d014dac1ddb763a8f11f7b85a8d1256a6 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00002.md @@ -0,0 +1,25 @@ +## 一种用于导尿患者的信息管理系统技术领域 + +[0001] 本发明涉及医院信息系统领域,尤其是一种用于导尿患者的信息管理系统。 + +## 背景技术 + +[0002] 导尿管是一种由肠道留置膀胱以便引流尿液的管道,它是以天然橡胶、硅橡胶或聚氯乙烯(PVC)制成的导管,可以经由尿道留置膀胱以便引流尿液出来,导尿管留置膀胱后,靠近导尿管头端有一个气囊固定导尿管留在膀胱内,而不易脱出,且引流管连接接袋收集尿液。在医院中,通常有如下几种患者是需要留置导尿管的:排尿困难的患者,瘫痪手术的患者,如在某些手术中,尤其是盆腔手术和泌尿系统手术患者,将这些插有导尿管的患者,也就是留置有导尿管的患者统称为导尿患者。在导尿患者留置导尿管后,就需要医护人员定期的对导尿管以及导尿患者的情况予以跟踪护理。然而在医院中,由于每个导尿患者入院时间以及留置导尿管的时间都是不同的,那么他们的按管时间以及其它跟导尿管相关的护理操作时间也就不同,尤其是那些同一病区具有较多个导尿患者的科室,此时就需要一种对导尿患者的信息管理系统,现有的情况是,医护人员通常在记录本或科室的公告板上写上相应信息来提醒需要在某个时间对某个患者进行某项护理操作,这样的方式,比较杂乱,效率极低下,记录也容易丢失或被错误修改,无法进行追溯,而且在医护人员信息传递或更新不及时的情况下,还容易产生遗漏或误操作。 + +## 发明内容 + +[0003] 针对现有的不足,本发明提供一种用于导尿患者的信息管理系统。 + +[0004] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种用于导尿患者的信息管理系统，包括患者信息模块、提醒模块、查询模块；所述患者信息模块包括患者基本信息单元、患者病历信息单元、医嘱单元和护理记录单元；所述提醒模块依据患者信息模块对同一病区的所有患者以护理项目分类同时提醒医护人员需要在不同的时间对不同患者进行规定的护理操作，所述提醒模块包括导尿指征评估提醒单元、引流袋更换提醒单元、尿液样本送检提醒单元和拔管提醒单元；所述查询模块用于对患者信息进行查询。 + +[0005] 作为优选，还包括用于识别认证使用者的身份信息后能进入患者信息模块、提醒模块和查询模块中的用户管理模块。 + +[0006] 作为优选,所述医嘱单元包括临时医嘱单元和长期医嘱单元。 + +[0007] 作为优选，所述患者信息模块连接有能与医院患者信息信息管理系统进行信息交互的信息交互模块。 + +[0008] 作为优选，所述患者病历信息单元包括有病历描述模块、电子图片模块和评估模块。 + +[0009] 作为优选,所述评估模块包括疗效评估模块和留置导尿管适应症评估模块。 + +[0010] 作为优选,所述疗效评估模块包括用于分析留置导尿管前和留置导尿管后的体征数据的数据分析模块和生成报表模块。 diff --git a/markdowns/research_patent_00003.md b/markdowns/research_patent_00003.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7a5e154477cb034cde408fed358f1e8dacbc146f --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00003.md @@ -0,0 +1,3 @@ + + +图1 diff --git a/markdowns/research_patent_00004.md b/markdowns/research_patent_00004.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1728cb2cf1f398378d05918605c86ac268a22149 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00004.md @@ -0,0 +1,49 @@ +(19) 国家知识产权局 + + + +## (12) 发明专利申请 + + + +(10) 申请公布号 CN 119320285 A + +(43) 申请公布日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411340118.9 + +(22) 申请日 2024.09.25 + +(71) 申请人 贵州大学 + +地址 550000 贵州省贵阳市花溪区贵州大学 + +申请人 益阳职业技术学院 + +(72) 发明人 周伟 程拓 邓春英 周少奇 陈富快 黄维民 艾金龙 周娟 谭学明 王雪郦 周道琴 姚鑫 + +(74)专利代理机构 东莞市中正知识产权事务所 +(普通合伙) 44231 + +专利代理师 李永霞 + +(51) Int. Cl. + +C05F 17/50 (2020.01) + +C05F 17/70 (2020.01) + +C05F 17/80 (2020.01) + +C05F 15/00 (2006.01) + +## (54) 发明名称 + +基于交替好氧厌氧工艺的食用菌废菌渣快速堆肥方法 + + + +## (57) 摘要 + +本发明提供基于交叠好氧厌氧工艺的食用菌废渣快速堆肥方法，涉及微生物堆肥技术领域，包括以下步骤：步骤一：将菌渣65-75%、秸秆15-22%、油粕5-7%以及预发酵物5-7%按照比例称好重量放入发酵罐中，使用搅拌器将其搅拌均匀，得到待发酵物料；步骤二：步骤一得到的待发酵物料进行厌氧发酵进行厌氧发酵，待温度升高至33℃-36℃后，开始降温至温度趋于平稳后发酵完成，厌氧发酵持续10-14天；步骤三：厌氧发酵完成以后，打开曝气机通入空气进入好氧发酵阶段。一方面，利用好氧环境的微生物加速其有机质矿化和分解小分子物质；另一方面，利用好氧环境的微生物繁殖降解有机质，产生高温，从而使其中的病原菌及杂草种子，使有机物达到稳定化。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00005.md b/markdowns/research_patent_00005.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0e88f6e4e251df28609e48f556301866f9e6019b --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00005.md @@ -0,0 +1,38 @@ + +## 基于交替好氧厌氧工艺的食用菌废菌渣快速堆肥方法 + +## 技术领域 + +[0001] 本发明涉及微生物堆肥技术领域，具体为基于交替好氧厌氧工艺的食用菌废菌渣快速堆肥方法。 + +## 背景技术 + +[0002] 现有使用食用菌废菌渣生产有机肥主要是采用好氧发酵的方式进行堆制,其工艺流程大致可以分为两种类型,一种是静态通风堆肥,另一种是强制通风堆肥,强制通风堆肥可以根据通风方式的不同分为翻堆式和曝气式.现有的有机肥生产厂家大多使用强制通风堆肥,在发酵前先将菌渣与各种辅料混合均匀,然后堆成条垛状或直接堆放至特定的槽、容器中等,使堆体形成一定的高度能够有良好通气效应,在堆制的过程中通过堆体的温度变化来进行翻堆或曝气直至堆体温度不再升高开始降低后进入腐熟阶段(二次发酵),当腐熟阶段的温度开始降低直至温度趋于平稳即腐熟完全,发酵完成. + +## 发明内容 + +[0003]（一）解决的技术问题 + +[0004] 针对现有技术的不足，本发明提供了基于交替好氧厌氧工艺的食用菌废菌渣快速堆肥方法，解决了现有发酵工艺普遍存在发酵周期长、发酵不完全等问题。 + +[0005]（二）技术方案 + +[0006] 为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:基于交替好氧厌氧工艺的食用菌废菌渣快速堆肥方法,包括以下步骤: + +[0007] 步骤一：将菌渣65-75%、秸秆15-22%、油粕5-7%以及预发酵物5-7%按照比例称好重量放入发酵罐中，使用搅拌器将其搅拌均匀，得到待发酵物料； + +[0008] 步骤二：步骤一得到的待发酵物料进行厌氧发酵进行厌氧发酵，待温度升高至33℃-36℃，开始降温至温度趋于平稳后发酵完成，厌氧发酵持续10-14天； + +[0009] 步骤三:厌氧发酵完成以后,打开曝气机通入空气进入好氧发酵阶段,待温度升高至51℃-55℃后,开始降温至温度趋于平稳后至发酵完成,发酵过程持续6-8天; + +[0010] 步骤四:将发酵完成的有机肥堆放至一旁等待装运。 + +[0011] 优选的,所述步骤三中曝气机通入空气的流量为18-22L/min. + +[0012] 优选的,所述步骤三发酵完成的产物为预发酵物。 + +[0013] 优选的，所述菌渣、秸秆、油粕的原料均在粉碎后参与到步骤一中使用，秸秆的原料在粉碎前进行121℃-124℃的高温灭菌。 + +[0014] 优选的，步骤二、三中温度趋于平稳的温度范围为23℃-26℃，过程中，温度在25℃时曝气机通入空气的流量为20L/min，在26℃时空气的流量为22L/min并进行搅拌翻堆。 + +[0015] 优选的，所述步骤三的曝气机连接有在发酵罐内底部的发酵盘以及与发酵盘并联的对待发酵物料进行多层通气发酵的通气管，所述通气管从发酵盘向上逐层间距增大1.35倍。 diff --git a/markdowns/research_patent_00006.md b/markdowns/research_patent_00006.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d6a680b815e44a42b308f3bc05f39e5562d63d20 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00006.md @@ -0,0 +1,21 @@ +[0030] 步骤四:将发酵完成的有机肥堆放至一旁等待装运。 + +[0031] 步骤二、三中温度趋于平稳的温度范围为23℃-26℃,过程中,温度在25℃时曝气机通入空气的流量为20L/min,在26℃时空气的流量为22L/min并进行搅拌推翻,上述中,通过通入空气便于快速降温完成发酵,避免降温不迅速的再发酵过程。 + +[0032] 步骤三的曝气机通过曝气管3连接有在发酵罐内底部的发酵盘5以及与发酵盘并联的对待发酵物料进行多层通气发酵的通气管，通气管从发酵盘向上逐层间距增大1.35倍。 + +[0033] 菌渣和预发酵物均在3℃-5℃下存储,预发酵物在参与到步骤一中前装袋密封在25℃下放置10-15小时,通过对预发酵物的密封,降低预发酵物中混杂的含氧量。 + +[0034] 油粕为豆粕、花生粕、菜籽粕、芝麻粕、玉米粕中的一种或几种，秸秆为玉米秸秆、小麦秸秆、高粱秸秆、芦苇秸秆中的任意一种。 + +[0035] 上述中,发酵罐包括有壳体保护层7以及上盖,在上盖上布置有温度探针6、采样孔8、智能控制装置2,曝气机、温度探针6、搅拌器1均与智能控制装置2电性连接,另外在曝气管4上布置有流量计3,流量计3也与智能控制装置2电性连接。 + +[0036] 本方法提出通过控制曝气间隔使其处于厌氧好氧交替反应状态。一方面，利用厌氧环境的微生物加速共有机质矿化和分解小分子物质；另一方面，利用好氧环境的微生物繁殖降解有机质，产生高温，从而杀死其中的病原菌及杂草种子，使有机物达到稳定化。 + +[0037] 我们做了两组实验进行对比分析,其中A组先进行好氧发酵然后进行厌氧发酵,B组先进行厌氧发酵然后进行好氧发酵,通过两组实验的堆肥过程的温度变化以及最后成品的种胚发芽指数的结果表明,B组经过19天的发酵已经达腐熟状态(GI>70)而A组还未达到腐熟(GI<70);B组发酵最高温度可以到54.7摄氏度,而A组只有47.2摄氏度,B组总发酵周期在17天,A组总发酵周期在20天。 + +[0038] + +
先氧后氧
GI64.81481481149.7354497
+ +[0039] 尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00007.md b/markdowns/research_patent_00007.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fd2b6f56fcac88fad8710692b758baadefa2138d --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00007.md @@ -0,0 +1,7 @@ + + +图1 + + + +图2 diff --git a/markdowns/research_patent_00008.md b/markdowns/research_patent_00008.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2f47958d4d55293c34d0b6f868cf21caabb024e3 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00008.md @@ -0,0 +1,55 @@ +(19) 国家知识产权局 + + + +## (12) 发明专利 + + + +(10)授权公告号 CN 118883420 B + +(45) 授权公告日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411340421.9 + +(22) 申请日 2024.09.25 + +(65) 同一申请的已公布的文献号 + +申请公布号 CN118883420A + +(43) 申请公布日 2024.11.01 + +(73)专利权人 深圳三思纵横科技股份有限公司 +地址 518000 广东省深圳市光明区马田街道合水口社区第三工业区第十八栋恒美新造邦8号楼 + +(72) 发明人 刘杰 梁廷峰 张艳龙 曾凡勇 王博 + +(74) 专利代理机构 成都恪睿信专利代理事务所 + +(普通合伙) 51303 + +专利代理师 陈兴强 + +(51) Int. Cl. + +G01N 19/00 (2006.01) + +(56)对比文件 + +CN 118565997 A,2024.08.30 + +CN 2835989 Y,2006.11.08 + +审查员 李妍臻 + +## (54) 发明名称 + +一种杯突试验机的控制方法及系统 + + + +## (57) 摘要 + +本发明涉及试验机控制技术领域,解决了现有技术中缺乏有效的整合方法来实时获取试样的状态信息,从而导致获取的杯突试验结果不精确的问题.该方法提供了一种杯突试验机的控制方法及系统.该方法包括:根据材料参数,获取实验负荷值和试验控制参数;根据夹紧负荷值,对试样试样进行夹持;根据所述试验控制参数,控制冲压装置进行杯突试验,同时在所述杯突试验的过程中进行数据采集,得到实际位移值、实际负荷值和板试样杯的杯突试验数据阈值;当满足预设停机条件时停机;根据实验位移值、实际负荷值和杯突试验数据阈值,得到杯突试验结果.本发明通过多维度数据整合克服了数据独立分析的局限性,使得杯突试验结果更精准,评价维度更全面. + diff --git a/markdowns/research_patent_00009.md b/markdowns/research_patent_00009.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b65984fad95c902226ba9ab11ec3ec02f65f2803 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00009.md @@ -0,0 +1,27 @@ +[0073] 根据所述裂缝首次出现时间、所述负荷峰值和所述位移峰值，得到所述杯突试验结果。 + +[0074] 第二方面,本发明实施例提供了一种杯突试验机的控制系统,所述控制系统用于控制杯突试验机,所述控制系统包括:图像采集模块、控制模块、冲压模块、传感器模块和电源模块,所述冲压模块用于控制冲压装置对板状试样进行冲压,传感器模块用于控制传感器实时监测施加在板状试样上的载荷和位移,所述电源模块用于控制电源向所述控制系统进行供电,所述图像采集装置用于采集杯突实验过程中的视频数据,所述控制模块用于执行第一方面任一项所述的杯突试验机的控制方法。 + +[0075] 综上所述，本发明的有益效果如下： + +[0076] 本发明实施例提供的一种环试验机的控制方法及系统，通过根据板试样环的材料参数，获取精确的夹紧负荷值和试验控制参数，包括冲击速度、最大冲压负荷值和最大位移值，确保冲压过程试样受力均匀，从而提高试验结果的准确性和可靠性。在环压试验过程中，控制传感器和图像采集装置同步采集实际位移值、实际负荷值和试验视频数据，实现对试验状态的实时监控。一旦检测到实际位移值或实际负荷值满足预设停机条件，立即控制冲压装置停机，避免因过度冲压造成的试样破坏或数据损失。结合了负荷值、位移值和试验视频数据，通过综合分析三者的变换趋势，能够更全面地反映试样在试验过程中的状态。这种多维度数据融合的方式，克服了传统方案中数据独立分析的局限性，使得试验结果更加精准、更加全面。通过自动化的参数获取、数据采集、和机控控制，减少了人工操作和判断带来的误差，提升了试验的自动化程度和工作效率。该方法能够适应不同材料的试样，利用材料参数调整试验控制参数，从而适用于多种材料和试验条件，扩大了环压试验机的应用范围。 + +## 附图说明 + +[0077] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图,这些均在本发明的保护范围内。 + +[0078] 图1为本发明实施例杯突试验机的结构示意图。 + +[0079] 图2为本发明实施例一种杯突试验机的控制方法的流程示意图。 + +[0080] 图3为本发明实施例一种杯突试验机的控制方法的流程示意图。 + +[0081] 图4为本发明实施例一种杯突试验机的控制方法的流程示意图。 + +[0082] 图5是本发明实施例一种杯突试验机的控制系统的结构示意图。 + +## 具体实施方式 + +[0083] 下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。 +[0084] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实 + diff --git a/markdowns/research_patent_00010.md b/markdowns/research_patent_00010.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e6309a6214da0f7aa6ad2794e198b74469fbe682 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00010.md @@ -0,0 +1,17 @@ +[104] 具体的，弹性模量是材料在弹性范围内应力与应变的比值，反映了材料的刚性。屈服强度是材料发生塑性变形时的应力，抗拉强度是材料在拉伸试验中所能承受的最大应力。硬度是材料抵抗局部塑性变形（如压入或划痕）的能力。延伸率是材料在拉伸至断裂时的伸长量与原始长度的比值，反映了材料的塑性。获取这些材料力学性能参数是为了准确设定冲击速度、最大冲击负荷值和最大位移值。这些参数直接影响试样在试验中的受力形为和失效模式。根据材料类型，通过查阅材料力学性能手册或数据表获取相应的弹性模量、屈服强度、抗拉强度、硬度和延伸率。对于标准材料，这些数据通常是已知的。在某些情况下，如果材料的性能未知或需要进一步验证，可以通过实验手段如拉伸试验、硬度测试等，直接测定这些力学性能参数。通过准确获取这些力学性能参数，可以确保试验过程中的力学条件符合材料的实际特性，进而提高试验结果的可靠性和精度。 + +[0105] S14、根据所述屈服强度、所述弹性模量和所述材料厚度,确定所述冲压速度; + +[106] 具体的，冲压速度是冲头在杯突试验过程中移动的速度，对材料的变形行为和应力状态有显著影响。确定冲压速度是为了在试验中平衡试样的塑性变形能力与冲压过程中可能引起的应力集中。合理的冲压速度有助于试样平稳变形而不发生早失效。根据试样的屈服强度和塑性模量，结合材料厚度，推荐合理的冲压速度范围。较高的屈服强度和较大的弹性模量通常需要较低的冲压速度，以避免试样在初始阶段发生断裂。可以用经验公式或实验数据对冲压速度进行调整，确保速度既能有效施加载荷，又能避免对试样的过度冲击。通过合理设定冲压速度，可以提高试样在试验过程中的安全性，确保材料在受力过程中逐步发生塑性变形，减少试样破裂的风险。 + +[0107] S15、根据所述屈服强度、所述材料厚度以及所述冲压区域截面积，确定所述最大冲压负荷值； + +[0108] 具体的，最大冲压负荷值这是指冲压过程中，试样所能承受的最大载荷值。超过这一负荷值，试样可能会发生断裂或其他形式的失效。·确定最大冲压负荷值是为了在试验过程中提供一个明确的载荷上限，确保试样在最大应力条件下仍能保持结构完整性。 + +[0109] 通过公式 $F_{\text{max}} = \sigma_y \cdot A$，其中 $F_{\text{max}}$ 为最大冲压负荷值，$\sigma_y$ 为屈服强度，$A$ 为冲压区域截面积。该公式表明，最大冲压负荷值与材料的屈服强度和冲压区域的面积成正比，而材料厚度在截面积的计算中已被考虑。通过计算和推导，得到试样所能承受的最大载荷，并在试验过程中设定为上限，以避免对试样施加过大的应力。通过精确计算最大冲压负荷值，可以有效防止试样在试验过程中过早破裂，确保试验的成功率和数据的可靠性。 + +[0110] S16、根据所述延伸率和所述材料厚度,确定所述最大位移值; + +[0111] 具体的，最大位移值是指在冲压过程中，冲压头在材料试样上产生的最大位移，超过这一位移值，材料可能会失去塑性或发生断裂。确定最大位移值是为了防止冲压头在试验过程中超过材料的延展能力，导致材料断裂或失效。根据材料的延伸率（$\epsilon$）和厚度（t），结合实验公式或试验数据，推导出最大位移值。在一实施例中，所述经验公式：$\delta_{max} = \epsilon \times t$，其中 $\delta_{max}$ 为最大位移值。将推导出的最大位移值作为冲压过程中的限制，确保冲压过程中位移不超过材料的延展极限。通过合理确定最大位移值，可以有效防止材料试样在试验中发生拉裂，确保冲压过程平稳进行，得到可靠的测试数据。 +[0112] S17，根据所述材料厚度和所述硬度，确定初始夹紧力值； + diff --git a/markdowns/research_patent_00011.md b/markdowns/research_patent_00011.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3df7738e31814979d79d564577b326d823ee8509 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00011.md @@ -0,0 +1,35 @@ +1. 一种杯突试验机的控制方法，其特征在于，所述杯突试验机包括机架、冲压头、固定装置、传感器和图像采集装置，其中，所述冲压装置包括依次连接的冲压头和液压驱动机构，所述液压驱动机构用作驱动所述冲压头对板状试样进行冲压，所述固定装置与所述机架固定连接，所述固定装置包括试样固定底座和固定设置于所述试样固定底座上的试样夹持机构，所述试样固定底座设置有冲压头过孔，所述图像采集装置设置于所述机架，所述传感器包括位移传感器和压力传感器，所述位移传感器用于获取所述冲压头的位移，所述压力传感器用于获取施加在板状试样上的载荷，所述方法包括： + +根据板状试样的材料参数，获取所述板状试样的夹紧负荷值以及所述杯突试验机的试验控制参数，其中，所述试验控制参数包括冲压速度、最大冲压负荷值和最大位移值； + +根据所述夹紧负荷值，通过所述试样夹持机构对放置于所述试样固定底座上的板状试样进行夹持； + +根据所述试验控制参数，控制所述冲压装置对所述板状试样进行杯突试验，并控制所述传感器和所述图像采集装置在所述杯突试验的过程中进行数据采集，得到实际位移值、实际负荷值和板状试样的杯突试验视频数据； + +当所述实际位移值和/或实际负荷值满足预设停机条件时,控制所述冲压装置停机,其具体包括: + +根据预设滤波算法对所述实际位移值和所述实际负荷值进行滤波，得到滤波位移值和滤波负荷值； + +根据所述滤波位移值和所述滤波负荷值进行曲线拟合,实时获取压力-位移关系拟合曲线; + +根据预设滑动窗口分别计算所述滤波位移值和所述滤波负荷值的变化率,得到位移变化率和负荷变化率; + +根据所述压力-位移关系拟合曲线和所述实际负荷值进行残差分析,得到负荷残差值; + +判断所述负荷残差值、所述位移变化率和所述负荷变化率是否满足所述预设停机条件，其中，所述预设停机条件包括：所述负荷残差值的绝对值大于预设残差阈值，且所述负荷变化率小于负荷变化率阈值和/或所述位移变化率大于位移变化率阈值； + +当满足所述预设停机条件时,控制所述冲压装置停机; + +根据所述实际位移值、所述实际负荷值和所述杯突试验视频数据，得到所述板状试样的杯突试验结果。 + +2. 根据权利要求1所述的杯突试验机的控制方法，其特征在于，根据板状试样的材料参数，获取所述板状试样的夹紧负荷值以及所述杯突试验机的试验控制参数，包括： + +获取所述板状试样的材料参数和所述冲压头的尺寸参数,其中,所述材料参数包括:材料类型和材料厚度; + +根据所述冲压头的尺寸参数，确定冲压区域截面积； + +根据所述材料类型，获取所述板状试样的弹性模量、屈服强度、抗拉强度、硬度和延伸率； + +根据所述屈服强度、所述弹性模量和所述材料厚度，确定所述冲压速度； + +根据所述屈服强度、所述材料厚度以及所述冲压区域截面积,确定所述最大冲压负荷值; diff --git a/markdowns/research_patent_00012.md b/markdowns/research_patent_00012.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f49190c9a50a46e873dfeb37b8a07556e4768743 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00012.md @@ -0,0 +1,22 @@ +[0201] S538、对所述第一异常点时刻序列中满足预设过滤条件的异常点进行滤波，得到第二异常点时刻序列，其中，所述预设过滤条件包括预设最小时间窗口内仅包括一个异常点以及所述异常点对应的残差值小于预设残差值阈值； + +[0202] 具体的,根据预设规则筛选掉不符合要求的异常点,预设残差阈值是一个设定的数值,用于判断残差值是否足够显著。如果异常点的强度不超过此阈值,则排除该点。强度阈值可以根据实际数据分布设定,比如异常点残差超过平均残差的2倍标准差。预设最小时间窗口是为了检查异常点是否存在时间上的连续性,连续时间上的异常点更有可能与物理变化相关,而单个孤立的异常点可能是噪声,如果在该时间窗口内只有一个异常点,则可以排除该点。 + +[0203] S539、根据预设空间聚类算法对所述第二异常点时刻序列进行聚类，得到目标异常点时刻序列； + +[0204] 具体的，使用聚类算法如DBSCAN将异常点聚集，找到密集的点群。DBSCAN可以识别密集点群并排除噪声点，设定最小点群大小和邻域半径，只有在同一时间段内，异常点的数量和密集度超过设定阈值时，才认为它们是有效的异常点，记为目标异常点时刻序列。通过聚类算法，将相关性更强的异常点归类在一起，进一步减少噪声，找到最有代表性的异常时刻。异常点时刻序列更加集中和代表性强，有助于明确关键时刻，有利于后续对试验视频的剪裁和分析。 + +[0205] S5310、根据所述目标异常点时刻序列,确定初始裂缝出现时刻; + +[0206] 具体的，初始裂缝出现时刻是杯突试验中从数据层面首次观察到试样表面出现裂缝的时间点，通常是试验过程中材料开始发生失效的关键时刻。根据聚类后的目标异常点时刻序列，找出可能代表初始裂缝出现的时刻，通常是序列中第一个显著的异常点。 + +[0207] S5311、根据所述初始裂缝出现时刻和预设提前剪裁时间,对所述杯突试验视频数据进行裁剪,得到所述目标杯突试验视频数据。 + +[0208] 具体的，计算出初始裂缝出现时刻后，向前推移预设的剪裁时间，确定视频数据的起始点，然后对视频进行剪裁，保留关键时刻，去除无关的部分，保留对结果分析最有意义的时间段，剪裁后的视频数据更具代表性，减少冗余信息，便于进行更准确的结果分析和总结。 + +[0209] 本实施例的步骤通过对杯突试验过程中的负荷和位移数据进行平滑、趋势分析、残差分析、异常检测、聚类等处理，最终确定初始裂纹的出现时刻，并剪裁相关视频数据，确保得到的目标杯突试验视频数据集中展示了试验中的关键部分。这种处理方法既提高了数据分析的精度，又减少了不必要的信息干扰，有助于更好地理解材料在试验中的表现和最终的试验结果。 + +[0210] S54、根据所述目标杯突试验视频数据、所述负荷值序列和所述位移值序列，得到所述杯突试验结果。 + +[0211] 具体的,根据负荷值、位移值和视频数据综合得出的试验分析结论,例如试样的破裂模式、极限负荷和变形特征等,将负荷值序列和位移值序列与裁剪后的目标视频数据结合,进行综合分析。通过分析负荷和位移随时间的变化来评估试样的破裂行为。对比视频数据中的裂缝特征和负荷、位移数据,确认裂缝的形成点和扩展过程。根据分析结果,生成试验报告,详细描述试样的破裂模式、最大负荷、变形量等试验结果。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00013.md b/markdowns/research_patent_00013.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..84fc7ebcf38d16abc9bb0366ccbbf77824529074 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00013.md @@ -0,0 +1,4 @@ + + + +图 1 diff --git a/markdowns/research_patent_00014.md b/markdowns/research_patent_00014.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..67f68d72b20860f27d7367617c5f92e7b9fc1590 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00014.md @@ -0,0 +1,8 @@ + + + +图 2 + + + +图 3 diff --git a/markdowns/research_patent_00015.md b/markdowns/research_patent_00015.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a54e0f9cf852cfd737a4c81631eb06d82c0133ba --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00015.md @@ -0,0 +1,8 @@ + + + +图 4 + + + +图 5 diff --git a/markdowns/research_patent_00016.md b/markdowns/research_patent_00016.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..10c5dfff915c29a22bf182054451635dea80d7c2 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00016.md @@ -0,0 +1,41 @@ +根据所述延伸率和所述材料厚度，确定所述最大位移值； + +根据所述材料厚度和所述硬度,确定初始夹紧负荷值; + +若所述初始夹紧负荷值大于等于预设夹紧负荷阈值，则以所述初始夹紧负荷值作为所述夹紧负荷值； + +若所述初始夹紧负荷值小于所述预设夹紧负荷阈值，则根据所述预设夹紧负荷阈值设置所述夹紧负荷值。 + +3. 根据权利要求1所述的杯突试验机的控制方法，其特征在于，所述根据所述试验控制参数，控制所述冲压装置对所述板状试样进行杯突试验，并控制所述传感器和所述图像采集装置在所述杯突试验的过程中进行数据采集，得到实际位移值、实际负荷值和板状试样的杯突试验视频数据，包括： + +根据所述冲压速度、最大冲压负荷值以及所述板状试样的材料类型,确定目标润滑油; + +将所述目标润滑油均匀涂覆在所述板状试样和所述冲压头的表面； + +根据所述冲压速度，确定所述位移传感器和所述压力传感器的采样频率，其中，所述采样频率和所述冲压速度呈正相关； + +根据所述冲压速度控制所述冲压装置对所述板状试样进行冲压； + +根据所述采样频率控制所述位移传感器和所述压力传感器分别采集的冲压过程中的实际位移值和实际负荷值，并控制所述图像采集装置获取冲压过程中所述板状试样的视频，得到杯突试验视频数据。 + +4. 根据权利要求1所述的杯突试验机的控制方法，其特征在于，所述判断所述负荷残差值、所述位移变化率和所述负荷变化率是否满足所述预设停机条件，包括： + +根据所述预设滑动窗口和所述滤波位移值，获取所述预设滑动窗口内的位移均值和位移标准差； + +根据所述预设滑动窗口和所述滤波负荷值，获取所述预设滑动窗口内的负荷均值和负荷标准差； + +根据所有所述预设滑动窗口内的位移均值和位移标准差进行第一动态阈值计算，得到所述位移变化率阈值； + +根据所有所述预设滑动窗口内的负荷均值和负荷标准差进行第二动态阈值计算,得到所述负荷变化率阈值; + +根据所述负荷变化率阈值、所述位移变化率阈值和预设残差阈值，判断是否满足所述预设停机条件。 + +5. 根据权利要求1-4任一项所述的杯突试验机的控制方法，其特征在于，所述根据所述实际位移值、所述实际负荷值和所述杯突试验视频数据，得到所述板状试样的杯突试验结果，包括： + +根据所述冲压装置停机前的所有实际负荷值,得到负荷值序列: + +根据所述冲压装置停机前的所有实际位移值,得到位移值序列; + +响应于所述杯突试验视频数据满足预设试验成功条件,根据所述负荷值序列和所述位移值序列,对所述杯突试验视频数据进行裁剪,获取目标杯突试验视频数据; + +根据所述目标杯突试验视频数据、所述负荷值序列和所述位移值序列，得到所述杯突试验结果。 diff --git a/markdowns/research_patent_00017.md b/markdowns/research_patent_00017.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..89940af7d9d775f8002a994a1e54f29373b54b4a --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00017.md @@ -0,0 +1,22 @@ +## 一种杯突试验机的控制方法及系统技术领域 + +[0001] 本发明涉及试验机控制技术领域,尤其涉及一种杯突试验机的控制方法及系统。 + +## 背景技术 + +[0002] 杯突试验是一种用于评估金属板材塑性变形能力的标准实验方法。通过冲压装置在板材表面施加逐渐增大的载荷，观察板材在冲压过程中是否出现裂纹或破裂，从而判断材料的成形性和抗裂性能。该试验广泛应用于汽车、航空、建筑等领域，以确保材料在实际应用中的可靠性和耐用性。 + +[0003] 传统的杯突试验机控制方案通常采用简单的力或位移控制策略，结合传感器数据实时监控试验进程。例如，当检测到冲压负荷达到预设的最大值或位移达到极限值时，控制系统会自动停止冲压装置的运行，以保护设备和试样。然而，这些控制方案往往只关注最终的力或位移极值，忽视了在试验过程中可能发生的材料异常变形或裂纹产生的早期信号。图像采集装置虽然用于记录试验过程，但通常只是用于事后分析，而未能在试验过程中实时提供有价值的反馈。 + +[0004] 现有的杯突试验机控制方案虽然同时采集了位移、负荷以及视频数据,但这些数据通常是独立分析的,缺乏一种有效的整合方法来实时获取试样的状态信息,从而导致获取的杯突试验结果不精准。 + +## 发明内容 + +[0005] 有鉴于此，本发明实施例提供了一种杯突试验机的控制方法及系统，用以解决现有技术缺乏有效的整合方法来实时获取试样的状态信息，从而导致获取的杯突试验结果不精准的问题。 + +[0006] 第一方面，本发明实施例提供了一种杯突试验机的控制方法，所述杯突试验机包括机架、冲压装置、固定装置、传感器和图像采集装置，其中，所述冲压装置包括依次连接的冲压头和液压驱动机构，所述冲压驱动机构用以驱动所述冲压头对板状试样进行冲压，所述固定装置与所述机架固定连接，所述固定装置包括试样固定底座和固定设置于所述试样固定座上的试样夹持机构，所述试样固定底座设置有冲压头过孔，所述图像采集装置设置于所述机架，所述传感器包括位移传感器和压力传感器，所述位移传感器用于获取所述冲压头的位移，所述压力传感器用于获取施加在板状试样上的载荷，所述方法包括： + +[0007] 根据板状试样的材料参数，获取所述板状试样的夹紧负荷值以及所述杯突试验机的试验控制参数，其中，所述试验控制参数包括冲压速度、最大冲压负荷值和最大位移值； +[0008] 根据所述夹紧负荷值，通过所述试样夹持机构对放置于所述试样固定底座上的板状试样进行夹持； + +[0009] 根据所述试验控制参数，控制所述冲压装置对所述板状试样进行杯突试验，并控制所述传感器和所述图像采集装置在所述杯突试验的过程中进行数据采集，得到实际位移值、实际负荷值和板状试样的杯突试验视频数据； diff --git a/markdowns/research_patent_00018.md b/markdowns/research_patent_00018.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f48edea3784d698cf58945e056f44a2150f38342 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00018.md @@ -0,0 +1,40 @@ + + +## (12) 发明专利申请 + + + +(10) 申请公布号 CN 119321029 A + +(43) 申请公布日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411342662.7 + +(22) 申请日 2024.09.25 + +(71) 申请人 江苏铂图智能设备有限公司 + +地址 221499 江苏省徐州市新沂市市府东 + +路与长江路交叉口东南300米路北 + +(72) 发明人 陈文强 闻斌 程圣峰 + +(74)专利代理机构 徐州卓新创燃知识产权代理事务所(普通合伙) 32841 + +专利代理师 孙凯 + +(51) Int. Cl. + +D05B 55/02 (2006.01) + +## (54) 发明名称 + +一种缝纫机针固定安装装置 + + + +## (57) 摘要 + +一种缝纫机针固定安装装置，属于缝纫机技术领域，包括针筒、活动卡件和机针，针筒内壁对称设有滑槽，活动卡件设于滑槽上，机针上端安装设于活动卡件上；活动卡件包括第一固定块、第二固定块和螺纹杆，第一固定块上设有内螺孔，第二固定块上设有沉孔，且沉孔与内螺孔设于同一轴线上，螺纹杆的一端活动设于沉孔内，螺纹杆的另一端贯穿沉孔螺纹连接设于内螺孔中，针筒外壁对称设有第一螺孔和第二螺孔，第一螺孔靠近沉孔设置，且第一螺孔与沉孔活动相接，第二螺孔靠近内螺孔设置，且第二螺孔与内螺孔活动相接，第一螺孔螺纹连接设有紧固件，第一固定块与第二固定块之间设有安装槽，方便机针安装到位，并紧固机针，避免机针安装不牢固和机针歪斜。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00019.md b/markdowns/research_patent_00019.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..944b3481e5bb8e5f5b94338fb0a2df08f30cbfff --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00019.md @@ -0,0 +1,3 @@ + + +图3 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00020.md b/markdowns/research_patent_00020.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ea3ecc8c93d9204344a2d2bea394259f8aaf6813 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00020.md @@ -0,0 +1,3 @@ + + +图4 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00021.md b/markdowns/research_patent_00021.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fd7b6c12537aa17ad1ce2122ec4ab11348596b7d --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00021.md @@ -0,0 +1,7 @@ + + +图6 + + + +图7 diff --git a/markdowns/research_patent_00022.md b/markdowns/research_patent_00022.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3fc64113ae09c62eab70239dab0d812407363570 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00022.md @@ -0,0 +1,25 @@ +## 一种缝纫机针固定安装装置技术领域 + +[0001] 本发明涉及缝纫机技术领域,具体是指一种缝纫机针固定安装装置。 + +## 背景技术 + +[0002] 缝纫机机针是缝纫机中用于缝制辅料的连线装置，机针又称缝针、车针，是缝纫机的重要组成附件。目前，部分缝纫机针用的固定安装装置，其在使用时需要用户将机针送入针管中，容易出现用户的操作失误使机针于针管中未完全插入，进而会造成后期的机针勾线困难，出现跳线的情况，还有可能使机针插入不牢固，机针歪斜，导致缝纫布料时发生偏移、皱褶、断线等问题，影响缝纫品质和效率。 + +## 发明内容 + +[0003] 针对上述情况,为克服现有技术的缺陷,本发明提供了一种缝纫机针固定安装装置,至少部分解决上述背景技术中提出的问题。 + +[0004] 本发明采用的技术方案如下:一种缝纫机固定安装装置,包括针筒、活动卡件和机针,所述针筒内壁对称设有滑槽,所述活动卡件设于针筒内,且所述活动卡件活动设于滑槽上,所述机针上端安装设于活动卡件上; + +所述活动卡件包括第一固定块、第二固定块和螺纹杆，所述第一固定块上设有内螺孔，所述第二固定块上设有沉孔，且所述沉孔与内螺孔设于同一轴线上，所述螺纹杆的一端活动设于沉孔内，所述螺纹杆的另一端贯穿沉孔螺纹连接于内螺孔上，第一固定块与第二固定块通过螺纹杆相连接，通过螺纹杆可调整第一固定块与第二固定块之间的距离，所述筒外壁对称设有第一螺孔和第二螺孔，所述第一螺孔靠近沉孔设置，且所述第一螺孔与沉孔活动相接，所述第二螺孔靠近内螺孔设置，且所述第二螺孔与内螺孔活动相接，所述第一螺纹连接设有紧固件，所述第一固定块与第二固定块之间设有安装槽，所述安装槽呈几字形设置，用于安装机针。 + +[0005] 进一步的,所述螺纹杆的一端设有十字槽,所述十字槽设于沉孔内,所述紧固件的一端设有十字起,所述十字起靠近针筒内壁设置,所述十字起与十字槽呈匹配设置。 + +[0006] 进一步的，所述第一固定块两侧对称设有收缩槽，所述收缩槽活动设有定位滑杆，所述定位滑杆的外端活动设于滑槽中，所述定位滑杆上固定设有卡板，且所述卡板设于卡设于收缩槽内，所述卡板活动贴合收缩槽侧壁设置，所述定位滑杆上设有伸缩弹簧，所述伸缩弹簧的一端抵靠卡板设置，所述伸缩弹簧的另一端抵靠收缩槽底壁设置。 + +[0007] 进一步的,所述针筒侧壁对称设有定位孔,且所述定位孔贯穿设于滑槽上端。 + +[0008] 进一步的，所述针筒外壁对称设有连接块，且所述连接块设于定位孔下方，所述连接块上设有可转动的弧形活动杆，所述活动杆的活动端铰接有顶针，所述顶针活动设于定位孔中。 + +[0009] 进一步的，所述针筒下端设有限位板，所述限位板固定设于针筒下端，所述限位板上贯穿设有限位槽孔。 diff --git a/markdowns/research_patent_00023.md b/markdowns/research_patent_00023.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5f5ba747d62b7d6082bc2c8d38c9b8608c86fbff --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00023.md @@ -0,0 +1,43 @@ +[0010] 进一步的，所述机针上端设有扁平状桨板，所述桨板与限位槽孔的大小呈匹配设置。 + +[0011] 在进一步的实施方案中，所述浆板的长度大于针筒内腔长度。 + +[0012] 在进一步的实施方案中,所述活动卡板上设有弹性垫,所述弹性垫设于第一固定块上,且所述弹性垫设于安装槽顶部。 + +[0013] 在进一步的实施方案中,所述紧固件的一端设有转柄,所述转柄设于针筒外端。 + +[0014] 采用上述结构本发明取得的有益效果如下： + +(1) 机针顶部推动活动扣件滑动至针筒上端，通过观察第一螺孔与沉孔、第二螺孔与内螺孔的对应情况，可判断机针是否完全插入，避免插入不完全造成后期的机针勾线困难、出现跳线的情况； + +(2) 活动卡件通过定位滑杆和定位孔一次位置固定，通过第一螺孔、紧固件、螺纹杆和第二螺孔完成二次位置固定，双重固定增加了机针安装的牢固性； + +(3) 当机针上端的浆板完全插入安装槽并滑动至滑槽上端时，浆板下端刚好处于限位槽孔中，然后通过紧固件夹紧安装槽，使限位槽孔和安装槽共同对机针浆板进行位置固定，防止机针歪斜而导致缝纫布料时发生偏移、皱褶、断线等问题，避免影响缝纫品质和效率。 + +## 附图说明 + +[0015] 图1为本发明实施例提出的缝纫机针固定安装装置的整体结构示意图； + +图2为本发明实施例提出的机针的结构示意图； + +图3为本发明实施例提出的针筒的正向透视图； + +图4为本发明实施例图1中A处的放大图； + +图5为本发明实施例提出的针筒的侧向透视图； + +图6为本发明实施例提出的活动卡件的结构示意图； + +图7为本发明实施例提出的限位板的结构示意图； + +图8为本发明实施例提出的螺纹杆的结构示意图； + +图9为本发明实施例提出的紧固件的结构示意图。 + +[0016] 其中,1.针筒,2.活动卡件,3.机针,4.滑槽,5.第一固定块,6.第二固定块,7.螺纹杆,8.内螺孔,9.沉孔,10.第一螺孔,11.第二螺孔,12.紧固件,13.安装槽,14.十字槽,15.十字起,16.收缩槽,17.定位滑杆,18.卡板,19.伸缩弹簧,20.定位孔,21.连接块,22.活动杆,23.顶针,24.限位块,25.限位槽孔,26.桨板,27.弹性垫,28.转柄。 + +[0017] 附图用来提供对实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本实施例一起用于解释，并不构成对实施例的限制。 + +## 具体实施方式 + +[0018] 下面将结合本发明实施例中的附图，对实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例；基于实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于保护的范围。 diff --git a/markdowns/research_patent_00024.md b/markdowns/research_patent_00024.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a2b1c95ea7bb902cad549abebec694c111b9e76d --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00024.md @@ -0,0 +1,3 @@ + + +图1 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00025.md b/markdowns/research_patent_00025.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cea4ba3f8b182c579722f48b4855822ed3ec22d8 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00025.md @@ -0,0 +1,58 @@ +## (12) 发明专利申请 + +(10)申请公布号 CN 119320332 A +(43)申请公布日 2025.01.17 + +(10) 申请公布号 CN 119320332 A + +(43) 申请公布日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411343735.4 + +(22) 申请日 2024.09.25 + +(71) 申请人 南京理工大学 + +地址 210094 江苏省南京市孝陵卫200号 + +(72) 发明人 徐勃 罗鑫 伊斯梅尔·谢巴尼 周国荣 黄静 + +(74) 专利代理机构 南京理工大学专利中心 32203 + +专利代理师 邹伟红 + +(51) Int. Cl. + +C07C 229/60(2006.01) + +CO7C 227/18(2006.01) + +CO7D 209/88(2006.01) + +CO7D 265/38(2006.01) + +C07D 279/26 (2006.01) + +C07D 219/14 (2006.01) + +CO7D 279/34(2006.01) + +C07D 241/48(2006.01) + +C07F 7/10 (2006.01) + +H10K 85/60 (2023.01) + +H10K 30/86 (2023.01) + +H10K 50/15 (2023.01) + + +## (54) 发明名称 + +含三苯胺二羧基自组装空穴传输材料、合成方法及作为光电器件的应用 + +## (57) 摘要 + +本发明属于有机半导体光电技术领域，记载了一种含三苯胺二羧基自组装空穴传输材料、合成方法及作为光电器件的应用。本发明以三苯胺二羧基为锚定基团，通过自组装单分子层策略，在分子结构中引入桥连单元和空穴传输单元，从而得到含三苯胺二羧基的空穴传输材料，可解决现有技术中具有锚定性能的有机小分子面临着稳定性差以及器件性能不佳等技术问题。本发明所述空穴传输材料中三苯胺二羧基的引入，能够提升光电器件的效率，延长其使用寿命，包括钙钛矿太阳能电池、钙钛矿发光二极管，以及量子点发光二极管等等。 +
金属电极
ETL
光吸收层或发光层
HTL（本发明的化合物）
ITO
glass
\ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00026.md b/markdowns/research_patent_00026.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4ae9b1ed23d69c007d732668b4c69c4c66b31f92 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00026.md @@ -0,0 +1,27 @@ +$\smiles{OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)c4ccc(cc4)N5c6ccccc6S(=O)(=O)c7ccccc57}$ +19 +$\smiles{OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)c4ccc(cc4)N5c6ccccc6[Si](C)(C)c7ccccc57 }$ +20 +$\smiles{OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)c4ccc(cc4)N5c6ccccc6C(C)(C)c7ccccc57 }$ +21 + +[005B] + +$\smiles{OC(=O)c1ccc(N(c2ccc(C(=O)O)cc2)c3ccc(-c4ccc(N5c6ccccc6C(C)(C)c7ccccc57)cc4)cc3)cc1}$ + +[0059] 实施例1 + +[0060] 化合物1的合成 + +$\smiles{COC(=O)c1ccc(Br)cc1.Nc1ccccc1>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccccc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(Br)cc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC}$ +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccccc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(Br)cc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC}$ + +[0061] + +$\smiles{Fc1ccc(cc1)Nc2ccc(F)cc2>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)OC)c3ccc(cc3)c4ccc(cc4)Br>>Fc1ccc(cc1)N(c2ccc(F)cc2)c3ccc(cc3)c4ccc(cc4)N(c5ccc(cc5)C(=O)O)c6ccc(cc6)C(=O)O}$ + +[0062] (1) 中间体1的合成： +$\smiles{c1(Br)ccc(C(=O)OC)cc1.c1(N)ccccc1>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccccc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC}$ +[0063] + +[0064] 将叔丁醇钠(7.74g, 80.53mmol)和80mL的甲苯加入至250mL的三口烧瓶，加热回流除水1小时后冷却至室温，然后依次加入苯胺(5.0g, 53.69mmol)、对溴苯甲酸甲酯(24.25g, 112.75mmol)以及$\mathrm{Pd}_{2}(\mathrm{dba})_{3}(0.1\mathrm{g}, 0.109\mathrm{mmol})$和$\mathrm{P}(\mathrm{t}-\mathrm{Bu})_{3}(2.0\mathrm{g}, 9.88\mathrm{mmol})$，升温至80℃搅拌10小时后，停止反应。将反应溶液冷却至室温，加入稀盐酸调节pH至中性，分液得到有机 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00027.md b/markdowns/research_patent_00027.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b887c54195bf5b782563dcd0d4ec7ad8a4373804 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00027.md @@ -0,0 +1,18 @@ +相并用无水硫酸钠干燥，柱色谱分离得到白色固体产物16.2g，产率83.5%。$^1$H NMR (400MHz, Chloroform-d) $\delta$7.71-7.65 (m, 4H), 7.38-7.33 (m, 4H), 7.32-7.25 (m, 2H), 7.13-7.08 (m, 2H), 7.04 (tt, J=7.7, 1.4Hz, 1H), 3.89 (s, 6H). HRMS (ESI, m/z): [M+H]$^+$ calculated for C$_{22}$H$_{20}$NO$_4$, 362.4050, found 362.4053. + +[0065] (2) 中间体2的合成： + +[0066] +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccccc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC.O=C1CCC(=O)N1Br>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(Br)cc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC}$ +[0067] 在冰浴 (0℃) 条件下，将中间体 1 (10.0g, 27.67mmol) 溶于 90mL 的 DMF 溶液中，然后滴加 10mL 的 N-溴代琥珀酰亚胺 (5.91g, 33.20mmol) DMF 混合溶液，继续搅拌 4 小时后，停止反应。加入 300mL 去离子水，过滤得到固体粗产物并用 100mL 甲苯重结晶，得到白色固体产物 9.85g，产率 80.0% 。$^{1}$H NMR (400MHz, Chloroform-d) δ 7.71-7.65 (m, 4H), 7.52-7.46 (m, 2H), 7.38-7.33 (m, 4H), 7.15 (dd, J = 8.6, 1.4Hz, 2H), 3.89 (s, 6H)。HRMS (ESI, m/z): $[M+H]^{+}$ calculated for $C_{22}H_{19}BrNO_{4}$, 441.3010, found 441.3015。 + +[0068] (3)化合物1的合成： + +[0069] +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(Br)cc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC.Fc1ccc(cc1)Nc2ccc(F)cc2>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)OC)c3ccc(cc3)Nc4ccc(cc4)N(c5ccc(F)cc5)c6ccc(F)cc6.OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)Nc4ccc(cc4)N(c5ccc(F)cc5)c6ccc(F)cc6} +$ +[0070] 将叔丁醇钠（0.65g，6.81mmol）和20mL的甲苯加入至100mL的三口烧瓶，加热回流除水1小时后冷却至室温，然后依次加入中间体2（2.0g，4.54mmol）、芳胺化合物（1.03g，5.00mmol）以及$Pd_{2}(dba)_{3}(0.04g,0.043mmol)$和$P(t-Bu)_{3}(0.8g,3.95mmol)$，升温至80℃搅拌15小时后，停止反应。浓缩反应溶液后得到固体粗产物，柱色谱纯化得到醋产物，然后在碱性条件下水解，搅拌约12h，反应液中析出大量固体产物，抽滤得到黄色固体1.30mg，产率53.3%$^{1}$H NMR（400MHz，Chloroform-d）δ12.71（s,2H），8.00-7.95（m,4H），7.33-7.28（m,4H），7.27-7.17（m,8H），7.11-7.03（m,4H）。HRMS（ESI,m/z）：$[M+H]^{+}$calculated for $C_{32}H_{23}F_{2}N_{2}O_{4}$，537.5428，found 537.5425。 + +[0071] 实施例2 + +[0072] 化合物2的合成 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00028.md b/markdowns/research_patent_00028.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..feafefa63ab0df4b22fa4adc4b63a01b9322fb48 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00028.md @@ -0,0 +1,22 @@ + +[0128] +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)OC)c3ccc(cc3)B4OC(C)(C)C(C)(C)O4.Brc1ccc(cc1)n2c3ccccc3c4ccccc24>> COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)OC)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccccc6c7ccccc57.OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccccc6c7ccccc57}$ +[0129] 化合物13的合成和化合物12的合成步骤相似,得到产物1.92g,产率53.8%。$^{1}$H NMR (400MHz, Chloroform-d) $\delta$12.71 (s, 2H), 8.17–8.10 (m, 2H), 8.01–7.95 (m, 4H), 7.70–7.62 (m, 4H), 7.61–7.54 (m, 4H), 7.39–7.33 (m, 1H), 7.33–7.27 (m, 7H), 7.23–7.17 (m, 2H). HRMS (ESI, m/z): [M+H]$^{+}$ calculated for C$_{38}$H$_{27}$N$_{4}$O$_{4}$, 575.6440, found 575.6445. + +[0130] 实施例14 + +[0131] 化合物14的合成： + +[0132] +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)OC)c3ccc(cc3)B4OC(C)(C)C(C)(C)O4.Brc1ccc(cc1)n2c3ccc(F)cc3c4cc(F)ccc24>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)OC)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccc(F)cc6c7cc(F)ccc57.OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccc(F)cc6c7cc(F)ccc57} +$ +[0133] 化合物14的合成和化合物12的合成步骤相似，得到产物2.11g，产率61.8%。$^{1}$H NMR (400 MHz, Chloroform-d) δ12.71 (s, 2H), 8.01-7.93 (m, 5H), 7.82 (dd, J=8.1, 2.8 Hz, 1H), 7.72-7.65 (m, 3H), 7.63-7.54 (m, 5H), 7.33-7.28 (m, 4H), 7.23-7.12 (m, 3H), 7.07 (td, J=8.0, 2.7 Hz, 1H). HRMS (ESI, m/z): $[M+H]^{+}$ calculated for $C_{38}H_{25}F_{2}N_{2}O_{4}$, 611.6248, found 611.6247. + +[0134] 实施例15 + +[0135] 化合物15的合成： + +[0136] +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)OC)c3ccc(cc3)B4OC(C)(C)C(C)(C)O4.Brc1ccc(cc1)n2c3ccc(F)cc3c4cc(F)ccc24>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)OC)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccc(OC)cc6c7cc(OC)ccc57.OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccc(OC)cc6c7cc(OC)ccc57}$ +[0137] 化合物15的合成和化合物12的合成步骤相似，得到产物1.86g,产率56.0%。$^{1}$H NMR (400MHz, Chloroform-d) $\delta$12.71 (s, 2H), 8.01-7.95 (m, 4H), 7.89 (d, J=2.8Hz, 1H), 7.70-7.63 (m, 3H), 7.62-7.54 (m, 4H), 7.39-7.28 (m, 6H), 7.23-7.17 (m, 2H), 6.92 (ddd, J=9.2, 8.1, 2.7Hz, 2H), 3.83 (s, 6H). HRMS (ESI, m/z): [M+H]$^{+}$calculated for C$_{40}$H$_{31}$N$_{2}$O$_{6}$ + diff --git a/markdowns/research_patent_00029.md b/markdowns/research_patent_00029.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bfd8596de844e6663e42a0993f5d7efb39481e4a --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00029.md @@ -0,0 +1,31 @@ +CN 119320332 A + +权利要求书 + +1. 一种含三苯胺二羧基的空穴传输材料,其特征在于,具有如下式(Ⅰ)所示的化学通式: + +$\smiles{[R]-c1ccc2c(c1)[N]([L]-c3ccc(cc3)[N](c4ccc(cc4)C(=O)O)c5ccc(cc5)C(=O)O)c6cc([Q])ccc6[X]2}$ + +式中，$R_1$-$R_2$独立地选自为氢、卤素、烷氧基、硫代烷氧基、三氟甲基、C1-C6烷基中任一种或两种，且$R_1$-$R_2$为不同的取代位置或不同取代数目；L表示为单键、苯基、噻吩、呋喃、联苯；X表示为空、单键、氧、硫、羰基、磺酰基、碳二甲基、氮甲基、硅二甲基。 + +2. 一种含三苯胺二羧基的空穴传输材料,其特征在于,其结构为式i到ix中的任意一种: + +$\smiles{OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccccc6c7ccccc57}$ + +$\smiles{OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)N(c5ccccc5)c6ccccc6}$ + +$\smiles{OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccccc6Oc7ccccc57}$ + +$\smiles{OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccccc6Sc7ccccc57}$ + +$\smiles{OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccccc6C(=O)c7ccccc57}$ + +$\smiles{OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccccc6S(=O)(=O)c7ccccc57}$ + +$\smiles{OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccccc6C(C)(C)c7ccccc57}$ + +$\smiles{OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccccc6N(C)c7ccccc57}$ + +$\smiles{OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccccc6[Si](C)(C)c7ccccc57}$ + +其中，$R_1$、$R_2$独立地选自-H、-F、-Cl、-Br、-I、-OCH$_3$、-SCH$_3$、-CH$_3$、-CH$_2$CH$_3$、-CF$_3$中任意一 diff --git a/markdowns/research_patent_00030.md b/markdowns/research_patent_00030.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f8614d69d610e8e00da621259b0c7da89fcf8ecd --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00030.md @@ -0,0 +1,39 @@ +CN 119320332 A + +说明书 + +[6161] 化合物21的合成和化合物12的合成步骤相似,得到产物1.48g,产率43.7%. $^{1}$H NMR (400MHz, Chloroform-d) $\delta$12.71 (s, 2H), 8.01-7.95 (m, 4H), 7.63-7.54 (m, 4H), 7.33-7.28 (m, 4H), 7.28-7.24 (m, 2H), 7.23-7.17 (m, 4H), 7.17-7.12 (m, 1H), 7.12-7.05 (m, 3H), 6.96 (dd, J=6.3, 1.4Hz, 2H), 1.62 (s, 6H). HRMS (ESI, m/z): [M+H]$^{+}$ calculated for C$_{41}$H$_{33}$N$_{2}$O$_{4}$, 617.7250, found 617.7256. + +[0162] 实施例22 + +[0163] 化合物22的合成： + +[0164] + +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)OC)c3ccc(cc3)B4OC(C)(C)C(C)(C)O4.Brc1ccc(cc1)n2c3ccccc3C(=O)c4ccccc24>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)OC)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccccc6C(=O)c7ccccc57>>OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccccc6C(=O)c7ccccc57} +$ + +[0165] 化合物22的合成和化合物12的合成步骤相似,得到产物1.99g,产率57.8%. $^{1}$H NMR (400MHz, Chloroform-d) $\delta$12.71 (s, 2H), 8.05 (dd, J = 7.7, 1.5Hz, 2H), 8.01 - 7.95 (m, 4H), 7.63 - 7.55 (m, 4H), 7.52 (ddd, J = 8.1, 7.3, 1.7Hz, 2H), 7.35 - 7.26 (m, 8H), 7.19 (dq, J = 7.8, 1.8Hz, 4H). HRMS (ESI, m/z): [M+H]$^{+}$ calculated for C$_{39}$H$_{27}$N$_{2}$O$_{5}$, 603.6540, found 603.6544. + +[0166] 以下通过本发明合成的化合物1至化合物22分别制备的钙钛矿太阳能电池器件A1至A22和钙钛矿发光二极管器件B1至B22的制备过程及性能检测效果分析,对本发明化合物的用途及效果进行进一步详细说明,其中,本发明的光电器件结构示意图如图1所示。 + +[0167] 应用例1 + +[0168] 器件A1即钙钛矿电池的制备,方法步骤如下: + +[0169] 1) ITO导电玻璃基底的清洗； + +[0170] 2) 空穴传输层 (HTL) 的制备：将化合物1溶解于乙醇溶剂中，旋涂于ITO上方后，120℃退火20min除去吸附的水分子备用； + +[0171] 3) 钙钛矿薄膜(钙钛矿(perovskite)层)的制备：钙钛矿前驱体溶液的溶度为1.2M，钙钛矿薄膜由反溶剂一步法制备得到。旋涂分为两个阶段，第一阶段速度为1000rpm s$^{-1}$，旋涂10s，加速度为200rpm s$^{-2}$；第二阶段为5000rpm s$^{-1}$涂30s，加速度为2000rpm s$^{-2}$，在第二阶段结束前20s，将600微升甲苯作为反溶剂滴加在钙钛矿膜中央，最后100℃加热30min即可得到最终的钙钛矿薄膜； + +[0172] 3)电子传输层(ETL)和空穴阻挡层制备:使用氯苯配制PCBM的溶液,浓度为20mg mL⁻¹,两步程序旋涂(800rpm s⁻¹,10s;4000rpm s⁻¹,30s),80℃退火10min。 + +[0173] 4) 空穴阻挡层制备: 最后, 滴涂120μL BCP的异丙醇溶液制备空穴阻挡层(ITO): + +[0174] 5) 背电极制备：使用真空蒸镀仪 $(5 \times 10^{-4} \text{Pa})$ 蒸镀 100 nm 银构成负极。 + +[0175] 器件A2制备方法与器件A1相同,除ITO上采用化合物2制备空穴传输层。 + +[0176] 器件A3制备方法与器件A1相同,除ITO上采用化合物3制备空穴传输层。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00031.md b/markdowns/research_patent_00031.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8a99344e8ebf2d04a8c58f6f58f4dacd4994baf4 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00031.md @@ -0,0 +1,172 @@ + +[0202] + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
器件代号短路电流密度(mA/cm)开路电压(V)填充因子
(%)		效率
(%)		效率相对值
(%)@240h
器件 AO21.431.1084.8317.0355
器件 AI23.331.0876.0619.3183
器件A222.761.0979.5519.8282
器件A322.791.0979.5619.9086
器件A422.561.0877.1118.9383
器件A522.691.0980.8120.1487
器件 A622.191.0978.3219.0382
器件A721.961.0980.5919.4287
器件 A822.241.1080.3019.6884
器件A922.211.0979.7319.4785
器件A1024.961.0678.8920.9386
器件A1125.491.0578.9121.2989
器件A1225.021.0574.2819.5586
器件A1324.821.0679.3821.0388
器件A1424.051.0677.6619.9384
器件A1524.021.0678.4520.1387
器件A1624.671.0778.6220.8985
器件A1720.111.1180.6018.0880
器件A1824.681.0771.3118.8878
器件A1921.771.0978.9118.8085
器件 A2020.851.0979.5518.1983
器件A2120.511.0780.1917.9476
+ +[0203] + +
器件 A2220.611.0780.8417.9272
+ +[0204] 从表1和图2-图7可以看出：(1)本发明的三苯胺羧基化合物作为空穴传输材料应用在钙钛矿电池里面，电池的短路密度大于$20mA/cm^{2}$，开路电压大于1.05V，填充子大于74%。在模拟太阳光强为1.5AM下的光电转化效率均大于17%，最高达到21.29%。对比参比器件A0，显示出较高的光转换效率。这主要是由于传输单元和三苯胺羧基的引入，调节材料的前线轨道能级，使其与活性层材料能级更加匹配，提高界面载流子注入与提取效率，提升器件效率。另外能够钝化界面的结构缺陷，延长钙钛矿活性层中的载流子寿命，提升钙钛矿电池的开路电压和填充因子。(2)由于传输单元和三苯胺羧基的引入，可以提高空穴传输材料的光稳定性，氧化还原稳定性，从表1可以看出，在高温高湿状态下放置240小时后，利用 + diff --git a/markdowns/research_patent_00032.md b/markdowns/research_patent_00032.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8fd34d9129aba27ef895eed90125c332c27b8dee --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00032.md @@ -0,0 +1,58 @@ + +本发明化合物作为空穴传输材料的钙钛矿电池，仍具有良好的光电转换效率，对比原始值，均高于70%，而参比器件A0只有55%，显示出本发明的电池良好的稳定性。传输单元除了可以增加材料的稳定性外，还可以增加材料的疏水性，减少钙钛矿电池工作时空气中的水分对钙钛矿层的侵蚀作用，提升电池的使用寿命。 + +[0205] 应用例2 + +[0206] 器件B1即钙钛矿发光二极管器件的制备,方法步骤如下: + +[0207] 1) ITO阳极: 将涂层厚度为150nm的ITO(氧化铟锡)玻璃基板用乙醇擦洗, 然后用丙酮清洗两次, 超声波洗涤20min, 洗涤结束后, 然后转移至等热台烘干, 烘烤结束后降温, 转移至UV-O₃处理15min; + +[0208] 2)空穴传输层(HTL)的制备:将化合物1溶解于乙醇溶剂中,旋涂于ITO上方后,120°C退火20min除去吸附的水分子备用; + +[0209] 3) 将钙钛矿量子点以2000rpm/45s，加速度为1000的旋涂参数旋于传输层上，并使用真空蒸镀仪，蒸镀45nm的TPBi作为电子传输层，在电子注入层上面真空蒸镀100nm的Al作为背电极。 + +[0210] 器件B2制备方法与器件B1相同,除ITO上采用化合物2制备空穴传输层。 + +[0211] 器件B3制备方法与器件B1相同,除ITO上采用化合物3制备空穴传输层。 + +[0212] 器件B4制备方法与器件B1相同,除ITO上采用化合物4制备空穴传输层。 + +[0213] 器件B5制备方法与器件B1相同,除ITO上采用化合物5制备空穴传输层。 + +[0214] 器件B6制备方法与器件B1相同,除ITO上采用化合物6制备空穴传输层。 + +[0215] 器件B7制备方法与器件B1相同,除ITO上采用化合物7制备空穴传输层。 + +[0216] 器件B8制备方法与器件B1相同,除ITO上采用化合物8制备空穴传输层。 + +[0217] 器件B9制备方法与器件B1相同,除ITO上采用化合物9制备空穴传输层。 + +[0218] 器件B10制备方法与器件B1相同，除ITO上采用化合物10制备空穴传输层。 + +[0219] 器件B11制备方法与器件B1相同，除ITO上采用化合物11制备空穴传输层。 + +[0220] 器件B12制备方法与器件B1相同，除ITO上采用化合物12制备空穴传输层。 + +[0221] 器件B13制备方法与器件B1相同，除ITO上采用化合物13制备空穴传输层。 + +[0222] 器件B14制备方法与器件B1相同，除ITO上采用化合物14制备空穴传输层。 + +[0223] 器件B15制备方法与器件B1相同，除ITO上采用化合物15制备空穴传输层。 + +[0224] 器件B16制备方法与器件B1相同,除ITO上采用化合物16制备空穴传输层。 + +[0225] 器件B17制备方法与器件B1相同，除ITO上采用化合物17制备空穴传输层。 + +[0226] 器件B18制备方法与器件B1相同，除ITO上采用化合物18制备空穴传输层。 + +[0227] 器件B19制备方法与器件B1相同，除ITO上采用化合物19制备空穴传输层。 + +[0228] 器件B20制备方法与器件B1相同，除ITO上采用化合物20制备空穴传输层。 + +[0229] 器件B21制备方法与器件B1相同，除ITO上采用化合物21制备空穴传输层。 + +[0230] 器件B22制备方法与器件B1相同,除ITO上采用化合物22制备空穴传输层。 + +[0231] 应用比较例2 + +[0232] 参比器件B0制备方法与器件B1相同，除ITO上采用空穴传输材料Ref制备空穴传输层，Ref的结构式如下： diff --git a/markdowns/research_patent_00033.md b/markdowns/research_patent_00033.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4a2d147930857a78c1d36e5ede00c6a64504f159 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00033.md @@ -0,0 +1,21 @@ + +[0233] + +$\smiles{O=P(O)(O)CCn1c2ccccc2c3ccccc13}$ + +[0234] 对上述所得的钙钛矿发光器件进行I-V-L测试,得到其相关性能参数如表2。 + +[0235] + +表2 + +[0236] + +
器件代号启亮电压
(V)		最大发光强度
(cd/dm²)		电流效率
(cd/A)		外量子效率
(%)
器件 B02.72968844.1211.30
器件 B12.62723948.8412.85
+ +[0237] + +
器件 B22.63236051.8413.63
器件 B32.63151251.7013.61
器件 B42.63028849.9713.15
器件 B52.62930649.4513.02
器件 B62.62780749.1012.95
器件 B72.62768548.5012.67
器件 B82.62773648.0312.41
器件 B92.63359750.8213.39
器件 B102.63060254.7714.46
器件 B112.63696049.1512.97
器件 B122.64416658.4415.24
器件 B132.64043257.6015.05
器件 B142.63981458.2615.22
器件 B152.63995958.4815.27
器件 B162.62946454.4614.56
器件 B172.63348763.9017.09
器件 B182.63113161.3916.44
器件 B192.63024967.1517.97
器件 B202.62274456.5714.92
器件 B212.61288149.4413.02
器件 B222.71268144.4811.72
+ +[0238] 从表2和图8-图13可以看出：(1)本发明的三苯胺羧基化合物作为空穴传输材料应用在钙钛矿发光二极管里面，启亮电压为2.6V，发光亮度均大于10000cd/m²，外量子效率均 + diff --git a/markdowns/research_patent_00034.md b/markdowns/research_patent_00034.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c11f4be92356e22af8f75db505cde35d2736107e --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00034.md @@ -0,0 +1,16 @@ +说 明 书 附 图 + + + +图1 + + + +图2 + + + +图3 + +28 + diff --git a/markdowns/research_patent_00035.md b/markdowns/research_patent_00035.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c5e8fefa626265146d9c3cb0eee5ad7a4b8ce1da --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00035.md @@ -0,0 +1,26 @@ + +种,且$R_1$和$R_2$是不同的取代位置或不同取代数目;L表示为单键、苯基、噻吩、呋喃或联苯。 + +3. 如权利要求1所述的含三苯胺二羧基的空穴传输材料，其特征在于，$R_{1}$、$R_{2}$ 独立地为$-H$、$-F$ 或 $-OCH_{3}$，且 $R_{1}$ 和 $R_{2}$ 在相同的对位取代位置；L 为单键或苯基；且当式(i)和(ii)中 L 为单键时，$R_{1}$、$R_{2}$ 不为$-H$。 + +4. 一种含三苯胺二羧基自组装空穴传输材料的合成方法，其特征在于，包括： + +S1、将对溴苯甲酸甲酯和苯胺，在叔丁醇钠$(t-\mathrm{BuONa})$、三叔丁基膦$\left(\mathrm{P}\left(\mathrm{t}-\mathrm{Bu}\right)_{3}\right)$和三二亚苄基丙酮二钯$\left(\mathrm{Pd}_{2}\left(\mathrm{dba}\right)_{3}\right)$的参与下，于甲苯$\left(\mathrm{Toluene}\right)$中进行布赫瓦尔德-哈特维希偶联反应，制备中间体1的步骤， + +$\smiles{COC(=O)c1ccc(Br)cc1.Nc1ccccc1>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccccc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC}$ + +S2、将中间体1与N-溴代琥珀酰亚胺(NBS)在N,N-二甲基甲酰胺(DMF)溶液中进行取代反应,制备中间体2的步骤, + +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccccc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC.O=C1CCC(=O)N1Br>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(Br)cc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC}$ + +S3.将中间体2与芳胺化合物，在叔丁醇钠、三叔丁基膦和三二亚苄基丙酮二钯的参与下，于甲苯中进行布赫瓦尔德-哈特维希偶联反应，再在氢氧化钠溶液中发生水解反应，制备目标产物含三苯胺二羧基的空穴传输材料的步骤， + +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(Br)cc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC.[R1]c1cc2c(cc1[R2])Nc3ccccc3[X]2>>OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6ccccc6Oc7ccccc57}$ + +其中，$R_1$、$R_2 = -H$、$-F$、$-OCH_3$，$X = $空、单键、氧、硫、羰基、磺酰基、碳二甲基、氮甲基、硅二甲基。 + +5. 权利要求4所述的方法，其特征在于：步骤S1中，苯胺、对氨基苯甲酸甲酯、叔丁醇钠、三叔丁基膦、三亚苄基丙酮二钯的摩尔比为$1:2\sim2.5:1.5\sim3:0.1\sim0.2:.0:0.01\sim0.05$；偶联反应温度为$80\sim100^\circ\text{C}$，偶联反应时间为$8\sim12\text{h}$；步骤S2中，中间体1和N-溴代琥珀酰亚胺的摩尔比为$1.0\sim1.01:1\sim1.5$；取代反应温度为$5\sim0^\circ\text{C}$，取代反应时间为$4\sim8\text{h}$；步骤S3中，中间体2、芳胺化合物、叔丁醇钠、三叔丁基膦、三亚苄基丙酮二钯的摩尔比为$1:1.1\sim1.2:1.5\sim2:0.1\sim0.2:0.01\sim0.05$；偶联反应温度为$80\sim100^\circ\text{C}$，偶联反应时间为$4\sim12\text{h}$。 + +6. 一种含三苯胺二羧基自组装空穴传输材料的合成方法，其特征在于，包括： + +(a) 将中间体2和联硼酸频那醇酯在醋酸钾和甲苯的混合溶液中, 通过二(三苯基膦)二氯化钯 $(Pd(PPh_3)_2Cl_2)$ 催化偶联反应, 制备中间体3的步骤, \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00036.md b/markdowns/research_patent_00036.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..890b0491a0759147c87fdf64fde6fc79b2e142c1 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00036.md @@ -0,0 +1,19 @@ +CN 119320332 A + +权利要求书 + +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(Br)cc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC.CC1(C)OB(B2OC(C)(C)C(C)(C)O2)OC1(C)C>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)B3OC(C)(C)C(C)(C)O3)c3ccc(cc3)C(=O)OC}$ + +(b) 将中间体3和溴代芳烃，并与碳酸钾和二(三苯基膦)二氯化钯在甲苯/乙醇/水的混合溶液中进行布赫瓦尔德-哈特维希偶联反应，并在盐酸体系中发生水解反应，制备目标产物含三苯胺二羧基的空穴传输材料的步骤， + +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)B3OC(C)(C)C(C)(C)O3)c3ccc(cc3)C(=O)OC.Brc1ccc2[X]c3cc([R2])ccc3Nc2cc1[R1]>>OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6cc([R1])cc6[X]c7cc([R2])ccc57}$ + +其中，$R_{1}, R_{2} = -H, -F, -OCH_{3}, X =$ 空、单键、氧、硫、羰基、磺酰基、碳二甲基、氮甲基、硅二甲基。 + +7. 如权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤（a）中，中间体2、联硼酸频那醇酯、醋酸钾和二（三苯基膦）二氯化钯的摩尔比为$1:1.2\sim2:2\sim3:0.01\sim0.05$；偶联反应温度为$80\sim120^\circ\text{C}$，偶联反应时间为$6\sim12\text{h}$；步骤（b）中，中间体3、溴代芳烃、碳酸钾和二（三苯基膦）二氯化钯的摩尔比为$1:1.1\sim1.2:1.5\sim3:0.1\sim0.05$；偶联反应温度为$80\sim100^\circ\text{C}$，偶联反应时间为$4\sim12\text{h}$。 + +8. 如权利要求1-3任一所述的含三苯胺二羧基自组装空穴传输材料在制备空穴传输层中的用途。 + +9. 一种光电器件，其特征在于，其包含权利要求1-3任一所述的含三苯胺二羧基自组装空穴传输材料制备的空穴传输层。 + +10. 如权利要求9所述的光电器件，其特征在于，所述的空穴传输层通过将所述的含三苯胺二羧基自组装空穴传输材料溶解于醇类溶剂中制成浓度为1～10mg/mL的溶液，再涂覆在衬底上得到。 diff --git a/markdowns/research_patent_00037.md b/markdowns/research_patent_00037.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b5c18123d479593726f1a27bc32f4ddb8986a7b3 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00037.md @@ -0,0 +1,26 @@ + +## 含三苯胺二羧基自组装空穴传输材料、合成方法及作为光电器件的应用 + +## 技术领域 + +[0001] 本发明属于有机半导体技术领域，具体涉及一种含三苯胺二羧基自组装空穴传输材料、合成方法及应用。 + +## 背景技术 + +[0002] 有机半导体材料因其分子设计多样性、重量轻、易于加工，并且具备广泛的集成应用特性，已经在溶液处理的薄膜电子器件中得到了广泛应用，这些器件包括有机场效应晶体管（OFETs）、有机太阳能电池（OSCs）、有机发光二极管（OLEDs）以及钙钛矿太阳能电池（PSCs）。这些器件的性能严重依赖于活性材料的固有特性和不同功能层界面的加工条件。除了对活性层的优化外，确保电荷载流子通过的异质结界面的质量也是提高器件性能的关键，这些界面不仅决定了后沉积材料的覆盖、均匀性和结晶度，还通过调节器件中的缺陷密度和电场，显著影响电荷的提取、注入、输运和复合。 + +[0003] 单分子自组装(SAMs)空穴传输材料作为电荷选择层，可以有效地提取电荷载流子，并通过调整能级排列、钝化衬底缺陷和调节活性层形貌，实现高效光伏器件，从而成为解决传统电荷传输层相关问题的理想候选者。特别是含有杂原子(如硫和氧)、胺、铵盐及卤素等取代基的SAMs，能够有效钝化缺陷，填补钙钛矿/SAM表面的空位，提高器件性能。然而，常用的SAMs，如$[4-(3,6-\text{二甲基}-9H-\text{咔唑}-9-\text{基})]$膦酸(Me-4PACz)，在底物上的分布不均匀，对钙钛矿前驱体的表面润湿性较差(Nature,2024,632,536-542)。这些特性对在Me-4PACz表面直接沉积高质量钙钛矿薄膜提出了挑战，可能导致较低的制造成品率和埋底界面的不希望的界面损耗。 + +## 发明内容 + +[0004] 本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种空穴传输性好、界面钝化能力强,适用于大规模应用的自组装单分子层空穴传输材料。 + +[0005] 为了达到上述目的,本发明提供了一种含三苯胺二羧基的空穴传输材料,具有如下式(1)所示的化学通式: + +[0006] + +$\smiles{OC(=O)c1ccc(cc1)N(c1ccc(cc1)C(=O)O)c1ccc(cc1)*N1c2c(*)cccc2*c2c1cccc2*}$ + +[0007] 式中，$R_{1}-R_{2}$ 独立地选自为氢、卤素、烷氧基、硫代烷氧基、三氟甲基、Cl-C6烷基中任 + + diff --git a/markdowns/research_patent_00038.md b/markdowns/research_patent_00038.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..94e3ee660e287210c6eb75262825ba9fa9c39f32 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00038.md @@ -0,0 +1,29 @@ + +[0014] + +$\smiles{COC(=O)c1ccc(Br)cc1.Nc1ccccc1>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccccc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC}$ + +[0015] S2、将中间体1与N-溴代琥珀酰亚胺(NBS)在N,N-二甲基甲酰胺(DMF)溶液中进行取代反应,制备中间体2的步骤, + +[0016] + +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccccc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC.O=C1CCC(=O)N1Br>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(Br)cc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC}$ + +[0017] S3，将中间体2与芳胺化合物，在叔丁醇钠、三叔丁基膦和三亚苄基丙酮二钯的参与下，于甲苯中进行布赫瓦尔德-哈特维希偶联反应，再在氢氧化钠溶液中发生水解反应，制备目标产物含三苯胺二羧基的空穴传输材料的步骤， + +[0018] + +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(Br)cc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC.Nc1ccc2Oc3ccccc3Nc2c1>>OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6cc([R1])cc6[X]c7cc([R2])ccc57}$ + +[0019] 其中，$R_{1}, R_{2} = -H, -F, -OCH_{3}, X =$ 空、单键、氧、硫、羰基、磺酰基、碳二甲基、氨基、硅二甲基。 + +[0020] 进一步的，步骤S1中，苯胺、对溴苯甲酸甲酯、叔丁醇钠、三叔丁基膦、三二亚苄基丙酮二钯的摩尔比为$1:2\sim2.5:1.5\sim3:0.1\sim0.2:0.01\sim0.05$；偶联反应温度为$80\sim100^{\circ}C$，偶联反应时间为$8\sim12h$。 + +[0021] 进一步的，步骤S2中，中间体1和N-溴代琥珀酰亚胺的摩尔比为$1.0 \sim 1.01:1 \sim 1.5$；取代反应温度为$-5 \sim 0^{\circ}C$，取代反应时间为$4 \sim 8h$。 + +[0022] 进步的,步骤S3中,中间体2、芳胺化合物、叔丁醇钠、三叔丁基膦、三二亚苄基丙酮二钯的摩尔比为1:1.1\~1.2:1.5\~2:0.1\~0.2:0.01\~0.05;偶联反应温度为80~100℃,偶联反应时间为4~12h。 + +[0023] 第三方面，本发明提供了一种第一方面所述的含三苯胺二羧基自组装空穴传输材料的合成方法，包括： + +[0024] （a）将中间体2和联硼酸频那醇酯在醋酸钾和甲苯的混合溶液中，通过二（三苯基膦）二氯化钯（$Pd(PPh_3)_2Cl_2$）催化偶联反应，制备中间体3的步骤， + diff --git a/markdowns/research_patent_00039.md b/markdowns/research_patent_00039.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..de9e47b661eb4fafdd42867840104f9a26e4401b --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00039.md @@ -0,0 +1,29 @@ + +[0025] + +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(Br)cc2)c3ccc(cc3)C(=O)OC.CC1(C)OB(B2OC(C)(C)C(C)(C)O2)OC1(C)C>>COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)B3OC(C)(C)C(C)(C)O3)c3ccc(cc3)C(=O)OC}$ + +[0026] (b) 将中间体3和溴代芳烃，并与碳酸钾和二(三苯基膦)二氯化钯在甲苯/乙醇/水的混合溶液中进行布赫瓦尔德-哈特维希偶联反应，并在盐酸体系中发生水解反应，制备目标产物含三苯胺二羧基的空穴传输材料的步骤， + +[0027] + +$\smiles{COC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)B3OC(C)(C)C(C)(C)O3)c3ccc(cc3)C(=O)OC.Brc1ccc2[X]c3cc([R2])ccc3Nc2cc1[R1]>>OC(=O)c1ccc(cc1)N(c2ccc(cc2)C(=O)O)c3ccc(cc3)-c4ccc(cc4)n5c6cc([R1])cc6[X]c7cc([R2])ccc57}$ + +[0028] 其中，$R_{1}, R_{2} = -H, -F, -OCH_{3}, X =$ 空、单键、氧、硫、羰基、磺酰基、碳二甲基、氨基、硅二甲基。 + +[0029] 进一步的，步骤(a)中，中间体2、联硼酸频那醇酯、醋酸钾和(二(三苯基膦)二氯化钯的摩尔比为1:1.2～2:2～3:0.01～0.05；偶联反应温度为80～120℃，偶联反应时间为6～12h。 + +[0030] 进一步的，步骤(b)中，中间体3、溴代芳烃、碳酸钾和二(三苯基膦)二氯化钯的摩尔比为$1:1.1\sim1.2:1.5\sim3:0.1\sim0.05$；偶联反应温度为$80\sim100^\circ C$，偶联反应时间为$4\sim12$h。 + +[0031] 第四方面,本发明提供了一种光电器件,其包含第一方面所述的含三苯胺二羧基自组装空穴传输材料制备的空穴传输层。 + +[0032] 进一步的，所述的光电器件为钙钛矿电池，其至少包括依次设置的透明导电氧化物衬底、空穴传输层、光吸收层、电子传输层和电极层。 + +[0033] 进一步的，所述的光电器件为钙钛矿发光二极管，其至少包括依次设置的透明导电氧化物衬底、空穴传输层、发光层、电子传输层和电极层。 + +[0034] 进一步的，所述的空穴传输层通过将所述的含三苯胺二羧基自组装空穴传输材料溶解于醇类溶剂中制成浓度为1～10mg/mL的溶液，再涂覆在透明导电氧化物衬底上得到。 +[0035] 与现有技术相比，本发明的有益效果在于： + +[0036] (1) 三苯胺羧基的引入，能够钝化界面的结构缺陷，延长活性层中的载流子寿命，提升光电器件的开路电压和填充因子。 + +[0037] (2) 三苯胺羧基的引入，能够调节材料的前线轨道能级，使其与活性层材料能级更加匹配，提高界面载流子注入与提取效率，提升器件功率转换效率和稳定性。 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00040.md b/markdowns/research_patent_00040.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6a3ce1504d3315ff229fda05d80c4098653af6e2 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00040.md @@ -0,0 +1,39 @@ + +## 附图说明 + +[003B] 图1为本发明的光电器件结构示意图； + +[0039] 图2为采用本发明提供的化合物1～4作为空穴传输材料制备的钙钛矿电池的J/V曲线图； + +[0040] 图3为采用本发明提供的化合物5～8作为空穴传输材料制备的钙钛矿电池的J/V曲线图； + +[0041] 图4为采用本发明提供的化合物9～11作为空穴传输材料制备的钙钛矿电池的J/V曲线图； + +[0042] 图5为采用本发明提供的化合物12～15作为空穴传输材料制备的钙钛矿电池的J/V曲线图； + +[0043] 图6为采用本发明提供的化合物16～19作为空穴传输材料制备的钙钛矿电池的J/V曲线图； + +[0044] 图7为采用本发明提供的化合物20～22作为空穴传输材料制备的钙钛矿电池的J/V曲线图； + +[0045] 图8为采用本发明提供的化合物1～4作为空穴传输材料制备的钙钛矿发光二极管的外量子效率随电流密度变化图； + +[0046] 图9为采用本发明提供的化合物5～8作为空穴传输材料制备的钙钛矿发光二极管的外量子效率随电流密度变化图； + +[0047] 图10为采用本发明提供的化合物9～11作为空穴传输材料制备的钙钛矿发光二极管的外量子效率随电流密度变化图； + +[0048] 图11为采用本发明提供的化合物12～15作为空穴传输材料制备的钙钛矿发光二极管的外量子效率随电流密度变化图； + +[0049] 图12为采用本发明提供的化合物16～19作为空穴传输材料制备的钙钛矿发光二极管的外量子效率随电流密度变化图； + +[0050] 图13为采用本发明提供的化合物20～22作为空穴传输材料制备的钙钛矿发光二极管的外量子效率随电流密度变化图。 + +## 具体实施方式 + +[0051] 为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效进行详细说明。 + +[0052] 除非另有定义，本文所使用的所有技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。 + +[0053] 实施例中未注明具体条件者，按照常规条件或制造商建议的条件进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市售购买获得的常规产品。 + +[0054] 本发明以三苯胺二羰基为锚定基团，通过自组装单分子层策略，在分子结构中引入桥连单元和空穴传输单元，从而得到含三苯胺二羰基的空穴传输材料，可以解决现有技术中具有锚定基团的有机小分子面临着稳定性差以及器件性能不佳等技术问题。本发明所述空穴传输材料中三苯胺二羰基的引入，能够提升光电器件的效率，延长其使用寿命，包括 + diff --git a/markdowns/research_patent_00041.md b/markdowns/research_patent_00041.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fed45c4294d1d536bd95bfac2284221258441937 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00041.md @@ -0,0 +1,44 @@ +(19) 国家知识产权局 + + + +## (12) 发明专利申请 + + + +(10) 申请公布号 CN 119321372 A + +(43) 申请公布日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411344336.X + +(22) 申请日 2024.09.25 + +(71) 申请人 潍柴动力股份有限公司 + +地址 261061 山东省潍坊市高新技术产业开发区福寿东街197号甲 + +(72) 发明人 梁帅帅 代子阳 + +(74) 专利代理机构 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 + +专利代理师 郎志涛 + +(51) Int. Cl. + +F02D 41/02 (2006.01) + +F02D 41/08 (2006.01) + +权利要求书2页 说明书9页 附图3页 + +## (54) 发明名称 + +行车再生控制方法、装置、车辆及计算机存储介质 + + + +## (57) 摘要 + +本发明公开了一种行车再生控制方法、行车再生控制器装置、计算机设备及存储介质，其中行车再生控制方法包括：当发动机进入行车再生模式时，根据颗粒捕捉器内碳载量累计第一时间和第二时间，其中，所述第一时间为计时总时，所述第二时间为所述第一时间内颗粒捕捉器温度低于预设温度的时间，所述预设温度小于所述颗粒捕捉器再生温度；计算所述第二时间与所述第一时间之比以得到低温再生占比；根据所述低温再生占比确定再生车速和再生退出碳载量，其中，所述再生怠速和所述再生退出碳载量均与所述低温再生占比呈正相关。本发明的行车再生控制方法，能够在DOC过程中使温度难以维持较高的水平时退出行车再生，从而减少整车油耗。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00042.md b/markdowns/research_patent_00042.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..80f4ff165994ae58f20e5d3011b70d3efb697d9e --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00042.md @@ -0,0 +1,14 @@ +[0087] 在一些实施例中，行车再生控制装置100还包括第二复位模块，第二复位模块用于当所述发动机退出所述行车再生模式，获取所述再生退出碳载量和标定再生退出碳载量；获取第二数值，其中所述第二数值为所述再生退出碳载量和所述标定再生退出碳载量中较小的一者的数值；将所述再生退出碳载量复位为所述第二数值。 + +[0088] 本领域技术人员可以理解,图7中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的行车再生控制装置100的限定,具体的行车再生控制装置100可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。 + +[0089] 本发明实施例的车辆,包括存储器和处理器,存储器存储有计算机程序,处理器执行计算机程序时实现如上实施例的行车再生控制方法的步骤。 + +[0090] 进一步地,车辆包括计算机设备,计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output,简称I/O)和通信接口.其中,处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接,通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线.其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力,该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器,该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库,该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境.该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息.该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信.该计算机程序被处理器执行时以实现上述行车再生方法. + +[0091] 本发明的实施例的计算机存储介质，其特征在于，计算机存储介质上存储有计算机可读指令，计算机可读指令被一个或多个处理器读取时，使得一个或多个处理器执行如上实施例的行车再生控制方法的步骤。 + +[0092] 在流程图中表示在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤,例如,可以被认为是为了实现逻辑功能的可执行指令的定序列表,可以具体实现在任何计算机可读存储介质中,以供执行执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从中指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用,或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言,“计算机可读存储介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或给于这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读存储介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下:具有一个或多个孔的电连接部(电子装置),便携式计算机盘盒(磁装置),随机存取存储器(RAM,Random Access Memory),只读存储器(ROM,Read-Only Memory),可擦除可编辑只读存储器(EPROM,Erassable Programmable Read-Only Memory,或闪速存储器),光纤装置,以及便携式光盘只读存储器(CDROM,Compact Disc Read-Only Memory)。另外,计算机可读存储介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质,因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描,接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序,然后将其存储在计算机存储器中。 + +[0093] 应当理解,本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路 + diff --git a/markdowns/research_patent_00043.md b/markdowns/research_patent_00043.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..68edf6e274ff694c4edd6754d7ca484bf0895c48 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00043.md @@ -0,0 +1,11 @@ + + +图1 + + + +图2 + + + +图3 diff --git a/markdowns/research_patent_00044.md b/markdowns/research_patent_00044.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f19e2771f0c4c91857a8623a12da078bcc45cec8 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00044.md @@ -0,0 +1,11 @@ + + +图4 + + + +图5 + + + +图6 diff --git a/markdowns/research_patent_00045.md b/markdowns/research_patent_00045.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..76d6287f4b19f3a5cf18e773571d1dbae1e76be2 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00045.md @@ -0,0 +1,25 @@ +## 行车再生控制方法、装置、车辆及计算机存储介质 + +## 技术领域 + +[0001] 本发明涉及发动机技术领域,尤其涉及一种行车再生控制方法、行车再生控制装置、车辆及计算机存储介质。 + +## 背景技术 + +[0002]本部分提供的仅仅是与本公开相关的背景信息，其并不必然是现有技术。 + +[0003] 在车辆进行行车再生时,如果频繁松踩油门会导致DOC过程中的温度难以维持较高的水平,从而导致行车再生过程所需的标定温度难以被满足,进而导致行车再生难以退出,从而导致行车再生过程持续较长时间,进而导致整车油耗增加。 + +## 发明内容 + +[0004] 本发明的目的是至少解决行车再生难以退出从而导致整车油耗增加的问题。该目的是通过以下技术方案实现的： + +[0005] 本发明的第一方面提出了一种行车再生控制方法,包括:当发动机进入行车再生模式,根据颗粒捕提器内碳载量累计第一时间和第二时间,其中,所述第一时间为计时总时间,所述第二时间为所述第一时间内颗粒捕提器温度低于预设温度的时间,所述预设温度小于所述颗粒捕提器再生温度;计算所述第二时间和所述第一时间之比以得到低温再生占比;根据所述低温再生占比确定再生怠速和再生退出碳载量,其中,所述再生怠速和所述再生退出碳载量均与所述低温再生占比呈正相关. + +[0006] 根据本发明的汽车再生控制方法,当发动机进入行车再生模式,对第一时间和第二时间进行累计,并通过第一时间和第二时间计算能够反映当前行车再生效果的低温再生占比,通过低温再生占比确定行车再生模式的再生怠速和再生退出碳载量,当行车再生过程所需求的标定温度难以被满足时,低温再生占比较高,较高的再生怠速能够提高DOC的温度,从而有助于行车再生的进行,以便DPF内的碳载量能够尽快达到再生退出碳载量,使得发动机能够尽快退出行车再生模式,较高的再生退出碳载量能够使得发动机尽快退出行车再生模式,从而避免发动机持续处于行车再生模式导致整车油耗增加。 + +[0007] 在本发明的一些实施方式中，所述当发动机进入行车再生模式，根据颗粒捕捉器内碳载量获取第一时间和第二时间，包括：当发动机进入行车再生模式，开始累计所述第一时间和所述第二时间；当碳载量低于预设值时，停止累计所述第一时间和所述第二时间，其中，所述预设值大于标定再生退出碳载量。 + +[0008] 在本发明的一些实施方式中，所述当发动机进入行车再生模式，开始累计所述第一时间和所述第二时间，包括：当发动机进入行车再生模式，判断所述是否存在后处理相关故障；当不存在所述后处理相关故障，开始累计所述第一时间和所述第二时间。 + +[0009]在本发明的一些实施方式中，在计算所述第二时间和所述第一时间之比以得到低温再生占比之后，且在所述根据所述低温再生占比确定再生怠速和再生退出碳载量之前，所述行车再生控制方法还包括：获取环境温度；根据所述环境温度获取温度修正系数；通过 diff --git a/markdowns/research_patent_00046.md b/markdowns/research_patent_00046.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a7d34efb592d32f31217e5ff7e82911cdcf38b5e --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00046.md @@ -0,0 +1,31 @@ +所述温度修正系数修正所述低温再生占比。 + +[0010] 在本发明的一些实施方式中，所述根据所述低温再生占比确定再生怠速和再生退出碳载量，包括：调取再生怠速数组，获取所述再生怠速数组中与所述低温再生占比对应的所述再生怠速；调取再生退出碳载量数组，获取所述再生退出碳载量数组中与所述低温再生占比对应的所述再生退出碳载量。 + +[0011] 在本发明的一些实施方式中，所述行车再生控制方法还包括：当所述发动机退出所述行车再生模式，获取所述再生怠速数组中的第一数值，将所述再生怠速复位为所述第一数值，其中，所述第一数值为所述再生怠速数组中的最小值。 + +[0012] 在本发明的一些实施方式中，所述行车再生控制方法还包括：当所述发动机退出所述行车再生模式，获取所述再生退出碳载量和标定再生退出碳载量；获取第二数值，其中所述第二数值为所述再生退出碳载量和所述标定再生退出碳载量中较小的一者的数值；将所述再生退出碳载量复位为所述第二数值。 + +[0013] 本发明的第一方面提出了一种行车再生控制装置，包括：累计模块、计时模块和确定模块。累计模块用于当发动机进入行车再生模式，根据颗粒捕提器内碳载量累计第一时间和第二时间，其中，所述第一时间为计时总时间，所述第二时间为所述第一时间内颗粒捕提器温度低于预设温度的时间，所述预设温度小于所述颗粒捕提器再生温度；计算模块用于根据所述第一时间和所述第二时间计算低温再生占比；确定模块用于根据所述低温再生占比确定再生怠速和再生退出碳载量，其中，所述再生怠速和所述再生退出碳载量均与所述低温再生占比呈正相关。 + +[0014] 本发明的第三方面提出了一种车辆，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面所述的行车再生控制方法的步骤。 + +[0015] 本发明的第四方面提出了一种计算机存储介质，其特征在于，计算机存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器读取时，使得一个或多个处理器执行如上第一方面所述的行车再生控制方法的步骤。 + +## 附图说明 + +[0016] 通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的附图标记表示相同的部件。在附图中； + +[0017] 图1为本发明实施例的行车再生控制方法的流程图； + +[0018] 图2为图1中步骤S100的流程图； + +[0019] 图3为图2中步骤S110的流程图； + +[0020] 图4为本发明实施例的行车再生控制方法的另一些步骤的流程图； + +[0021] 图5为本发明实施例的行车再生控制方法的再一些步骤的流程图； + +[0022] 图6为本发明实施例的行车再生控制方法的又一些步骤的流程图； + +[0023] 图7为本发明实施例的行车再生控制装置的示意图。 diff --git a/markdowns/research_patent_00047.md b/markdowns/research_patent_00047.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..270a4e8c97c38ae56f83566febd9ca52c15d960f --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00047.md @@ -0,0 +1,21 @@ +## 具体实施方式 + +[0024] 下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。 + +[0025] 应理解的是，文中使用的术语仅用于描述特定示例实施方式的目的，而无意于进行限制。除非下文又另外明确地指出，否则文中使用的单数形式“一”、“一个”以及“所述”也可以表示包括复数形式。术语“包括”、“包含”以及“含有”是包含性的，并且因此指明所陈述的特征、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但并不排除存在或者添加一个或多个其它特征、步骤、操作、元件、部件、和/或它们的组合。文中描述的方法步骤、过程，以及操作不解释为必须要求它们以所描述或说明的特定顺序执行，除非明确指出执行顺序。还应当理解，可以使用另外或者替代的步骤。 + +[0026] 尽管可以在文中使用术语第一、第二、第三等来描述多个元件、部件、区域、层和/或部段，但是，这些元件、部件、区域、层和/或部段不应被这些术语所限制。这些术语可以仅用来将一个元件、部件、区域、层或部段与另一区域、层或部段区分开。除非上下文明确地指出，否则诸如“第一”、“第二”之类的术语以及其它数字术语在文中使用时不暗示顺序或者次序。因此，以下讨论的第一元件、部件、区域、层或部段在不脱离示例实施方式的教导的情况下可以被称作第二元件、部件、区域、层或部段。 + +[0027] 为了便于描述，可以在文中使用空间相对关系术语来描述如图1中示出的一个元件或者特征相对于另一元件或者特征的关系，这些相对关系术语例如为“内部”、“外部”、“内侧”、“外侧”、“下面”、“下方”、“上面”、“上方”等。这种空间相对关系术语意于包括除图中描绘的方位之外的在使用或者操作中装置的不同方位。例如，如果在图中的装置翻转，那么描述为“在其它元件或者特征下方”或者“在其它元件或者特征下”的元件将随后定向为“在其它元件或者特征上面”或者“在其它元件或者特征上方”。因此，示例术语“在……下方”可以包括在上和在下的方位。装置可以另外定向（旋转90度或者在其它方向）并且文中使用的空间相对关系描述符相应地进行解释。 + +[002B] 首先,对相关名词进行简单介绍: + +[0029] DOC: 柴油机排气后处理的氧化催化技术 (Diesel Oxidation Catalyst), 用于氧化HC (总烃类化合物) 和CO (一氧化碳) 等污染物。 + +[0030] DPF: 柴油机颗粒捕集器 (Diesel Particulate Filter)，用于捕捉柴油机排气中颗粒物。 + +[0031] 行车再生:车辆行驶过程中,当DPF中积碳的含量达到一定值时,通过DOC燃烧提高DPF温度,清除DPF内累计的积碳,通过行车再生能够减少尾气中颗粒物的排放。 + +[0032] 碳载量：每升DPF体积内积碳的重量，单位是g/L，碳载量是衡量DPF内积碳多少的物理量，当碳载量高于一定值会触发行车再生，碳载量低于一定值会退出行车再生，其中，行车再生退出时的碳载量为再生退出碳载量。 + +[0033] 怠速（Idle Speed）是指内燃机在无负载的情况下，即离合器未接合、变速器处于空挡位置时，保持发动机稳定运转的最低转速。怠速是发动机正常运行的重要参数，能够影响到发动机的性能、燃油效率和排放水平。 diff --git a/markdowns/research_patent_00048.md b/markdowns/research_patent_00048.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c2ab40b0b79d7b6548cec46b43cf91646a70203e --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00048.md @@ -0,0 +1,50 @@ +(19) 国家知识产权局 + + + +## (12) 发明专利申请 + + + +(10) 申请公布号 CN 119323577 A + +(43) 申请公布日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411345431.1 + +(22) 申请日 2024.09.25 + +(71) 申请人 昆山杜克大学 + +地址 215316 江苏省苏州市昆山市杜克大道8号 + +(72) 发明人 罗冰 周若骏 张雷 + +(74) 专利代理机构 深圳市深佳知识产权代理事务所（普通合伙）44285 + +专利代理师 林志鹏 + +(51) Int. Cl. + +G06T 7/10(2017.01) + +G06N 3/0455(2023.01) + +G06N 3/0464(2023.01) + +G06M 3/098 (2023.01) + +G06F 21/62(2013.01) + +权利要求书2页 说明书9页 附图4页 + +## (54) 发明名称 + +基于联邦学习的MRI图像分割模型训练方法及相关装置 + + + +## (57) 摘要 + +本申请实施例公开了一种基于联邦学习的MRI图像分割模型训练方法及相关装置，各客户端对初始分割模型进行训练得到模型参数差值，服务器根据每个客户端的聚合权重对多个客户端发送的模型参数差值进行聚合，得到聚合梯度，根据聚合梯度更新初始分割模型得到中间态分割模型，将中间态分割模型作为初始分割模型并再次进行多次迭代，将最后一次迭代得到的中间态分割模型作为目标分割模型。采用了联邦学习多模态分割框架，各客户端使用本地多模态MRI图像训练分割模型，不泄漏本地数据，保护本地数据隐私，与中心服务器交互得到全局模型，全局模型对脑本地模型具有更强的泛化能力，从技术上可获取数据孤岛现象。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00049.md b/markdowns/research_patent_00049.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a2f32bff1e79a29f89b8d25a86ba2235c5846e16 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00049.md @@ -0,0 +1,28 @@ +练的MRI图像训练集占MRI图像总数据集的比例，该训练数据集比例从预设的分布序列中进行随机采样得到，进而可根据该训练数据集比例获取本地的多模态MRI图像训练集，并基于本地的多模态MRI图像训练集对初始分割模型进行训练。 + +[0071] 具体的，客户端可将数据集进行划分，并搭建联邦学习训练场景。例如，假设有N个医疗机构，$X_{k}$ 表示其中第k个机构的数据集，$W_{k}$ 代表$X_{k}$占总数据集的比例（即上述的训练数据集比例），并设定N个医疗机构对应的客户端的多个训练数据集比例的向量$\mathbf{W} = \left\{ \left( W_{1}, W_{2}, \ldots, W_{N} \right) \mid W_{I} > 0, \text{for } I = 1, 2, \ldots, \sum_{I=1}^{N} W_{I} = 1 \right\}$，W是从 + +Dirichlet分布中随机采样的一组向量，即$W\sim\mathrm{Dir}(W|d)$。为了让每个机构分到的数据集不过低，本实施例可将$\alpha$设置为大于或等于1的数值，例如设置为2。 + +[0072] 以第K个客户端(医疗机构)为例，从中心服务器接收到全局模型$\Theta^{t}$作为本地模型$\theta_{K}$，每个客户端将模型参数差值传输到中心服务器$\Delta_{K}=\theta_{K}^{\prime}-\theta_{K}$，其中$\theta_{K}^{\prime}$是经过本地模型训练后更新的模型参数。 + +[0073] 如图5示出客户端基于多模态MRI图像训练集对初始分割模型进行训练的一种场景,如图所示,该初始分割模型可由U-NET网络以及transformer,网络组成,在模型训练过程中,多模态MRI脑肿瘤图像作为模型输入,输入的图像经过U-NET网络编码器的多层卷积神经网络提取5个层次的特征,其中最高层次的特征被用于解码器进行上采样;利用transformer分别对其他4个层次的特征进行融合,并依次与四个阶段的上采样的特征矩阵连接,最后经过两个卷积操作和一个argmax函数得到分割掩码,并将预测分割掩码与多模态MRI图像训练集的groundtruth标签构建损失函数,例如该损失函数可定义为: + +[0074] + +$L = -\frac{2\sum_{x\in\Omega}F(x)\cdot Y(x)}{\sum_{x\in\Omega}F(x)^2 + \sum_{x\in\Omega}Y(x)^2} - \sum_{x\in\Omega}Y(x)\log\left(F(x) + (1-Y(x))\log(1-F(x))\right] / \sum_{x\in\Omega}1;$ + +[0075] 其中，$F(x)$ 为模型输出，$Y(x)$ 是 groundtruth 标签，$\Omega$ 表示图像像素区域，即指代 MRI 图像的每一个像素。 + +[0076] 当然，上述模型训练过程仅仅是一个示例，实际上客户端还可基于其他深度学习算法训练初始分割模型，并且初始分割模型也可以是其他图像分割网络模型结构，并不限于上述的模型结构，具体此处不作限定。 + +[0077] 基于图3所示实施例，其中一种优选的实施方式中，确定更新模型参数与初始分割模型的初始模型参数之间的模型参数差值，其具体方式可以是，根据预设的学习率以及损失函数对初始分割模型的初始模型参数进行梯度下降，得到梯度下降参数，并根据预设的先验上界对梯度下降参数进行梯度裁剪，得到梯度裁剪参数，计算梯度裁剪参数与初始模型参数之间的差值，得到模型参数差值。 + +[0078] 例如,根据预设的学习率以及损失函数对初始分割模型的初始模型参数进行梯度下降,得到梯度下降参数,其方式可表示如下: + +[0079] $\theta_{K}^{'} = \theta_{K} - \eta \nabla L(\theta_{K});$ + +[0080] 其中，$\theta_{k}^{\prime}$ 为经过梯度下降后的参数，$\theta_{k}$ 为初始分割模型的初始模型参数，$\eta \eta$ 为预先设置的学习率，$\nabla$ 为梯度（导数），L 为损失函数。 + +[0081] 在确定梯度下降参数之后,可进一步根据预设的先验上界对该梯度下降参数进行 + diff --git a/markdowns/research_patent_00050.md b/markdowns/research_patent_00050.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..86b9aa99a14cb6211ae5aee503016fc76a6cffbd --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00050.md @@ -0,0 +1,3 @@ + + +图2 diff --git a/markdowns/research_patent_00051.md b/markdowns/research_patent_00051.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..48a551256097c833b96d1924b3e83f1060b36f94 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00051.md @@ -0,0 +1,7 @@ + + +图3 + + + +图4 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00052.md b/markdowns/research_patent_00052.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7dceb84fd0d523ea8da7b53ae3216a733f642bcf --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00052.md @@ -0,0 +1,7 @@ + + +图5 + + + +图6 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00053.md b/markdowns/research_patent_00053.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..19d63cc5435dd0de5cea03a1f1eccbe0d735dce7 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00053.md @@ -0,0 +1,19 @@ +[0048] 基于上述实施例及其多种优选的实施方式,在根据每个客户端的聚合权重对多个客户端发送的模型参数差值进行聚合时,具体可获取预设的聚合概率,以及获取多个客户端的聚合权重之和,该聚合概率用于表示客户端获得的模型参数差值被发送至服务器的概率,并且,可根据该聚合概率、多个客户端的聚合权重之和以及多个客户端的聚合权重,对多个客户端发送的模型参数差值进行聚合。 + +[0049] 其中，在根据聚合概率、多个客户端的聚合权重之和以及多个客户端的聚合权重对多个客户端发送的模型参数差值进行聚合时，具体可对每个客户端计算该客户端发送的模型参数差值与该客户端的聚合权重之间的乘积，并对多个客户端的该乘积进行求和。之后，再计算求和得到的和值与聚合概率和聚合权重之和的比值，得到该聚合梯度。 + +[0050] 例如，服务器可接收各客户端发送的模型训练结果，即模型参数差值，并对多个客户端发送的模型参数差值进行聚合、裁剪以及添加噪声等操作来更新本地的全局初始分割模型以融合多个客户端的模型训练获得的不同知识。可预先设定梯度裁剪边界C、噪声参数σ、第K个客户端使用的训练样本数$n_k$、每个用户使用的样本数量上限$\hat{W}$。 + +[0051] 其中,第k个客户端使用的训练样本数$n_k$可根据多个客户端的训练数据集比例确定,该训练数据集比例也就是客户端用于模型训练的MRI图像数据集占MRI图像总数据集的比例,即计算MRI图像总数据集的数据量与该比例的乘积即可得到各客户端使用的训练样本数.其中,该训练数据集比例可从预设分布序列中随机采样得到.例如,为了模拟真实情况,而狄利克雷分布接近现实分布,因而可使用狄利克雷分布进行随机采样以确定各客户端的训练数据集比例. + +[0052] 梯度裁剪边界C可以是人为规定的超参数。每个用户使用的样本数量上限，是指当每个客户端只能使用每个病人一定数量的MRI图像进行本地模型训练时，该一定数量就是每个用户使用的样本数量上限。 + +[0053] 在获得上述参数之后，可随机初始化初始分割模型的模型参数得到全局初始分割模型 $\Theta^{t}$。并且，定义第 K 个客户端的聚合权重 $w_{K} = \min \left( \frac{n_{K}}{\omega}, 1 \right)$，并定义多个客户端的聚合权重之和 $W = \sum_{k} w_{K}$。 + +[0054] 在初始化模型参数得到全局初始分割模型 $\Theta^{t}$ 之后，可将本地的全局初始分割模型传输到各客户端上，客户端从中心服务器接收全局模型 $\Theta^{t}$ 作为本地模型 $\Theta_{K}$ ($\Theta_{K}$ 指代客户端的本地初始分割模型的模型参数)。每个客户端进行模型训练获得模型的更新模型参数 $\Theta_{K}^{\prime}$ ($\Theta_{K}^{\prime}$ 指代初始分割模型训练后更新的模型参数)，并计算模型参数差值 $\Delta_{K} = \Theta_{K}^{\prime} - \Theta_{K}$，并传输到中心服务器，从而服务器获得多个客户端发送的模型参数差值 $\Delta_{K}$。 + +[0055] 在收集到多个客户端的本地训练结果，即模型参数差值 $\Delta_{k}$ 之后，可对多个客户端发送的模型参数差值进行聚合，即聚合得到初始聚合梯度 $\Delta^{t}$ 的计算可表示如下： + +[0056] $\Delta^{t} = \frac{\sum_{k \in c^{t}} w_{k} \Delta_{K}}{qW};$ + +[0057] 其中，$c^{t}$ 指代全体客户端；q 指代客户端的聚合概率，即客户端的本地训练结果（即模型参数差值 $\Delta_{k}$）会有百分之 q 的概率被选中传输到中心服务器进行聚合，以进一步保护客户端的数据隐私。 diff --git a/markdowns/research_patent_00054.md b/markdowns/research_patent_00054.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..84908dc71ef5acb340554d6729c662cbbfb13c29 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00054.md @@ -0,0 +1,50 @@ +(19) 国家知识产权局 + + + +## (12) 发明专利申请 + + + +(10) 申请公布号 CN 119322588 A + +(43) 申请公布日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411345449.1 + +(22) 申请日 2024.09.25 + +(71) 申请人 苏州元脑智能科技有限公司 + +地址 215000 江苏省苏州市吴中经济开发 + +区郭巷街道官浦路1号9幢 + +(72) 发明人 王明磊 + +(74) 专利代理机构 北京润泽恒知识产权代理有 + +限公司 11319 + +专利代理师 姜影 + +(51) Int. Cl. + +G06F 3/06 (2006.01) + +G06F 13/16(2006.01) + +G06F 13/40 (2006.01) + +权利要求书2页 说明书12页 附图2页 + +## (54) 发明名称 + +一种硬盘管理系统、方法、电子设备及存储介质 + + + +## (57) 摘要 + +本公开提供了一种硬盘管理系统,方法,电子设备及存储介质,涉及硬盘管理领域,所述系统包括:CPU,用于向12CSWITCH芯片发送VPP信号;至少一个12CSWITCH芯片,用于接收CPU输出的VPP信号,并将VPP信号按照不同的PCIe端口,分别分配为多个分信号通道通过各自对应的12CSWITCH通道进行传输;解析模块,与12CSWITCH芯片通过多个12CSWITCH通道进行连接,用于接收来自12CSWITCH芯片的分信号通道,以及,根据分信号从多个NVME硬盘中确定出目标硬盘,并向目标硬盘发送对应的管理指令,本公开有效地展了可用的VPP地址数量,满足日益增长的NVME硬盘管理需求。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00055.md b/markdowns/research_patent_00055.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d867a72eed5275ed2f624b16385a00c7671dedaf --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00055.md @@ -0,0 +1,14 @@ +模块资源的占用,降低了设计复杂度。在本公开合并方案中,解析模块不再需要为每个NVMe硬盘分配不同的VPP地址进行解析,而是可以通过MC10传输的统一VPP信号进行管理,资源占用大幅减少,提升了解析效率。 + +[0053] 总体而言，本公开通过将VPP信号与高速数据传输信号线合并，优化了现有的VPP管理方案，显著提升了系统的设计简洁性、性能和扩展性。 + +[0054] 示例性地,所述系统还包括上行设备,所述上行设备通过复用所述I2CSWITCH通道,与所述解析模块进行连接;所述上行设备用于向所述解析模块发送I2C信号,所述I2C信号用于指示对NVME硬盘进行管理。 + +[0055] 在传统的VPP方案中，主板和上行设备（如Tri-mode RAID卡）各自通过独立的通道与解析模块（如CPLD）进行连接和通信。每个上行设备都会发送各自的管理信号（VPP信号或I2C信号）用于管理NVMe硬盘。与两种上行设备的信号来源不同，背板的解析模块，例如复杂可编程逻辑器件CPLD，需要针对每个设备分配不同的资源，如GPIO管脚和信号通道。CPLD需要分别处理主板和RAID卡的信号，占用了更多的GPIO和逻辑资源。两种上行设备的信号不一致，导致CPLD解析逻辑复杂，增加了CPLD物料选型成本。 + +[0056] 图3是本公开一个实施例提供的一种不同VPP上行信号复用情况下的硬盘管理系统拓扑示意图，如图3所示，本公开基于I2CSWITCH技术，将不同的上行设备（如主板和Tri-modeRAID卡）的信号统一起来，并通过复用相同的I2C通道与解析模块进行连接。I2CSWITCH芯片充当了一个多路选择器，用于根据不同的PCIe端口和其他上行设备，将管理信号（包括VPP信号和I2C信号）通过相应的通道传输到解析模块。I2CSWITCH能够处理来自多个不同上行设备的I2C信号或VPP信号，并选择适当的通道将这些信号发送到CPLD进行解析。主板输出的VPP信号不再通过独立的VPP线缆传输，而是与I2CSWITCH通道复用，和其他上行设备通过相同的I2CSWITCH通道传输。在图3所示的Tri-modeRAID卡中，I2C信号用于管理NVMe硬盘，在传统设计中通过不同的路径传输，而在本公开实施例中，Tri-modeRAID卡的I2C信号与主板的VPP信号可以共用相同的I2CSWITCH通道，并通过同一个路径传递给解析模块。主板的VPP信号和Tri-modeRAID卡的I2C信号可以共享相同的VPP地址。由于使用了I2CSWITCH，解析模块无需再为不同设备分配不同的地址空间，只需要对复用后的通道进行解析即可，极大简化了解析模块的解析逻辑。由于I2CSWITCH芯片能够将不同上行设备的信号进行统一管理，解析模块例如CPLD不再需要为每种设备独立分配GPU管脚或复杂的逻辑资源，只需要解析从I2CSWITCH通道发送过来的信号，执行NVMe硬盘的管理指令（如点灯、故障报告等）。 + +[0057] 示例性地，所述解析模块包括以下任意一项：复杂可编程逻辑器件CPLD、微控制器MCU以及PCA9555扩展器。 + +[058] CPLD(ComplexProgrammableLogicDevice,复杂可编程逻辑器件)是一种数字逻辑集成电路,它可以通过编程定义其逻辑行为,用于实现各种复杂的逻辑控制和信号处理任务,其硬件逻辑可以根据需求定制化设计和编程。如前所述,CPLD可以实时接收上行设备(如主板和Tri-modeRAID卡)通过I2CSWITCH传递的信号,解析其内容并对NVMe硬盘进行管理。CPLD能够通过编程实现对不同信号协议的兼容处理。由于CPLD具备高度可编程性,它可以根据不同的硬件需求,动态配置内部的逻辑资源,以应对不同的信号类型(如WPP信号和I2C信号)。并且CPLD具有并行处理能力,能够同时管理多个NVMe硬盘的状态,包括硬盘的故 + diff --git a/markdowns/research_patent_00056.md b/markdowns/research_patent_00056.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d48795621b62df40171c004f6af09ab9bb24fd72 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00056.md @@ -0,0 +1,7 @@ + + +图1 + + + +图2 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00057.md b/markdowns/research_patent_00057.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..48a551256097c833b96d1924b3e83f1060b36f94 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00057.md @@ -0,0 +1,7 @@ + + +图3 + + + +图4 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00058.md b/markdowns/research_patent_00058.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7c34827b9391f3d3bef65317da4a5091521bb293 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00058.md @@ -0,0 +1,52 @@ +(19) 国家知识产权局 + + + +## (12) 发明专利申请 + + + +(10) 申请公布号 CN 119324471 A + +(43) 申请公布日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411346490.0 + +G06Q 50/06 (2024.01) + +(22) 申请日 2024.09.26 + +(71) 申请人 南京工程学院 + +地址 211167 江苏省南京市江宁科学园弘景大道1号 + +(72) 发明人 马浩 童莹 韩哲哲 刘秉亨 + +陈全 林嘉俊 + +(74) 专利代理机构 南京睿之博知识产权代理有限公司 32296 + +专利代理师 杨雷 + +(51) Int. Cl. + +H02J 3/14 (2006.01) + +H02J 3/00 (2006.01) + +G060 10/0631(2023.01) + +G060 30/0201(2023.01) + +权利要求书5页 说明书7页 附图3页 + +## (54) 发明名称 + +一种基于改进差分进化算法的电动汽车有序充放电控制方法 + + + +## (57) 摘要 + +本发明公开了一种基于改进非分进化算法的电动汽车有序充放电控制方法，通过蒙特卡洛方法构建电动汽车充电行为的概率模型，并通过获取电网信息与充电电动率的信息，进行需求分析和电动汽车调度可行性判别；考虑电网运行安全风险和用户信用等级，制定动态电价；以用户综合成本和电网建设成本最小化为目标，建立充放电控制模型；采用改进的差分进化算法对模型进行求解，以获得最优电价和充放电策略，从而提升电力系统的运行效率和经济性。本发明有效克服现有电价策略在灵活性和成本方面的不足，以及动态电价制定在用户信用方面的缺陷，能够有效应对电网负荷波动，促进电动汽车与电网的协调发属。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00059.md b/markdowns/research_patent_00059.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..aea1b01ce1030c5f81a5ddfd6eb2310a112ecc31 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00059.md @@ -0,0 +1,41 @@ +[0045] 制定动态电价： + +[0046] 当$P(t)\geqslant P_{thresh}$时：电价公式： + +[0047] $C(t) = \left[ C_0 + \beta \cdot (P(t) - P_{\text{thresh}})^n \right] \left( 1 - k_2 \cdot \frac{S}{S_{\text{max}}} \right)$ + +[004B] 当$P(t)< P_{thresh}$时：电价公式： + +[0049] $C(t) = C_0 \cdot \left(1 - \alpha \cdot e^{-\gamma \cdot (P_{\text{thesh}} - P(t))}\right) \left(1 - k_2 \cdot \frac{S}{S_{\text{max}}}\right)$ + +[0050] 式中：$P_{thresh}$ 为电网安全风险值；$C_0$ 为基础电价；$\beta$ 为价格增长系数；$n$ 为电价对负荷敏感度的值数；$\alpha$ 为电价减少系数，控制低负荷时电价的下降幅度；$\gamma$ 为低负荷的衰减率。$S$ 为用户当前的信用分数，$S_{max}$ 为信用分数的最大值，$k_s$ 为信用折扣系数。 + +[0051] 本发明的动态电价策略，如图2所示该策略根据电网的实时负荷情况和用户信用等级来调整电价。通过激励用户在电价较低的时段进行充电，能够有效地减少电网的峰时负荷。且不同信用等级的用户享有的电价也不相同：用户信用等级高，充电的电价相对较低，用户信用等级低，充电的电价相对较高，且电价曲线能够根据电网的波动实现灵活的追踪，使得电动汽车用户能根据电价来调整充放电行为，提升电网的安全性。 + +[0052] 本发明的充放电策略优化模型；考虑电动汽车用户的综合充电成本和电网的建设成本，其目标函数为： + +[0053] + +$\min\{C_{chg}+C_{Dis}+C_{Bloss}+C_{grid}\}$ + +[0054] 式中：$C_{chg}$ 为电动汽车的充电费用，$C_{Dis}$ 为电动汽车的放电奖励，$C_{Bloss}$ 为电动汽车在充电时的电池老化成本，$C_{grid}$ 为电网建设成本。 + +[0055] + +$$ +\left\{ +\begin{array}{l} +C_{C A \ g} = C_t^c P_t^c X_t^c T^c \\ +C_{D i s} = C_t^d P_t^d X_t^d T^d \\ +C_{B l o s s} = \frac{C_B}{2 C_{e v} D_d L_c} \\ +C_{g r i d} = m P w \frac{i(1+i)^n}{(1+i)^n - 1} (1+\varepsilon)(1+\delta) +\end{array} +\right. +$$ + +[0056] 式中：$C_{t}^{c}$ 为电动汽车在 t 时刻充电的单位电价，$P_{t}^{c}$ 为电动汽车在 t 时刻充电的实时功率；$X_{t}^{c}$ 为电动汽车在 t 时刻的充电状态；$T^{r}$ 为电动汽车放电时间；$C_{t}^{d}$ 为电动汽车在 t 时刻放电的单位电价，$P_{t}^{d}$ 为电动汽车在 t 时刻放电的实时功率，$X_{t}^{d}$ 为电动汽车在 t 时刻的放电状态，$T^{d}$ 为电动汽车放电时间，$C_{B}$ 为电动汽车电池投资成本，$C_{ev}$ 为电动汽车电池容量，$D_{d}$ 为电动汽车电池的放电深度，$L_{c}$ 为电动汽车电池的循环寿命；$P_{t}^{c}$ 为电动汽车在 t 时刻的充电功率，m 为单位发电机组对应的投资成本，$P_{w}$ 为电网通过发电机备用机组进行辅助削峰的电量；n 为已使用的年数；i 为年利率；$\frac{t(1+t)^{n}}{(1+t)^{n-1}}$ 为发电机组容量建设投资成本转换为等年值的系数；$\varepsilon$ 为建设发电机组时采取的旋转备用率；$\delta$ 为单位负荷机组建设后所需的人工维护成本与建设投资成本。 + +[0057] 构建带约束的充放电策略优化调度模型； + +[0058] 充放电策略制定阶段目标函数受制于电动汽车充放电状态约束、电动汽车荷电状 + diff --git a/markdowns/research_patent_00060.md b/markdowns/research_patent_00060.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9fac0f464be60dcca559af5bea3334d1461899fb --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00060.md @@ -0,0 +1,49 @@ +态约束和电动汽车充放电功率约束,建立约束条件: + +[0059] 电动汽车充放电状态约束： + +[0060] + +$X_{t}^{c}=\begin{cases}1,&EV充电状态\\0,&EV不在充电状态\end{cases}$ + +$X_{t}^{d}=\begin{cases}1,&EV处于放电状态\\0,&EV处于其他状态\end{cases}$ + +$X_{t}^{c}+X_{t}^{d}\leq1$ + +[0061] 电动汽车荷电状态约束： + +[0062] $SOC_{min} \leq SOC_d \leq SOC_{max}$ + +[0063] $SOC_{\min} \leqslant SOC_i \leqslant SOC_{\max}$ + +[0064] $SOC_{l} = SOC_{l} + \frac{\Delta T \sum_{t=T_{c}}^{T_{p}} \left( P_{t}^{c} X_{t}^{c} \eta_{ev}^{c} - P_{t}^{c} X_{t}^{c} \eta_{ev}^{d} \right)}{Cap_{ev}^{bat}}$ + +[0065] 式中：$\Delta T$表示充电结束时刻与充电开始时刻的时间间隔，$T_{\beta}$为放电结束时刻；$T_{\text{c}}$为充放电开始时刻；$SOC_{\text{i}}$为电动汽车在入网电网时的荷电容量，$SOC_{\text{d}}$为电动汽车在离网电网时的荷电容量；$SOC_{\text{min}}$与$SOC_{\text{max}}$分别表示电动汽车电池最小与最大的荷电状态，$\eta_{\text{ev}}^{\text{c}}$与$\eta_{\text{n}}^{\text{d}}$为电动汽车充电的效率与放电的效率，$Cap_{\text{w}}^{\text{bart}}$为电动汽车电池额定容量； + +[0066] 电动汽车充放电功率约束： + +[0067] + +$0 \leq P_{t}^{c} \leq P_{\max}^{c}$ + +$0\leq P_{t}^{d}\leq P_{m a x}^{d}$ + +[0068] 式中：$P_{\max}^c$为电动汽车最大充电功率，$P_{\max}^d$为电动汽车最大放电功率。 + +[0069] 步骤4:综合考虑电动汽车用户的综合充电成本与电网建设成本,并依据电动汽车的充放电状态、荷电状态及功率限制,构建的电动汽车充放电策略优化调度模型; + +[0070] 步骤5:利用改进的差分进化算法求解优化调度模型,得到最优动态电价及对应的有序充放电控制策略,并由智能充电桩执行。 + +[0071] 所述改进的差分进化算法的步骤包括种群初始化，聚类分析，变异操作，交叉操作，选择操作，子群间信息交流。 + +[0072] 步骤6.1:种群初始化:在n维空间中随机产生满足约束条件的M个个体; + +[0073] $x_{ij}(0) = rand_{ij}(0,1)(x_{ij}^U - x_{ij}^L) + x_{ij}^L$ + +[0074] 式中：$x_{ij}(0)$ 为第 i 个个体的第 j 个参数在 t=0 时刻的初始值；$x_{ij}^{U}$ 和 $x_{ij}^{L}$ 分别为第 j 个参数的上界和下界，$\mathrm{rand}_{ij}(0,1)$ 是 [0,1] 之间的随机数。 + +[0075] 步骤6.2:聚类分析(使用密度峰值聚类算法):对种群进行聚类分析,将种群划分为K个子群。具体步骤: + +[0076] 步骤6.2.1. 计算距离矩阵：计算种群中个体之间的欧几里得距离，构建距离矩阵D； + +[0077] $D_{ij} = ||x_i - x_j||$ diff --git a/markdowns/research_patent_00061.md b/markdowns/research_patent_00061.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7a5e154477cb034cde408fed358f1e8dacbc146f --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00061.md @@ -0,0 +1,3 @@ + + +图1 diff --git a/markdowns/research_patent_00062.md b/markdowns/research_patent_00062.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ab85c77fc2e160b28eb99df268414fb4d134962b --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00062.md @@ -0,0 +1,7 @@ + + +图2 + + + +图3 diff --git a/markdowns/research_patent_00063.md b/markdowns/research_patent_00063.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..af74a37c7265244bcdeff2e888066282aa6b5940 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00063.md @@ -0,0 +1,35 @@ +1. 一种基于改进差分进化算法的电动汽车有序充放电控制方法，其特征在于，包括以下步骤： + +步骤1. 采用蒙特卡洛方法，建立包含充电开始时间、充电结束时间、日行驶里程及充电时长的电动汽车充电行为概率模型； + +步骤2. 通过获取电网信息与充电电动汽车的信息，智能充电桩进行需求分析和电动汽车调度可行性判别； + +步骤3:通过计算当前的电网安全风险值,并将用户划分为不同的信用等级,构建出不同用户信用评估系数,在此基础上,制定灵活的动态电价策略; + +步骤4:综合考虑电动汽车用户的综合充电成本与电网建设成本,并依据电动汽车的充放电状态、荷电状态及功率限制,构建的电动汽车充放电策略优化调度模型; + +步骤5:利用改进的差分进化算法求解优化调度模型,得到最优动态电价及对应的有序充放电控制策略,并由智能充电桩执行。 + +2. 根据权利要求要求1所述的一种基于改进差分进化算法的电动汽车有序充放电控制方法，其特征在于，所述步骤1中，电动汽车充电行为的概率分布模型，由充电开始时间模型、充电结束时间模型、日行驶里程模型和充电时长模型组成； + +所述的充电开始时间模型为： + +$$f(t_a) = \begin{cases} \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma_a} \exp\left(-\dfrac{(t_a + 24 - \mu_a)^2}{2\sigma_a^2}\right), & 0 < t_a \leq u_a - 12 \\ \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma_a} \exp\left(-\dfrac{(t_a - \mu_a)^2}{2\sigma_a^2}\right) & , u_a - 12 < t_a \leq 24 \end{cases}$$ + +式中：$t_{a}$ 表示充电开始时间；$\mu_{a}$ 表示充电开始时间 $t_{a}$ 的均值；$\sigma_{a}$ 表示充电开始时间 $t_{a}$ 的标准差；$f(t_{a})$ 表示充电开始时间 $t_{a}$ 的概率函数； + +所述的充电结束时间模型为： + +$f(t_i) = \begin{cases} \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma_i} \exp\left(-\frac{(t_i - \mu_i)^2}{2\sigma_i^2}\right) & , 0 < t_i \leq u_i + 12 \\ \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma_i} \exp\left(-\frac{(t_i - 24 - \mu_i)^2}{2\sigma_i^2}\right) & , u_i + 12 < t_i \leq 24 \end{cases}$ + +式中：$t_{i}$ 表示充电结束时间；$u_{i}$ 表示充电结束时间 $t_{i}$ 的均值；$\sigma_{a}$ 表示充电结束时间 $t_{i}$ 的标准差；$f(t_{i})$ 表示充电结束时间 $t_{i}$ 的概率函数； + +日行驶里程符合对数正态分布$f_{d}(x)$为： + +$f_{\mathrm{d}}(x)={\frac{1}{x\sigma{\sqrt{2\pi}}}}\exp\quad[{\frac{-(\ln x-\mu_{l})^{2}}{2\sigma_{l}^{2}}}]$ + +式中：$x$表示日行驶里程；$\mu_1$表示行驶里程的均值；$\sigma_1$表示行驶里程的标准差；$lnx$表示行驶里程的自然对数； + +结合EV用户的出行特性,计算调度EVi充电所需时长$T_{i}$: + +$T_{i} = \frac{(SOC_{d} - SOC_{i}) \times S_{e}}{P_{i} \times \eta}$ diff --git a/markdowns/research_patent_00064.md b/markdowns/research_patent_00064.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..789f5ecc453a78b88bae72a7950166356f82ad46 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00064.md @@ -0,0 +1,44 @@ +式中：$T_{i}$ 为第 i 辆电动汽车的充电时长；$S_{c}$ 为电动汽车的电池容量；$SOC_{d}$ 为电动汽车充电结束时电池的荷电状态；$SOC_{i}$ 为电动汽车充电开始时电池的荷电状态；$P_{i}$ 为电动汽车的充电功率；$\eta$ 为电动汽车的充电效率。 + +3. 根据权利要求1所述一种基于改进差分进化算法的电动汽车有序充放电控制方法，其特征在于，所述步骤2中，通过获取电网信息与充电电动汽车的信息分别包括：预计离开时间、期望电量及可调度意愿，剩余荷电状态SOC、EV电池容量，汽车还有基础负荷信息；其所述的需求性分析： + +$\left\{ \begin{array}{l} I=1,\text{进行可行性判断} \\ I=0,\text{直接进行无序充电} \end{array} \right.$ + +式中：I=1 表示电动汽车的有调度意愿，I=0 表示电动汽车的无调度意愿； +电动汽车调度可行性判别： + +$$ +\left\{ +\begin{array}{l} +\text { if } T_{i} \leq T_{L}-T_{a} \text {, 则可进行调度 } \\ +\text { if } T_{i} \geq T_{L}-T_{a} \text {, 则不进行调度, 在离网前一直充电 } +\end{array} +\right. +$$ + +式中：$T_{i}$ 表示电动汽车充电所需时间，$T_{L}$ 表示电动汽车离网时间，$T_{a}$ 表示电动汽车入网时间。 + +4. 根据权利要求1所述一种基于改进差分进化算法的电动汽车有序充放电控制方法，其特征在于，所述步骤3中，所述的考虑电网安全风险值，以及用户信用分级，制定满足电网自身利益的电动汽车充放电价格下发指导曲线给下层电动汽车用户，在此基础上制定动态电价； + +考虑电网安全风险值为： + +$P_{\text{thresh}} = \frac{1}{T} \int_0^T P(t), dt$ + +其中$P(t)$为在时刻$t$的该地区的总功率需求；$dt$为微小的时间增量，用于累积$P(t)$在整个时间区间$[0,T]$内的总功率需求；$T$为一天的总时间； + +考虑用户信用分级为：信用度为一级，S=1；信用度中等为第二级，S=2；信用度低为第三级，S=3；其用户信用评价系数为：$\left(1-k_{2}\cdot\frac{S}{S_{\max}}\right)$； + +制定动态电价： + +当$P(t) \geq P_{\text{thresh}}$时:电价公式: + +$C(t) = [C_0 + \beta \cdot (P(t) - P_{\text{thresh}})^n] \left(1 - k_2 \cdot \frac{S}{S_{\text{max}}}\right)$ + +当$P(t) < P_{thresh}$时：电价公式： + +$C(t) = C_0 \cdot \left(1 - \alpha \cdot e^{-\gamma \cdot (P_{\text{thesh}} - P(t))}\right) \left(1 - k_2 \cdot \frac{S}{S_{\text{max}}}\right)$ + +式中：$P_{thresh}$ 为电网安全风险值；$C_0$ 为基础电价；$\beta$ 为价格增长系数；$n$ 为电价对负荷敏感度的值数；$\alpha$ 为电价减少系数，控制低负荷时电价的下降幅度；$\gamma$ 为低负荷的衰减率；$S$ 为用户当前的信用分数，$S_{max}$ 为信用分数的最大值，$k_s$ 为信用折扣系数。 + +5. 根据权利要求1所述一种基于改进差分进化算法的电动汽车有序充放电控制方法， + diff --git a/markdowns/research_patent_00065.md b/markdowns/research_patent_00065.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d2308507b09efb04aeb6b5f0f3aaad1f05d86bfe --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00065.md @@ -0,0 +1,40 @@ +其特征在于,所述步骤3中,所述的充放电策略优化模型为; + +考虑电动汽车用户的综合充电成本和电网的建设成本,目标函数为: + +$\min\{C_{\text{chg}} + C_{\text{Dis}} + C_{\text{Bloss}} + C_{\text{grid}}\}$ + +式中：$C_{chg}$ 为电动汽车的充电费用，$C_{Dis}$ 为电动汽车的放电奖励，$C_{Bloss}$ 为电动汽车在充电时的电池老化成本，$C_{grid}$ 为电网建设成本； + +$$ +\left\{ +\begin{array}{l} +C_{\mathrm{chg}} = C_{t}^{c} P_{t}^{c} X_{t}^{c} T^{c} \\ +C_{\mathrm{Dis}} = C_{t}^{d} P_{t}^{d} X_{t}^{d} T^{d} \\ +C_{\mathrm{Bloss}} = \dfrac{C_{B}}{2 C_{\mathrm{ev}} D_{d} L_{c}} \\ +C_{\mathrm{grid}} = m P w \dfrac{j(1+j)^{n}}{(1+j)^{n}-1} (1+\varepsilon)(1+\delta) +\end{array} +\right. +$$ + +式中：$C_{t}^{c}$ 为电动汽车在 t 时刻充电的单位电价，$P_{t}^{c}$ 为电动汽车在 t 时刻充电的实时功率；$X_{t}^{c}$ 为电动汽车在 t 时刻的充电状态；$T^{c}$ 为电动汽车放电时间；$C_{t}^{d}$ 为电动汽车在 t 时刻放电的单位电价，$P_{t}^{d}$ 为电动汽车在 t 时刻放电的实时功率，$X_{t}^{d}$ 为电动汽车在 t 时刻的放电状态，$T^{d}$ 为电动汽车放电时间，$C_{B}$ 为电动汽车电池投资成本，$C_{ev}$ 为电动汽车电池容量，$D_{d}$ 为电动汽车电池的放电深度，$L_{c}$ 为电动汽车电池的循环寿命；m 为单位发电机组对应的投资成本；$P_{w}$ 为电网通过发电机备用机组进行辅助削峰的电量；n 为已使用的年数；j 为年利率；$\frac{J(1+\beta)^{n}}{(1+\beta)^{n}-1}$ 为发电机组容量建设投资成本转换为每年值的系数；$\varepsilon$ 为建设发电机组时采取的旋转备用率；$\delta$ 为单位负荷机组建设后所需的人工维护成本与建设投资成本。 + +6. 根据权利要求5所述的一种基于改进差分进化算法的电动汽车有序充放电控制方法，其特征在于，构建带约束的充放电策略优化调度模型；充放电策略制定阶段目标函数受制于电动汽车充放电状态约束、电动汽车荷电状态约束和电动汽车充放电功率约束，建立约束条件： + +电动汽车充放电状态约束： + +$X_{t}^{c}=\begin{cases}1,&EV充电状态\\0,&EV不在充电状态\end{cases}$ + +$X_{t}^{d}=\begin{cases}1,&EV处于放电状态\\0,&EV处于其他状态\end{cases}$ + +$X_{t}^{c}+X_{t}^{d}\leq1$ + +电动汽车荷电状态约束： + +$SOC_{\min} \leq SOC_d \leq SOC_{\max}$ + +$SOC_{\min}\leqslant SOC_{i}\leqslant SOC_{\max}$ + +$SOC_{l}=SOC_{i}+\frac{\Delta T\sum_{t=T_{c}}^{T_{\beta}}\left(P_{t}^{c}X_{t}^{c}\eta_{ev}^{c}-P_{t}^{c}X_{t}^{c}\eta_{ev}^{d}\right)}{Cap_{ev}^{bat}}$ + +式中：$\Delta T$ 表示充放电结束时刻与充放电开始时刻的时间间隔，$T_{p}$ 为充放电结束时刻；$T_{c}$ diff --git a/markdowns/research_patent_00066.md b/markdowns/research_patent_00066.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ef0dab263a18824641d957d661742dd767be62ae --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00066.md @@ -0,0 +1,49 @@ +为充电开始时刻；$SOC_{i}$为电动汽车在入网电网时的荷电容量，$SOC_{d}$为电动汽车在离开电网时的荷电容量；$SOC_{min}$与$SOC_{max}$分别表示电动汽车电池最小与最大的荷电状态，$\eta_{ev}^{c}$与$\eta_{ev}^{d}$为电动汽车充电的效率与放电的效率，$Cap^{bart}_{w}$为电动汽车电池额定容量，$SOC_{1}$表示经过一段时间充放电后电池的荷电状态； + +电动汽车充放电功率约束： + +$0 \leq P_{t}^{c} \leq P_{max}^{c}$ + +$0 \leq P_{t}^{d} \leq P_{\max}^{d}$ + +式中：$P_{max}^{c}$ 为电动汽车最大充电功率，$P_{max}^{d}$ 为电动汽车最大放电功率。 + +7. 根据权利要求1所述的一种基于改进差分进化算法的电动汽车有序充放电控制方法，其特征在于，所述改进的差分进化算法为： + +改进的差分进化算法的步骤包括种群初始化,聚类分析,变异操作,交叉操作,选择操作,子群间信息交流; + +步骤6.1:种群初始化:在多维空间中随机产生满足约束条件的M个个体; + +$x_{ij}(0) = rand_{ij}(0,1)(x_{ij}^U - x_{ij}^L) + x_{ij}^L$ + +式中：$x_{ij}(0)$ 为第 i 个个体的第 j 个参数在 t=0 时刻的初始值；$x_{ij}^{U}$ 和 $x_{ij}^{L}$ 分别为第 j 个参数的上界和下界，$\mathrm{rand}_{ij}(0,1)$ 是 [0,1] 之间的随机数； + +步骤6.2:聚类分析:对种群进行聚类分析,将种群划分为K个子群;具体步骤: + +步骤6.2.1:计算距离矩阵:计算种群中个体之间的欧几里得距离,构建距离矩阵$D_{ij}$; + +$D_{ij} = ||x_i - x_j||$ + +步骤6.2.2. 计算局部密度：对每个个体$x_{i}$，计算其局部密度$\rho_{i}$，通常使用k-最近邻来定义局部密度： + +$\rho_{i}=\sum_{j\in N_{i}}\exp\left(-\frac{D_{i j}^{2}}{2\sigma^{2}}\right)$ + +式中：$N_j$是个体$x_j$的$k$-最近邻集合，$\sigma$是高斯核的尺度参数； + +步骤6.2.3. 计算距离峰值: 对每个个体$x_i$, 计算其距离峰值$\delta_i$: + +$\delta_{i}=\min\{\mathrm{dist}_{ij}|\rho_{j}>\rho_{j}\}$ + +式中$dist_{ij}$表示个体$x_{i}$到$x_{j}$的距离；$\rho_{i}$为个体$x_{i}$的局部密度；$\rho_{j}$为个体$x_{j}$的局部密度； + +步骤6.2.4. 选择峰值点: 根据局部密度$\rho_i$和距离峰值$\delta_i$，选择密度峰值点，并将其作为聚类中心；$\rho_i$和$\delta_i$最大，选择$x_i$作为峰值点，且该个体也被选为聚类中心； + +步骤6.2.5.聚类:将每个个体分配到离其最近的密度峰值点所在的簇; + +步骤3:变异操作:从子种群中随机选择3个个体$x_{p1}$、$x_{p2}$和$x_{p3}$且$p_1 \ne p_2 \ne p_3$; + +$h_{ij}(t+1) = x_{p1j}(t) + F(x_{p2j}(t) - x_{p3j}(t))$ + +式中：$h_{ij}(t+1)$ 为第 $i$ 个个体的第 $j$ 个参数在变异操作后的值；$x_{p1j}(t)$ 为随机选择的第一个个体的第 $j$ 个参数在当前代的值；$x_{p2j}(t) - x_{p3j}(t)$ 为变异项；$F$ 为变异因子，$p_1、p_2、p_3$ 表示随机整数，为个体在种群中的序号； + +步骤6.4：交叉操作：为了增加种群的多样性，需要采取交叉操作产生新的个体； \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00067.md b/markdowns/research_patent_00067.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f8b47370237689bb48841b0edfa7ca8461017e19 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00067.md @@ -0,0 +1,27 @@ +$v_{ij}(t+1)=\begin{cases}h_{ij}(t+1),\text{rand}l_{ij}\leq CR\\x_{ij}(t),\text{rand}l_{ij}>CR\end{cases}$ + +式中：$v_{ij}(t+1)$为第$i$个个体的第$j$个参数在交叉操作后的候选值；$x_{ij}(t)$为第$i$个个体的第$j$个参数在当前代的值；$rand1_{ij}$为$[0,1]$之间的随机数，$CR$为交叉概率，$CR\in[0,1]$； + +步骤6.5:选择操作:要确定$x_{ij}(t)$是否能成为下一代成员,$v_{ij}(t+1)$和$x_{ij}(t)$对评价函数进行比较; + +$x_{ij}(t+1)=\begin{cases}v_{ij}(t+1),\text{if }f(v_{i1}(t+1),\ldots,v_{in}(t+1))>f(x_1(t),\ldots,x_{in}(t))\\x_{ij}(t),\text{if }f(v_{i1}(t+1),\ldots,v_{in}(t+1))\leq f(x_1(t),\ldots,x_{in}(t))\end{cases}$ + +其中，$x_{ij}(t+1)$ 为第 i 个个体的第 j 个参数在下一代的值；$f(v_{i1}(t+1), \ldots, v_{in}(t+1))$ 为第 i 个个体在新一代的适应度函数值，其中 $v_{i1}(t+1), \ldots, v_{in}(t+1)$ 是该个体所有参数的候选值； + +步骤6.6：子群间的信息交流：每隔若干代，允许子群之间进行信息交流，以促进全局搜索；具体步骤如下： + +步骤6.6.1：选择最优个体：选择每个子群$C_{k}$的最优个体$x^{\mathrm{best}}k(t)$，以及全局最优个体$x^{global}$ best(t)； + +步骤6.6.2生成新个体:利用全局最优个体与其他子群的最优个体生成新的个体; + +$x_{ij}^{\text{new}}(t+1) = x^{\text{best}}k(t) + F \cdot (x^{\text{global}}best(t) - x_i^{\text{best}}(t))$ + +其中，$x_{ij}^{new}(t+1)$为第$i$个个体的第$j$个参数在信息交流后的新值；$x^{best}k(t)$为第$k$个子群在当前代的最优个体；$x_i^{best}(t)$为其他子群的最优个体；$F$为变异因子，控制着全局最优个体对新个体生成的影响程度； + +步骤6.6.3替换操作：将新生成的个体与当前个体进行比较，选择适应度较优者作为下一代成员； + +$x_{ij}(t+1)=\begin{cases}x_{ij}^{new}(t+1),\text{ if }f\left(x_{ij}^{new}(t+1)\right)>f\left(x_{ij}(t+1)\right)\\x_{ij}(t+1),\text{ otherwise}\end{cases}$ + +步骤6.7: 终止条件: 重复执行上述操作, 直到满足最大迭代次数为止; + +步骤6.8:输出结果:算法终止后,输出全局最优解$x_{best}^{global}(t)$。 diff --git a/markdowns/research_patent_00068.md b/markdowns/research_patent_00068.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..724b925bdf6655411eaa27f9662f80b1d6544d66 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00068.md @@ -0,0 +1,27 @@ +## 一种基于改进差分进化算法的电动汽车有序充放电控制方法 + +## 技术领域 + +[0001] 本发明属于电动汽车优化调度领域，具体是一种基于改进差分进化算法的电动汽车有序充放电控制方法。 + +## 背景技术 + +[0002] 近年来,电动汽车(EV)产业的迅猛发展正在深刻影响全球能源结构和环境保护。然而,随着电动汽车数量的激增,电网负荷压力也随之增加,从而对电力系统的运行安全性和经济性提出了新的挑战。当前的电价策略和充放电控制方法在应对这些挑战时显得力不从心。传统电价策略往往缺乏足够的灵活性和适应性,而现有的充放电控制方案则未能有效应对电网负荷的剧烈波动和用户的经济效益,这使得电力系统在电动汽车普及过程中面临更大的管理难题。因此,亟需开发更加智能和动态的电价及控制策略,以实现电动汽车与电网的高效协调和优化运行。 + +[0003] 电动汽车负荷具有高度的灵活性和可调度性，但现有的分时电价策略在应对电网负荷波动时存在明显短板。由于缺乏动态调整机制，这些策略无法实时反映电网的实际运行状态，从而导致电力资源浪费和电网安全隐忧的发生。此外，现有的动态电价制定方法未能有效结合用户信用等级和电网安全需求，导致电价机制在可靠性和公平性方面存在不足。同时，传统的充放电控制方法常常忽视电网建设和运营成本的综合考虑，未能充分整合电动汽车的充放电需求与电网的整体运行，从而限制充电和放电策略的优化，未能最大限度地提升系统的经济效益和运行效率。 + +## 发明内容 + +[0004] 本发明提供了一种基于改进差分进化算法的电动汽车有序充放电控制方法，应用在动态电价制定与充放电控制策略优化方面。有效克服现有电价策略在灵活性和成本方面的不足，以及动态电价制定在用户信用方面的缺陷，能够有效应对电网负荷波动，促进电动汽车与电网的协调发展。 + +[0005] 一种基于改进差分进化算法的电动汽车有序充放电控制方法,包括以下步骤: + +[0006] 步骤1. 采用蒙特卡洛方法，建立包含充电开始时间、充电结束时间、日行驶里程及充电时长的电动汽车充电行为概率模型； + +[0007] 步骤2. 通过获取电网信息与充电电动汽车的信息，智能充电桩进行需求分析和电动汽车调度可行性判别； + +[0008] 步骤3:通过计算当前的电网安全风险值,并将用户划分为不同的信用等级,构建出不同用户信用评估系数,在此基础上,制定灵活的动态电价策略; + +[0009] 步骤4:综合考虑电动汽车用户的综合充电成本与电网建设成本,并依据电动汽车的充放电状态、荷电状态及功率限制,构建的电动汽车充放电策略优化调度模型; + +[0010] 步骤5：利用改进的差分进化算法求解优化调度模型，得到最优动态电价及对应的有序充放电控制策略，并由智能充电桩执行。 diff --git a/markdowns/research_patent_00069.md b/markdowns/research_patent_00069.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..66f4a97693c25ad25fc13ab13a5f30c7fb13c8ad --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00069.md @@ -0,0 +1,37 @@ +[0011] 本发明通过采用动态电价制定策略，结合电网负荷波动风险系数和用户信用分级制度，制定了一种灵活且经济的电价策略。这种策略不仅提升了电网对负荷变化的响应速度，还通过用户分级机制实现了电价的差异化，使不同信用等级的用户在电价调整过程中获得相应的待遇。这不仅有效降低了用户的充电成本，还减少了峰谷差和负荷波动，从而提高了电网运行的安全性与经济性。 + +[0012] 本发明通过综合考虑电网建设成本与用户综合成本优化充放电策略，本发明在降低电网建设和运营开支的同时，最大化了用户的经济利益。综合分析电网建设成本与用户充电成本，有效减少了电网扩建需求，提升了系统的经济效益和运行效率，同时进而增强电网的安全性和稳定性。 + +[0013] 本发明采用改进的差分进化算法不仅提高求解效率，还增强全局搜索能力和对动态环境的适应能力，从而更准确地求解最优的动态电价和有序充放电控制策略，进一步优化电动汽车调度效果，并确保了电网运行的稳定性和安全性。 + +## 附图说明 + +[0014] 图1为本发明所述的电动汽车调度方法的流程图； + +[0015] 图2为动态电价制定对比图； + +[0016] 图3为原始状态总负荷与基础负荷对比图； + +[0017] 图4为EV充电时本发明策略优化后负荷曲线图。 + +## 具体实施方式 + +[0018] 如图1所示,一种基于改进差分进化算法的电动汽车有序充放电控制方法,包括以下步骤: + +[0019] 步骤1. 采用蒙特卡洛方法，建立包含充电开始时间、充电结束时间、日行驶里程及充电时长的电动汽车充电行为概率模型； + +[0020] 电动汽车充电行为的概率分布模型，由充电开始时间模型、充电结束时间模型、日行驶里程模型和充电时长模型组成； + +[0021] 所述的充电开始时间模型为： + +[0022] + +$$f ( t _ { a } ) = \left\{ \begin{array} { l l } { { \displaystyle \frac { 1 } { \sqrt { 2 \pi } \sigma _ { a } } \exp \left( - \frac { ( t _ { a } + 2 4 - \mu _ { a } ) ^ { 2 } } { 2 \sigma _ { a } ^ { 2 } } \right) , } } & { { 0 < t _ { a } \le u _ { a } - 1 2 } } \\ { { \displaystyle \frac { 1 } { \sqrt { 2 \pi } \sigma _ { a } } \exp \left( - \frac { ( t _ { a } - \mu _ { a } ) ^ { 2 } } { 2 \sigma _ { a } ^ { 2 } } \right) } } & { { , u _ { a } - 1 2 < t _ { a } \le 2 4 } } \end{array} \right.$$ + +[0023] 式中：$t_{a}$ 表示充电开始时间；$\mu_{a}$ 表示充电开始时间 $t_{a}$ 的均值；$\sigma_{a}$ 表示充电开始时间 $t_{a}$ 的标准差；$f(t_{a})$ 表示充电开始时间 $t_{a}$ 的概率函数。 + +[0024] 所述的充电结束时间模型为： + +[0025] + +$$f(t_i) = \begin{cases} \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma_i} \exp\left(-\dfrac{(t_i - \mu_i)^2}{2\sigma_i^2}\right) & , 0 < t_i \leq u_i + 12 \\ \dfrac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma_i} \exp\left(-\dfrac{(t_i - 24 - \mu_i)^2}{2\sigma_i^2}\right) & , u_i + 12 < t_i \leq 24 \end{cases}$$ \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00070.md b/markdowns/research_patent_00070.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4b63525d837815e56c0a790573c3594870048195 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00070.md @@ -0,0 +1,37 @@ +[0026] 式中：$t_{i}$ 表示充电结束时间；$\mu_{i}$ 表示充电结束时间 $t_{i}$ 的均值；$\sigma_{u}$ 表示充电结束时间 $t_{i}$ 的标准差；$f(t_{i})$ 表示充电结束时间 $t_{i}$ 的概率函数。 + +[0027] 日行驶里程符合对数正态分布$f_{d}(x)$为： + +[0028] $f_{\mathrm{d}}(x)={\frac{1}{x\sigma{\sqrt{2\pi}}}}\exp\quad[{\frac{-(\ln\quad x-\mu_{l})^{2}}{2\sigma_{l}^{2}}}]$ + +[0029] 式中：x 表示日行驶里程；$\mu_{1}$ 表示行驶里程的均值；$\sigma_{1}$ 表示行驶里程的标准差；lnx 表示行驶里程的自然对数。 + +[0030] 结合EV用户的出行特性,可以计算调度EVi充电所需时长$T_{i}$; + +[0031] $T_{i}=\frac{(SOC_{d}-SOC_{i})\times S_{e}}{P_{i}\times\eta}$ + +[0032] 式中：Ti为第i辆电动汽车的充电时长；$S_{e}$为电动汽车的电池容量；$SOC_{d}$为电动汽车充电结束时电池的荷电状态；$SOC_{i}$为电动汽车充电开始时电池的荷电状态；$P_{i}$为电动汽车的充电功率；$\eta$为电动汽车的充电效率。 + +[0033] 步骤2. 通过获取电网信息与充电电动汽车的信息，智能充电桩进行需求分析和电动汽车调度可行性判别； + +[0034] 通过获取电网信息与充电电动汽车的信息分别包括：预计离开时间、期望电量及可调度意愿，剩余荷电状态SOC(State Of Charge)、EV电池容量，汽车还有基础负荷信息。其所述的需求性分析： + +[0035] $\left\{\begin{aligned}I&=1, 进行可行性判断 \\ I&=0, 直接进行无序充电\end{aligned}\right.$ + +[0036] 式中：$I=1$表示电动汽车的有调度意愿，$I=0$表示电动汽车的无调度意愿；电动汽车调度可行性判别： + +[0037] $\left\{ \begin{array}{l} if\ T_i \leq T_L - T_a,\ 则可进行调度 \\ if\ T_i \geq T_L - T_a,\ 则不进行调度，\ 在离网前一直充电 \end{array} \right.$ + +[0038] 式中：$T_i$表示电动汽车充电所需时间，$T_L$表示电动汽车离网时间，$T_a$表示电动汽车入网时间。 + +[0039] 步骤3:通过计算当前的电网安全风险值,并将用户划分为不同的信用等级,构建出不同用户信用评估系数,在此基础上,制定灵活的动态电价策略; + +[0040] 其中考虑电网安全风险值，以及用户信用分级，制定满足电网自身利益的电动汽车充放电价格下发指导曲线给下层电动汽车用户，在此基础上制定动态电价； + +[0041] 考虑电网安全风险值为： + +[0042] $P_{\mathrm{t h r e s h}}={\frac{1}{T}}\int_{0}^{T}P(t),d t$ + +[0043] 其中$P(t)$为在时刻t的该地区的总功率需求；dt为微小的时间增量，用于累积$P(t)$在整个时间区间$[0,T]$内的总功率需求；T为一天的总时间； + +[0044] 考虑用户信用分级为：信用度为一级，$S=1$；信用度中等为第二级，$S=2$；信用度低为第三级，$S=3$；其用户信用评价系数为：$\left(1-k_2\cdot\frac{S}{S_{\max}}\right)$； diff --git a/markdowns/research_patent_00071.md b/markdowns/research_patent_00071.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ada3373b5e79667eca0e1b8088a477ad28314cda --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00071.md @@ -0,0 +1,50 @@ +(19) 国家知识产权局 + + + +## (12) 发明专利申请 + + + +(10) 申请公布号 CN 119321980 A + +(43) 申请公布日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411347080.8 + +(22) 申请日 2024.09.25 + +(71) 申请人 湖北大帆汽车零部件有限公司 + +地址 438300 湖北省黄冈市麻城市黄金桥开发区金龙大道112 + +(72) 发明人 宁立峰 范久平 + +(74) 专利代理机构 武汉探智知识产权代理事务 + +所(普通合伙) 42309 + +专利代理师 郭成星 + +(51) Int. Cl. + +G01N 3/32 (2006.01) + +G01N 3/02(2006.01) + +G01M 13/00 (2019.01) + +G01M 5/00 (2006.01) + +权利要求书2页 说明书5页 附图3页 + +## (54) 发明名称 + +一种膜片弹簧疲劳试验测试装置 + + + +## (57) 摘要 + +本发明公开了一种膜片弹簧载荷试验测试装置,属于弹簧载荷试验技术领域,通过设置矩形安装架、固定插杆、固定弹簧和连接套,将膜片弹簧主体套在安装套管表面贴靠在压力传感器顶部后,推动两组连接套相互靠近带动固定插杆插入对应的安装槽内部,将压紧板对应卡入矩形安装架内部,确保压紧板顶部的通孔穿过安装套管,使压紧板两侧的压紧卡槽贴靠在矩形条顶部,同时使固定插杆与固定插孔的位置相对应,松开连接套在固定弹簧的回弹作用下将限位板顶向安装槽一侧,使固定插杆顶出安装卡扣入对应的固定插孔内部,从而将压紧板卡紧固定在矩形安装架内部,方便对经过长时间使用的压紧板进行拆卸维修或更换。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00072.md b/markdowns/research_patent_00072.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..66652c7b862a3a29ec2444f12ed0a913fa9e48ac --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00072.md @@ -0,0 +1,23 @@ +管内壁的两侧对称设有限位滑槽,所述安装套管内部的两端之间转动安装有移动螺杆,且移动螺杆位于安装套管内部的表面设有移动座,所述移动座表面对称固定安装有移动滚轮,且移动滚轮与限位滑槽的位置相对应,所述移动座表面的两侧对称转动安装有加压卡板,且加压卡板与矩形滑槽的位置相对应。 + +[0009] 作为本发明的进一步方案：所述移动螺杆顶端穿过安装套管固定安装有锁紧螺柱，所述锁紧螺柱位于安装套管顶部的表面设有锁紧螺套，所述锁紧螺柱远离移动螺杆的顶端固定安装有十字板。 + +[0010] 作为本发明的进一步方案：所述压紧板顶部的中央位置处设有通孔，且通孔贯穿压紧板，所述通孔与安装套管的位置相对应，所述通孔内壁顶部的两侧对称设有矩形卡槽，所述矩形卡槽与加压卡板的位置相对应且形状相同，所述压紧板两侧的底部对称设有压紧卡槽，所述压紧卡槽与矩形卡条的位置相对应且形状相同。 + +[0011] 作为本发明的进一步方案:所述安装条两端对称设有安装槽,所述安装槽的一端连通设有移动槽,所述安装槽内部滑动安装有固定插杆,且固定插杆远离移动槽的一端穿过安装槽延伸至安装条外侧与固定插孔的位置相对应。 + +[0012] 作为本发明的进一步方案:所述固定插杆位于安装槽内部远离移动槽一侧的表面固定安装有限位板,所述固定插杆位于安装槽内部的表面设有固定弹簧,所述固定插杆位于移动槽内部的一端固定安装有拨杆,且拨杆穿过移动槽延伸至安装条顶部,两组安装条两侧相对的拨杆之间固定安装有连接条。 + +[0013] 与现有技术相比,本发明的有益效果在于: + +[0014] 1、本发明中,通过设置矩形安装架、固定插杆、固定弹簧和连接条,将限位弹簧主体套在安装套管表面贴靠在压力传感器顶部后,推动两组连接条相互靠近带动固定插杆插入对应的安装套管内部,将压紧板对应卡入矩形安装架内部,确保压紧板顶部的凸孔穿过安装套管,使压紧板两侧的压紧卡槽贴靠在矩形卡条顶部,同时使固定插杆与固定插孔的位置相对应,松开连接条在固定弹簧的回弹作用下将限位板面向安装槽一侧,使固定插杆顶出安装槽卡入对应的固定插孔内部,从而将压紧板卡紧固定在矩形安装架内部,方便对经过长时间使用的压紧板进行拆卸检修或更换。 + +[0015] 2.本发明中,通过设置顶起弹簧、压紧板,移动螺杆、移动座和加压卡板,在将压紧板锁定固定在矩形安装架内部后,转动两组加压卡板至与压紧板平行后,控制移动螺杆进行转动,使移动座带动加压卡板向压紧板移动,直至加压卡板卡入对应的压紧卡槽内部,控制移动螺杆继续转动,使压紧板下压贴紧在膜片弹簧主体顶部,膜片弹簧主体在压力传感器测量,实时监测膜片弹簧主体承受的压力,从而方便根据压紧板对膜片弹簧主体施加压力的大小,测试膜片弹簧主体在静态负载下的承载能力,在膜片弹簧主体经过一定时间的承压负载后,反向转动移动螺杆控制移动座在移动螺杆表面上移,在顶起弹簧的回弹作用下将压紧板向上顶起远离膜片弹簧主体,从而快速减小施加在膜片弹簧主体的压力。 + +## 附图说明 + +[0016] 图1为本发明的剖视结构示意图； + +[0017] 图2为本发明底板和顶起机构的剖视结构示意图； + +[0018] 图3为本发明安装套管的剖视结构示意图； diff --git a/markdowns/research_patent_00073.md b/markdowns/research_patent_00073.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..69c87d56b0167cfbf846d34b4ee00be81764da78 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00073.md @@ -0,0 +1,54 @@ +(19) 国家知识产权局 + + + +## (12) 发明专利申请 + + + +(10) 申请公布号 CN 119322830 A + +(43) 申请公布日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411349613.6 + +(22) 申请日 2024.09.26 + +(71) 申请人 浙江大学 + +地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号 + +(72) 发明人 吴飞 窦怀永 张圣宇 贺宝仪 张钰清 张涌泉 严骏驰 + +(74) 专利代理机构 杭州求是专利事务所有限公司 33200 + +专利代理师 傅朝栋 张法高 + +(51) Int. Cl. + +G06F 16/3329(2025.01) + +G06F 16/332(2025.01) + +G06F 16/334(2025.01) + +G06N 3/084 (2023.01) + +G06N 3/0895 (2023.01) + +G06N 3/096 (2023.01) + +G06N 5/022 (2023.01) + +权利要求书2页 说明书9页 附图4页 + +## (54) 发明名称 + +一种敦煌垂直领域大模型训练方法、系统、介质及设备 + + + +## (57) 摘要 + +本发明公开了一种敦煌垂直领域大模型训练方法、系统、介质及设备，属于人工智能领域和文化领域。本发明通过整理敦煌大辞典、敦煌概论、敦煌18讲等敦煌垂直领域知识，形成了敦煌指令微调数据和“关键词-解释”的字典类向量知识库，通过继续预训练、有监督微调、外挂向量知识库等步骤，训练出了面向文化旅游和语言专家的敦煌垂直领域大模型，进而提出PhiloCOP框架，以便于敦煌垂直领域大模型的应用。本发明为敦煌爱好者和考古学家提供了更便利的查询知识和辅助研究的工具，有助于在更大范围内更便捷的宣传敦煌文化，能够应用在古代语言学研究领域和旅游场景。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00074.md b/markdowns/research_patent_00074.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fc07d8ec210549270f3598a07f155efa4d9d676a --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00074.md @@ -0,0 +1,112 @@ +方法可以对没有在领域数据集上训练的模型性能提升,Baichuan2除外,这是因为它处理文言文命名实体识别和翻译的能力不足。 + +[0081]表2. 敦煌垂直领域大模型与其他大模型的测试结果 + +[0082] + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
任务文字修复年代化归拼接主题建模问答判断
评估指标CER年代偏移量F1 分数F1 分数准确率准确率
Qwen-7bN/AN/AN/A0.37146.1%46.7%
Qwen-7b+PhiloCoPN/AN/AN/A0.21161.5%49.2%
Baichuan2N/AN/A0.1770.06338.5%40.0%
Baichuan2+PhiloCoPN/AN/A0.1630.23923.1%30.5%
LLaMAN/AN/AN/AN/A7.7%30.5%
LLaMA+PhiloCoPN/AN/AN/AN/A11.5%31.7%
敦煌垂直领域大模型32.5%3.360.4290.44865.6%47.5%
敦煌垂直领域大模型
+PhiloCoP		27.5%2.730.6570.49169.2%58.3%
+ +[0083] 在本实施例中，分别采用三种基座大语言模型，并以GPT-4o判定胜率作为评价指标来评估敦煌垂直领域大模型在命名实体识别、分析和推理任务上的效果，结果如图6所示，胜率越高，能力越强。 + +[0084] 综上所述，本发明通过精选敦煌垂直领域的识读语料和专业文献，生成大量敦煌垂直领域的高质量数据，结合适选语料形成对标答文本用于基座大语言模型的继续预训练；本发明构建根据覆盖专业知识和通用文场场景的故障指令微调数据，具体涵盖敦煌历史、故事、文化、经济、科学等领域，用于对继续预训练后的大语言模型进行有监督的指令微调；本发明构建带有“关键词-解释”字典类知识、文档和关键词的问题与知识库，通过挂勾向量知识库，输入到大语言模型的问题进行关键值检索，将与问题相关的知识合并为提示词作为大语言模型的新输入，增强大语言模型产生内容的准确度和专业性；此外，本发明提出了PhiloCop框架，该框架遵循下数家学者的思维链，逐步帮助大语言模型解析古汉语的词汇和语法，这种方法在多个下游任务中显示出显著的改进；最后，本发明提供了用户使用界面，以方便敦煌垂直领域大模型的使用，显示问题的输入输出，可以进行发送、清除历史和重试操作。 + +[0085] 另外需要说明的是,上述实施例中的一种敦煌垂直领域大模型训练方法,本质上可以通过计算机程序或者模块来执行。因此同样的,基于同一发明构思,本发明的另一较佳实施例中还提供了一种与上述实施例提供的一种敦煌垂直领域大模型训练方法对应的一种计算机电子设备,共包括存储器和处理器; + +[0086] 所述存储器,用于存储计算机程序; + +[0087] 所述处理器,用于当执行所述计算机程序时,实现上述实施例中的一种敦煌垂直领域大模型训练方法。 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00075.md b/markdowns/research_patent_00075.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..af8b5cd2c6b812b7e2730ce1329a50421d71cb6a --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00075.md @@ -0,0 +1,11 @@ + + +图1 + + + +图2 + + + +图3 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00076.md b/markdowns/research_patent_00076.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4b2366fe0f17a9a5e7a34cd72a82f58da29236ea --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00076.md @@ -0,0 +1,15 @@ +识，本发明搜集整理了四类数据并以Qwen1.5-7B-Chat作为基座大语言模型，在其基础上进行继续预训练。然后针对9个下游任务构造指令微调数据，进行指令微调，让敦煌垂直领域大模型有回答相关问题的能力。通过外挂向量知识库让敦煌垂直领域大模型可以查阅相关资料。其中，基座大语言模型Qwen1.5-7B-Chat的实现方式属于现有技术，具体可参考现有技术文献：Bai, J., Bai, S., Chu, Y., Cui, Z., Dang, K., Deng, X., Fan, Y., Ge, W., Han, Y., Huang, F., Hui, B., Ji, L., Li, M., Lin, J., Lin, R., Liu, D., Liu, G., Lu, C., Lu, K., Ma, J., Men, R., Ren, X., Ren, X., Tan, C., Tan, S., Tu, J., Wang, P., Wang, S., Wang, W., Wu, S., Xu, B., Xu, J., Yang, A., Yang, H., Yang, J., Yang, S., Yao, Y., Yu, B., Yuan, H., Yuan, Z., Zhang, J., Zhang, X., Zhang, Y., Zhang, Z., Zhou, C., Zhou, J., Zhou, X., & Zhu, T. (2023). Qwen Technical Report.*arXiv preprint arXiv:2309.16609\*. + +[0044] 如图1所示,在本发明的一种较佳实现方式中,上述一种敦煌垂直领域大模型训练方法包括以下S1～S3步骤。下面分别对其具体实现过程进行展开叙述。 + +[0045] 一、继续预训练 + +[0046] S1. 将基座大语言模型在通用以及敦煌领域的无标签文本上继续预训练，得到继续预训练后的大语言模型。 + +[0047] 需要说明的是,在本发明步骤S1中,继续预训练是训练敦煌垂直领域大模型的第一步,让基座大语言模型在通用以及敦煌领域的无标签文本上继续学习,以便基座大语言模型能够更好地理解和适应特定领域的语言结构与特征,这一过程为敦煌垂直领域大模型提供了可以学习的特定方面的语料。 + +[0048] 具体来说，在本发明步骤S1中，获取包含经、史、子、集四类文献的数据集，所述数据集中涵盖公共数据、原始博物馆收藏、研究论文、学术出版物和专业文献，将数据集中的文献转换成文本格式后，对文本格式的文献进行数据清理和去重后，将数据清理和去重后的文献合并到一个文本文件中，形成敦煌领域的无标签文本；其中，数据清理和去重包括去除文本格式的文献中多余的空格、换行、页眉、页脚、插图、表格、公式、注释符号、引用和链接。 + +[0049] 在本实施例中，首先需要整理敦煌垂直领域大模型训练用的敦煌领域语料，放到一个文本文件中形成PhiloCorpus-ZH语料库，并将其作为敦煌领域的无标签文本。再将通用的无标签文本与PhiloCorpus-ZH语料库一起整理到一个共有123万条数据的文本文件中，其中的100万条数据来自通用的无标签文本，23万条数据来自PhiloCorpus-ZH语料库。然后使用现有技术Yaowei Zheng, Richong Zhang, Junhao Zhang, Yanhan Ye, Zheyan Luo, and Yongqiang Ma. 2024. Llamafactory: Unified efficient ffnet-tuning of 100+ language models. arXiv preprint arXiv:2403.13372 中大模型继续预训练的配置文件对基座大语言模型进行继续预训练，得到继续预训练后的大语言模型。 + +[0050] 进一步地，在本实施例中，PhiloCorpus-2H语料库包括经、史、子、集四类文献，由浙江大学文学院提供，涵盖公共数据、原始博物馆收藏、研究论文、学术出版物和专业文献。这些文件都是pdf格式，使用现有技术中的PaddleOCR工具将这些文件转换成本文格式。然后进行了一定的数据清理和去重工作，以确保质量，包括去除多余的空格、换行、页眉、页脚、插图、表格、公式、注释符号、引用和链接。最后将所有文件合并到一个文本文件中，形成PhiloCorpus-2H语料库。 diff --git a/markdowns/research_patent_00077.md b/markdowns/research_patent_00077.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d18371a141d2ea75a452a62991c3ba1bfe67b484 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00077.md @@ -0,0 +1,35 @@ +[0051] 进一步地，在本实施例中，为了使基座大语言模型的通用能力不明显下降，还需要整理通用的无标签文本，此处具体使用了现有技术中的书生万卷语料库、维基百科中文数据集和SkyPile-150B，用于获取通用的无标签文本。 + +[0052] 二、指令微调 + +[0053] S2、根据预设的下游任务构造对应领域的敦煌指令微调数据，获取通用指令微调数据，对继续预训练后的大语言模型在敦煌指令微调数据以及通用指令微调数据上进行指令微调，得到指令微调后的大语言模型；其中，下游任务共有九个，分别为文字修复、拼接、年代归因、命名实体识别、主题建模、判断、问答、分析、以及推理。 + +[0054] 需要说明的是,在本发明步骤S2中,指令微调是为了让继续预训练后的大语言模型拥有回答相关问题的能力。指令微调所使用的数据分为两部分,一部分是根据预设的下游任务构造的敦煌指令微调数据,另外一部分则是通用指令微调数据。因此,首先需要根据下游任务构造敦煌指令微调数据。 + +[0055] 在本实施例中,由Self-QA-Self-Instruct以及人工构造共三种方法数据指令微调数据.具体来说,Self-QA是一种自我监督学习方法.不需要标注数据,可以根据提供的文本生成问题和对应的答案;Self-QA的实现流程如图3所示,可根据《敦煌学大辞典》调用GPT4的api生成指令,然后输入指令和对应的文档再调用GPT4以生成问题的答案(Self-Instruct生成指令微调数据的过程如图4所示,使用现有技术中的BELLE工具提供的指令生成代码,首先需要准备各种子数据集,生成数据质量的高低与提供的种子数据的质量息息相关,所以首先要整理一个内容涵盖全面的高质量种子数据集;高质量种子数据集的来源有三个,分别为人工撰写的的数据,Self-QA中的高质量数据和初步进行Self-Instruct后筛选出的高质量数据.最后用高质量的种子数据集进行Self-Instruct操作,生成大量指令数据.另外需要说明的是,Self-QA,Self-Instruct的实现方式均属于现有技术,在本发明中不做赘述. + +[0056] 需要说明的是,在本发明步骤S2中,对继续预训练后的大语言模型在敦煌指令微调数据以及通用指令微调数据上进行指令微调具体采用LoRA微调,其实现方式也属于现有技术,不再赘述。 + +[0057] 在本实施例中，指令微调所使用的两部分数据比例为1:1，共48278条数据。通用指令微调数据来源有Stanford Alpaca(zh)、BELLE 2M(zh)、Fireffy 1.1M 791(zh)。微调使用的也是LLaMA-Factory中的指令微调文件，具体参数设置如表1所示。其中，Stanford Alpaca(zh)的实现方式来源于现有技术Cui,Y.,&Yao,X.(2024).Rethinking LLM language adaptation:A case study on Chinese Mixtral.arXiv preprint arXiv:2403.01851.https://arxiv.org/abs/2403.01851;BELLE 2M(zh)的实现方式来源于现有技术BelleGroup.(2023).train_2M_CN dataset[Data set].Hugging Face.https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/train_2M_CN;Fireffy1.1M 791(zh)的实现方式来源于现有技术YeungNLP.(2023).firefly-train-1.1M dataset[Data set].Hugging Face.https://huggingface.co/datasets/YeungNLP/firefly-train-1.1M。 + +[005B] + +表1. 指令微调参数设置 + +[0059] + + + + + + + + + + + + + + +
参数设置
Fine-tuning TypeLoRA
+ diff --git a/markdowns/research_patent_00078.md b/markdowns/research_patent_00078.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3f16e6c00a38e7ed55860cb72cbfdd5367e8a813 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00078.md @@ -0,0 +1,66 @@ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
Cutoff Length2048
Learning Rate$1e^{-4}$
Training Epoch8
Batch Size32
Optimizeradamw_torch
LoRA $\gamma$8
LoRA $\alpha$16
LoRA Dropout0.1
LoRA TargetAll
+ +[0060] 三、外挂向量知识库 + +[0061] S3，将预先构造好的向量知识库外挂到指令微调后的大语言模型上，得到最终训练好的敦煌垂直领域大模型。 + +[0002] 在本发明中, 为了提高生成内容的准确性、减少幻觉, 通过外挂的量知识库的方式为故障单自领域大模型提供额外的知识, 外挂向量知识库的原理是把一个额外的数据库当作输入, 可以根据用户的问题在这个知识库中检索知识, 根据检索内容和问题拼接形成提示词, 输入指令微调后的大型语言模型中, 生成答案。但由于知识库过于庞大, 超出了大语言模型一次能读取的字数限制, 所以可以把数据分成若干条, 每次只将和问题有关的条目读取出来, 当作指令微调后的大语言模型的输入。然后只需要把数据单中和问题最相关的片段, 这里用到了向量检索, 将文档和关键词全部向量化, 存入向量数据库。最后通过 LangChain框架, 将向量知识库接入指令微调后的大语言模型。加入外挂向量知识库后, 指令微调后的大语言模型的效果有了显著提升, 减少了答非所问和幻觉的情况。 + +[0063] 需要说明的是,在本发明步骤S3中,构造向量知识库的具体过程如下: + +[0064] S31、对敦煌学相关的辞典和资料进行整理，形成敦煌知识库，对敦煌知识库中的文本进行分块处理，得到包含敦煌领域信息的文本块； + +[0065] S32、使用词向量模型对文本块进行向量化处理,得到向量知识库; + +[0066] S33、通过LangChain框架将向量知识库接入指令微调后的大语言模型,得到敦煌垂直领域大模型。 + +[0067] 另外需要说明的是,古汉语作为表意文字,根据语境和语法的不同,一个汉字可以代表多种意思。古汉语中还存在在现代汉语中没有的一些语法,如倒装和词性转换。此外,宗教和文化因素导致古代和现代汉语在命名习惯上存在重大差异。因此语言学家在进行后续研究前通常会针对上述三点进行综合解析。在本实施例中,为了模仿语言学家在研究古汉语文稿时的分析过程,还设计了一个包含PhiloCop框架的一种敦煌垂直领域大模型的问答系统,使用敦煌垂直领域大模型来分解决策问题,帮助敦煌垂直领域大模型完成任务。 +[0068] 如图7所示,一种敦煌垂直领域大模型的问答系统具体包括: + +[0069] 模型获取模块，用于获取上述实施例中的一种敦煌垂直领域大模型训练方法训练得到的敦煌垂直领域大模型； + +[0070] 第一处理模块,用于将用户问题输入到敦煌垂直领域大模型中,对用户问题进行命名实体识别、提取和分类,得到用户问题中出现的各类命名实体; + +[0071] 第二处理模块,用于将用户问题和用户问题中出现的各类命名实体输入到敦煌垂 + diff --git a/markdowns/research_patent_00079.md b/markdowns/research_patent_00079.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cb167e03a0fa1bef8768278344255daab899f614 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00079.md @@ -0,0 +1,58 @@ +(19) 国家知识产权局 + + + +## (12) 发明专利申请 + + + +(10) 申请公布号 CN 119323112 A + +(43) 申请公布日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411352180.X + +(22) 申请日 2024.09.26 + +(71) 申请人 西南交通大学 + +地址 611730 四川省成都市郫都区犀安路999号 + +(72) 发明人 成正强 夏杰 刘虎 + +(74) 专利代理机构 成都贞元会专知识产权代理 + +有限公司 51390 + +专利代理师 肖会 + +(51) Int. Cl. + +G06F 30/20 (2020.01) + +G06F 30/15(2020.01) + +G16C 60/00(2019.01) + +G06F 113/24(2020.01) + +G06F 113/28 (2020.01) + +G06F 119/02(2020.01) + +G06F 119/14(2020.01) + +G06F 119/06 (2020.01) + +权利要求书4页 说明书9页 附图2页 + +## (54) 发明名称 + +一种铝合金薄板低速冲击凹坑深度的预测方法 + + + +## (57) 摘要 + +本发明公开了一种铝合金薄板低速冲击凹坑深度的预测方法，包括：设置假设，将铝合金薄板的低速冲击问题简化；构建并分别塑性失效机构；构建铝合金圆板只考虑弯矩的塑性耗散功率模型；构建铝合金薄板冲击凹坑深度预测模型，将实际的冲击载荷数据以及铝合金薄板的结构参数输入分析模型，输出铝合金薄板低速冲击凹坑深度。本发明具有简便、实用、预测准确的优点，并且具有重要工程应用价值，尤其是对于飞机铝合金薄板构件冲击后凹坑深度预测和结构维修具有重要价值。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00080.md b/markdowns/research_patent_00080.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..addd1aae3761f8bf1e5b04ae2e8d51d240a0be3c --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00080.md @@ -0,0 +1,45 @@ +[0100] + +$$P_{m}=\begin{cases}2\pi M_{0},&b=1\\4\pi M_{0},&b=2\end{cases}\tag{9}$$ + +[0101] 因此，当铝合金薄板冲击凹坑深度达到$\Delta$时，消耗的能量为 + +[0102] $$D_{m}=\int_{0}^{\Delta}P_{m}~d\Delta \tag{10}$$ + +[0103] 若低速冲击导致铝合金圆板发生大变形，则膜力消耗的能量对总塑性耗散能有显著影响，因而考虑弯矩和膜力共同作用的塑性耗散功率为 + +[0104] $$\dot{D}_{m m}=f_{n}\dot{D}_{m} \tag{11}$$ + +[0105] 式中，$f_{n}$ 为膜力因子，其与铝合金圆板的半径和外载荷无关，只依赖于铝合金圆板的边界条件和变形过程中的无量纲挠度 $\delta$： + +[0106] + +$$\delta=\frac{\Delta}{h}\tag{12}$$ + +[0107] 对于周边简支和固支的铝合金圆板，推导出膜力因子$f_n$为： + +[0108] + +$$f_{n}=\begin{cases}1+\frac{4}{3}\delta^{2},\delta\leq\frac{1}{2}\\2\delta+\frac{1}{6\delta},\delta>\frac{1}{2}\end{cases}(b=1) \tag{13-a}$$ + +[0109] + +$$f_{n}=\begin{cases}1+\frac{1}{2}\delta,\delta\leq1\\ \frac{1}{2}+\delta,\delta>1\end{cases}(b=2) \tag{13-b}$$ + +[0110] 将式(7)、式(11)代入能量平衡方程可得考虑弯矩和膜力共同作用导致塑性耗散的外载荷$P_{mn}$为： + +[0111] + +$$P_{mn} = \begin{cases} 2\pi M_0 f_n, & b=1 \\ 4\pi M_0 f_n, & b=2 \end{cases} \tag{14}$$ + +[0112] 因此，当铝合金薄板冲击凹坑深度达到$\Delta$时，消耗的能量为 + +[0113] + +$$D_{mn} = \int_0^\Delta P_{mn} \, \mathrm{d}\Delta \tag{15}$$ + +[0114] 将式(12)和(13)代入式(15)，可得铝合金薄板冲击凹坑深度达到$\Delta$时，消耗的能量为 + +[0115] + +$$D_{\mathrm{max}} = \int_{0}^{\Delta} 2\pi M_{0} f_{n} \cdot \mathrm{d}\Delta = \int_{0}^{\delta} 2\pi M_{0} h f_{n} \mathrm{d}\delta = \begin{cases} 2\pi M_{0} h \left( \frac{4}{9} \delta^{3} + \delta \right), \delta \leq \frac{1}{2} \\ 2\pi M_{0} h \left( \delta^{2} + \frac{1}{6} \ln \delta + \frac{11}{36} + \frac{\ln 2}{6} \right), \delta > \frac{1}{2} \end{cases} \quad (b=1) \tag{16a}$$ diff --git a/markdowns/research_patent_00081.md b/markdowns/research_patent_00081.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8dc0fe9d48aad140a865766faec9944fb854f84e --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00081.md @@ -0,0 +1,7 @@ + + +图 1 + + + +图 2 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00082.md b/markdowns/research_patent_00082.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b5166f646e1ffa8ed3d518441b0d8b3f1e4a5c0d --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00082.md @@ -0,0 +1,39 @@ +在简支边界条件(b=1)下,只考虑弯矩的塑性耗散功率$\dot{D}_{m0}$的计算公式为: + +$$\dot{D}_{m0}=nM_{0}r_{0}2\omega\tan\left(\frac{\pi}{n}\right) \tag{3}$$ + +在固支边界条件下(b=2)下,只考虑弯矩的塑性耗散功率$\dot{D}_{m0}$计算公式为: + +$$\dot{D}_{m0}=nM_{0}r_{0}2\omega\tan\left(\frac{\pi}{n}\right)+M_{0}n\omega l \tag{4}$$ + +$$M_0 = \frac{\sigma_s h^2}{4}\tag{5}$$ + +当$n \to \infty$时, 可以得到所述铝合金圆板只考虑弯矩的塑性耗散功率模型, 其公式为: + +$$\dot{D}_{m}=\lim_{n\to\infty}\dot{D}_{m0}=\begin{cases}2M_{0}\omega r_{0}\pi,&b=1\\4M_{0}\omega r_{0}\pi,&b=2\end{cases} \tag{6}$$ + +其中，$M_0$为所述铝合金圆板单位宽度上的塑性极限弯矩，$h$为所述铝合金圆板的厚度，$\sigma_s$为所述铝合金圆板的屈服应力，$b=1$代指简支边界条件，$b=2$代指固支边界条件。 + +5. 根据权利要求4所述的一种铝合金薄板低速冲击凹坑深度的预测方法，其特征在于，根据所述塑性耗散功率模型，基于能量守恒方程，构建铝合金薄板冲击凹坑深度预测模型，包括： + +计算所述铝合金圆板的外载荷$P$的功率$\dot{W}$为 + +$$\dot{W}=P\omega r_{0}\tag{7}$$ + +忽略摩擦引起的能量消耗，由能量平衡条件可知，所述铝合金圆板的外载荷功率全部转化成塑性耗散功率，即 + +$$\dot{W} = \dot{D}_m\tag{8}$$ + +将式(6)和(7)代入式(8)，可得只考虑弯矩导致的塑性耗散情况下的外载荷$P_{m}$为： + +$$P_{m}=\begin{cases}2\pi M_{0},&b=1\\4\pi M_{0},&b=2\end{cases} \tag{9}$$ + +当所述铝合金薄板冲击凹坑深度达到$\Delta$时,消耗的能量$D_m$为: + +$$D_{m}=\int_{0}^{\Delta}P_{m}\,\mathrm{d}\Delta\tag{10}$$ + +则所述铝合金圆板考虑弯矩和膜力共同作用的塑性耗散功率$\dot{D}_{mn}$为： + +$$\dot{D}_{mm} = f_n \dot{D}_m \tag{11}$$ + +式中，$f_{n}$ 为膜力因子，$f_{n}$ 只依赖于所述铝合金圆板的边界条件和变形过程中的无量纲挠度 $\delta$： diff --git a/markdowns/research_patent_00083.md b/markdowns/research_patent_00083.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..6839b51df1eb2cea132d5519215389d727f3347a --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00083.md @@ -0,0 +1,30 @@ +$$\delta = \frac{\Delta}{h} \tag{12}$$ + +对于周边简支和固支的所述铝合金圆板,出膜力因子$f_n$为: + +$$f_{n}=\begin{cases}1+\frac{4}{3}\delta^{2},\delta\leq\frac{1}{2}\\2\delta+\frac{1}{6\delta},\delta>\frac{1}{2}\end{cases}(b=1) \tag{13-a}$$ + +$$f_{n}=\begin{cases}1+\frac{1}{2}\delta,\delta\leq1\\\frac{1}{2}+\delta,\delta>1\end{cases}\quad(b=2)\tag{13-b}$$ + +将式(7)、式(11)代入能量平衡方程可得考虑弯矩和膜力共同作用导致塑性耗散的外载荷$P_{mn}$为： + +$$P_{mn} = \begin{cases} 2\pi M_0 f_n, & b=1 \\ 4\pi M_0 f_n, & b=2 \end{cases} \tag{14}$$ + +因此,当所述铝合金薄板冲击凹坑深度达到$\Delta$时,消耗的能量$D_{mn}$为: + +$$D_{mn} = \int_0^\Delta P_{mn} \, \mathrm{d}\Delta \tag{15}$$ + +将式(12)和(13)代入式(15)，可得所述铝合金薄板冲击凹坑深度达到$\Delta$时，消耗的能量$D_{mn}$为： + +$$D_{\mathrm{ms}} = \int_{0}^{\Delta} 2\pi M_{0} f_{*} \cdot \mathrm{d}\Delta = \int_{0}^{\delta} 2\pi M_{0} h f_{*} \mathrm{d}\delta = \begin{cases} 2\pi M_{0} h \left( \frac{4}{9} \delta^{3} + \delta \right), \delta \leq \frac{1}{2} \\ 2\pi M_{0} h \left( \delta^{2} + \frac{1}{6} \ln \delta + \frac{11}{36} + \frac{\ln 2}{6} \right), \delta > \frac{1}{2} \end{cases} \quad (b=1)$$ +(16a) + +$$D_{mn} = \int_0^\Lambda 4\pi M_0 f_n d\Lambda = \int_0^\delta 4\pi M_0 h f_n d\delta = \begin{cases} 4\pi M_0 h \left( \frac{1}{4} \delta^2 + \delta \right), \delta \leq 1 \\ 4\pi M_0 h \left( \frac{1}{2} \delta^2 + \frac{1}{2} \delta + \frac{1}{4} \right), \delta > 1 \end{cases} \quad (b=2) \tag{16b}$$ + +假定在冲击过程中,初始冲击能量完全被塑性失效机构耗散,则有: + +$$D_{mn}=E_{i}\tag{17}$$ + +式中，$E_i$为初始冲击能量； + +联合式(16)和(17),即可求解出所述铝合金圆板承受冲击载荷后的中心无量纲挠度,在固边界条件下(b=1)下,无量纲挠度$\delta$显示表达式为: diff --git a/markdowns/research_patent_00084.md b/markdowns/research_patent_00084.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b52b85a5aa4c26908a5aa4eaa963fd2ee79306d3 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00084.md @@ -0,0 +1,52 @@ +[0013] 将所述第二信息输入所述分析模型，输出铝合金薄板低速冲击凹坑深度。 + +[0014] 具体地，获取第一信息，包括： + +[0015] 获取所述铝合金圆板的结构参数,所述结构参数包括所述铝合金圆板的半径和厚度; + +[0016] 根据所述扇形刚性板块的塑性铰线长度和所述扇形刚性板块的数量计算所述扇形刚性板块的圆弧长度，所述塑性铰线长度为所述铝合金圆板的半径； + +[0017] 根据所述扇形刚性板块的角速度和所述扇形刚性板块的数量计算相邻两个所述扇形刚性板块之间的相对角速度。 + +[0018] 具体地,所述圆弧长度和所述相对角速度的计算公式如下: + +[0019] 所述圆弧长度的计算公式： + +[0020] + +$$l = r_{0} \frac{2\pi}{n} \tag{1}$$ + +[0021] 所述相对角速度的计算公式： + +[0022] + +$$\omega_{r}=2\omega\tan\left(\frac{\pi}{n}\right)\tag{2}$$ + +$l$为所述扇形刚性板块的圆弧长度，$r_0$为所述塑性铰线长度，$n$为所述扇形刚性板块的数量，$\omega_r$为所述相对角速度，$\omega$为所述扇形刚性板块的角速度。 + +[0023] 具体地,根据所述第一信息,基于简支边界条件和固支边界条件,构建所述铝合金圆板只考虑弯矩的塑性耗散功率模型,包括: + +[0024] 在简支边界条件(b=1)下,只考虑弯矩的塑性耗散功率$\dot{D}_{m0}$的计算公式为: + +[0025] + +$$\dot{D}_{m0}=nM_{0}r_{0}2\omega\tan\left(\frac{\pi}{n}\right)\tag{3}$$ + +[0026] 在固支边界条件下(b=2)下,只考虑弯矩的塑性耗散功率$\dot{D}_{m0}$计算公式为: + +(4) + +[0027] + +$$M_{0}=\frac{\sigma_{s}h^{2}}{4}\tag{5}$$ + +[0028] 当 $n \to \infty$ 时，可以得到所述铝合金圆板只考虑弯矩的塑性耗散功率模型，其公式为： + +[0029] + +$$\dot{D}_{m}=\lim_{n\to\infty}\dot{D}_{m0}=\begin{cases}2M_{0}\omega r_{0}\pi,&b=1\\4M_{0}\omega r_{0}\pi,&b=2\end{cases} \tag{6}$$ + +[0030] 其中，$M_{0}$ 为所述铝合金圆板单位宽度上的塑性极限弯矩，h 为所述铝合金圆板的厚度，$\sigma_{s}$ 为所述铝合金圆板的屈服应力，b=1 代指简支边界条件，b=2 代指固支边界条件。 +[0031] 具体地，根据所述塑性耗散功率模型，基于能量守恒方程，构建铝合金薄板冲击凹坑深度预测模型，包括： + +[0032] 计算所述铝合金圆板的外载荷$P$的功率$\dot{W}$为 diff --git a/markdowns/research_patent_00085.md b/markdowns/research_patent_00085.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..29e385f59bdc6e3f0feadfd2a857eef5fc639995 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00085.md @@ -0,0 +1,43 @@ +的能量$D_{mn}$为： + +[0052] + +$D_{mn}=\int_{0}^{\Delta}2\pi M_{0}f_{n}\cdot d\Delta=\int_{0}^{\delta}2\pi M_{0}hf_{n}d\delta=\begin{cases}2\pi M_{0}h\left(\frac{4}{9}\delta^{3}+\delta\right),\delta\leq\frac{1}{2}\\2\pi M_{0}h\left(\delta^{2}+\frac{1}{6}\ln\delta+\frac{11}{36}+\frac{\ln2}{6}\right),\delta>\frac{1}{2}\end{cases}(b=1)$ + +(16a) + +[0053] + +$$D_{m n} = \int _ { 0} ^ { Delta } 4 \pi M _ { 0 } f _ { \delta} \mathrm { d } \Delta = \int _ { 0 } ^ { \delta } 4 \pi M _ { 0 } h f _ { n } \mathrm { d } \delta = \left\{ \begin{array} { l } { { 4 \pi M _ { 0 } h \left( \frac { 1 } { 4 } \delta ^ { 2 } + \delta \right) , \delta \leq 1 } } \\ { { 4 \pi M _ { 0 } h \left( \frac { 1 } { 2 } \delta ^ { 2 } + \frac { 1 } { 2 } \delta + \frac { 1 } { 4 } \right) , \delta > 1 } } \end{array} \right. \quad ( b = 2 ) \tag{16b} )$$ + +[0054] 假定在冲击过程中,初始冲击能量完全被塑性失效机构耗散,则有: + +[0055] + +$$D_{mn}=E_{i}\tag{17}$$ + +[0056] 式中，$E_{i}$ 为初始冲击能量； + +[0057] 联合式(16)和(17)，即可求解出所述铝合金圆板承受冲击载荷后的中心无量纲挠度，在固支边界条件下(b=1)下，无量纲挠度$\delta$显示表达式为： + +[0058] + +$$\delta = \left\{ \begin{array} { l } { { 2 \sqrt { 1 + \frac { E _ { i } } { 4 \pi M _ { 0 } h } } - 2 , E _ { i } \leq 5 \pi M _ { 0 } h } } \\ { { \sqrt { \frac { E _ { i } } { 2 \pi M _ { 0 } h } - \frac { 1 } { 4 } } - \frac { 1 } { 2 } , E _ { i } > 5 \pi M _ { 0 } h } } \end{array} \right. \tag{18}$$ + +[0059] 将式(5)和式(12)代入式(18)，可得在固支边界条件下(b=2)下，预测铝合金薄板冲击凹坑深度$\Delta$的铝合金薄板冲击凹坑深度预测模型的显示表达式： + +[0060] + +$$\Delta = \left\{ \begin{array} { l } { { 2 \sqrt { \frac { E _ { i } } { \pi \sigma _ { s } h } + h ^ { 2 } } - 2 h , E _ { i } \leq \frac { 5 \pi \sigma _ { s } h ^ { 3 } } { 4 } } } \\ { { \sqrt { \frac { 2 E _ { i } } { \pi \sigma _ { s } h } - \frac { h ^ { 2 } } { 4 } } - \frac { h } { 2 } , E _ { i } > \frac { 5 \pi \sigma _ { s } h ^ { 3 } } { 4 } } } \end{array} \right. \tag{19}。$$ + +[0061] 本发明的有益效果在于： + +[0062] 本发明提出的铝合金薄板低速冲击凹坑深度的预测方法解决了现有飞机铝合金结构冲击凹坑损伤评估中无法准确地预测铝合金薄板低速冲击凹坑深度的问题，具有简便、实用、预测准确的优点，并且具有重要工程应用价值，尤其是对于飞机铝合金薄板构件冲击后凹坑深度预测和结构维修具有重要价值。 + +## 附图说明 + +[0063] 图1为本申请实施例中一种铝合金薄板低速冲击凹坑深度的预测方法的步骤图； + +[0064] 图2为本申请实施例中固支铝合金薄板受到低速冲击的原理示意图； + +[0065] 图3为本申请实施例中塑性失效机构的示意图； diff --git a/markdowns/research_patent_00086.md b/markdowns/research_patent_00086.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e373faa9694d9fbfc6c983f41dd617aff62f8988 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00086.md @@ -0,0 +1,58 @@ +(19) 国家知识产权局 + + + +## (12) 发明专利申请 + + + +(10) 申请公布号 CN 119324210 A + +(43) 申请公布日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411352896.X + +(22) 申请日 2024.09.26 + +(71) 申请人珠海冠宇电池股份有限公司 + +地址 519180 广东省珠海市斗门区井岸镇 + +珠峰大道209号 + +(72) 发明人 汪辉 薛佳宸 刘春洋 + +(74) 专利代理机构 北京布瑞知识产权代理有限 + +公司 11505 + +专利代理师 王舒萌 + +(51) Int. Cl. + +H01M 4/36 (2006.01) + +H01M 4/38 (2006.01) + +HO1M 4/587(2010.01) + +H01M 4/62 (2006.01) + +H01M 4/134 (2010.01) + +H01M 4/133 (2010.01) + +H01M 10/0525 (2010.01) + +权利要求书2页 说明书19页 附图1页 + +## (54) 发明名称 + +负极活性材料、负极片和电池 + + + +## (57) 摘要 + +本发明涉及电池技术领域，具体涉及一种负极活性材料、包括该负极活性材料的负极片和电池。所述负极活性材料包括硅碳复合颗粒；所述硅碳复合颗粒的粒径$D_{n}$10为$1\mu m-8\mu m$；所述硅碳复合颗粒的平均球形度为0.6-1；所述硅碳复合颗粒具有闭孔和开孔，所述闭孔的体积$V_{1}$与所述开孔的体积$V_{2}$满足$0.2\leq V_{1}/V_{2}\leq2000$。本发明的负极活性材料在保证较高克容量的同时，具有较好的离子电导率和电子电导率，以及较好的结构稳定性。包括本发明负极活性材料的电池能够兼顾较好的首次库伦效率、倍率性能、低温性能和循环稳定性。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00087.md b/markdowns/research_patent_00087.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..60e606d928aa08b0783eae4ee5976b7b088f1f5c --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00087.md @@ -0,0 +1,55 @@ +[0119] (2) 放置在气相沉积炉中，通入氩气并将温度升高至1000℃保温8h，后降温至500℃，随后依次通入流量为150sccm和100sccm的甲硅烷气体各2h；后停止通入甲硅烷，将温度升高至560℃，通入流量为100sccm的乙炔气体，保持1h； + +[0120] 其中，硅碳复合颗粒的Dn10为6μm，平均球形度为0.8；$V_1$约为0.1cm³/g，$V_2$约为0.05cm³/g，$V_1/V_2$为2；$C_2$约为40%，$C_1$约为1000ppm，$C_2/C_1$为400；钾元素、钙元素和钠元素含量之和约为500ppm。 + +[0121] 制备例4 + +[0122] 用于验证“$V_{1}/V_{2}$”的改变所带来的影响。 + +[0123] 参照制备例2进行，所不同的是，通过改变开孔的体积$V_{2}$来调控$V_{1}/V_{2}$，具体如下： + +[0124] 在步骤(2)中,停止通入甲硅烷后,将温度升高至560℃,通入流量为100sccm的乙炔气体,保持1h; + +[0125] 其中，$V_{2}$ 约为 $0.05 ~cm^{3} / g$，$V_{1} / V_{2}$ 为 0.2；其余参数基本与制备例2相同。 + +[0126] 制备例5组 + +[0127] 本组制备例用于验证“Dn10”的改变所带来的影响。 + +[0128] 本组制备例参照制备例1进行,所不同的是,通过改变多孔碳材料的Dn10来调控硅碳复合颗粒的Dn10,具体如下: + +[0129] 制备例5a，多孔碳材料的Dn10为1μm； + +[0130] 制备例5b,多孔碳材料的Dn10为8μm。 + +[0131] 制备例6组 + +[0132] 本组制备例用于验证“平均球形度”的改变所带来的影响。 + +[0133] 本组制备例参照制备例1进行,所不同的是,通过改变多孔碳材料的平均球度来调控硅碳复合颗粒的平均球形度,具体如下: + +[0134] 制备例6a,多孔碳材料的平均球形度为0.71; + +[0135] 制备例6b,多孔碳材料的平均球形度为0.6。 + +[0136] 制备例7组 + +[0137] 本组制备例用于验证“闭孔的体积$V_1$”的改变所带来的影响。 + +[0138] 本组制备例参照制备例1进行,所不同的是,通过改变甲硅烷的通入流量和时间来调控$V_1$,具体如下: + +[0139] 制备例7a,在步骤(2)中,当温度降至500℃后,先通入流量为50sccm的甲硅烷气体6h,再通入流量为200sccm的甲硅烷气体3h; + +[0140] 其中，$V_1$约为$0.001cm^3/g$，$V_1/V_2$为1；$C_2$约为75%，$C_2/C_1$为37.5； + +[0141] 制备例7b,在步骤(2)中,当温度降至500℃后,先通入流量为300sccm的甲硅烷气体1h,再通入流量为100sccm的甲硅烷气体1h; + +[0142] 其中，$V_1$约为$0.4cm^3/g$，$V_1/V_2$为400；$C_2$约为30%，$C_2/C_1$为15。 + +[0143] 制备例8组 + +[0144] 本组制备例用于验证“开孔的体积$V_2$”的改变所带来的影响。 + +[0145] 本组制备例参照制备例1进行，所不同的是，通过改变通入乙炔气体的保持时间来调控$V_2$，具体如下： + +[0146] 制备例8a,在步骤(2)中,通入流量为100sccm的乙炔气体,保持6h； \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00088.md b/markdowns/research_patent_00088.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..eb8425d5958601f770a7e6f80477be8e62ce2916 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00088.md @@ -0,0 +1,36 @@ +颗粒的真密度分别为$1.7g/cm^3$、$2.15g/cm^3$和$1.95g/cm^3$。 + +[0201] 表1 + +[0202] + +
$(I_1+I_3)/(I_2+I_4)$$W_1+W_2$特征峰一与特征峰二的峰强比值
制备例11.143$10^\circ$1.6
制备例22.40$4^\circ$1.06
制备例30.657$20^\circ$2.5
+ +[0203] 以下实施例用于说明本发明的电池。 + +[0204] 实施例1 + +[0205] 按照以下方法制备： + +[0206]（1）制备负极片 + +[0207] 将人造石墨、制备例1制备得到的硅碳复合颗粒、羧甲基纤维素钠、丁苯橡胶和Super P按照质量比为87.7:8.8:1.6:1.6:0.3进行混合,加入去离子水,在真空搅拌机作用下获得负极浆料;将该负极浆料均匀涂覆在铜箔两侧表面上,置于80℃烘干干燥12h,经过辊压、分切,得到负极片。 + +[0208] (2) 制备正极片 + +[0209] 将钴酸锂、聚偏氟乙烯、乙炔黑和碳纳米管按照质量比为96:2:1.5:0.5进行混合,加入N-甲基吡咯烷酮,在真空搅拌机作用下搅拌,直至混合成均匀的正极浆料;将该正极浆料均匀涂覆于铝箔两侧表面上,置于烘箱中烘烤,之后转入120℃烘箱中干燥8h,经过辊压、分切,得到正极片。 + +[0210] (3) 制备锂离子电池 + +[0211] 将步骤(1)制备得到的负极片、隔膜(厚度为$8\mu m$的聚乙烯膜)和步骤(2)制备得到的正极片按顺序叠放好，保证隔膜处于正、负极片之间起到隔离的作用，然后通过卷绕得到裸电芯；将该裸电芯置于铝塑膜壳体中，将电解液（六氟磷酸锂溶于碳酸乙烯酯/碳酸二甲酯（体积比1:1）以及5vol.%氟代碳酸乙烯酯组成的混合溶液，其中六氟磷酸锂的浓度为1mol/L）注入到干燥后的裸电芯中，经过真空封装、静置、化成、整形、分选等工序，得到锂离子电池。 + +[0212] (4) 制备扣式半电池 + +[0213] 将制备例1制备得到的硅碳复合颗粒、Super P、羧甲基纤维素钠和丁苯橡胶按照质量比为96.5:1.6:1.6:0.3进行混合，加入去离子水，在真空搅拌机作用下混合均匀，获得扣电负极浆料；将该扣电负极浆料涂覆在铜箔上，在80℃烘箱中烘干，随后转入100℃真空烘箱中干燥12h，得到面密度约为3mg/cm²的负极片；在干燥环境下，将负极片用冲片机制成直径为12mm的负极圆片；在手套箱中，以负极圆片为工作电极，以金属锂片作为对电极，以厚度为20μm的聚乙烯隔膜为隔离膜，加入电解液（六氟磷酸锂溶于碳酸乙烯酯/碳酸二甲酯（体积比1:1）以及5vol.%氟代碳酸乙烯酯组成的混合溶液，其中六氟磷酸锂的浓度为1mol/L），组装成扣式半电池。 + +[0214] 实施例2-实施例13组和对比例1-5参照实施例1进行,所不同的是,替换制备例1制备得到硅碳复合颗粒,具体见表2。 + +[0215] 实施例14组 + +[0216] 本组实施例用于验证“硅碳复合颗粒和碳基材料的质量比”的改变所带来的影响。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00089.md b/markdowns/research_patent_00089.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c904f3796b0a37ee071864ba1554ea9e303ca001 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00089.md @@ -0,0 +1,11 @@ +0.01C的电流密度放电至5mV,再次静置10min;后以0.05C的电流密度恒流充电至1.5V,再次静置10min,重复以0.1C电流密度恒流放电30min并静置30min的过程，直至电池电压低于0.1V,再次静置30min后记录此时的电压E1,然后以0.1C的电流密度恒流放电30min,记录放电10s时的电压E2以及放电截止时的电压E3,然后静置60min,记录静置60min后的电压E4,根据公式 + +[0252] $D = \frac{4}{\pi \tau} \left( \frac{nV}{S} \right)^2 \left( \frac{E1 - E4}{E2 - E3} \right)^2$， + +[0253] 即可得到硅碳复合颗粒在0.1V(vs Li⁺/Li)电势下的锂离子扩散系数(单位为cm²/s)，其中，τ为弛豫时间即τ=3600s；n为硅碳复合颗粒的摩尔数，V为硅碳复合颗粒摩尔体积，n×V为测试所用硅碳复合颗粒的体积，可以根据扣式半电池负极片中涂层的质量w以及硅碳复合颗粒的真密度ρ计算得出，n×V=0.965×w/ρ；S为扣式半电池负极片的几何面积，即S=1.13cm²，将结果记于表3。 + +[0254] 表2 + +[0255] + +
硅碳复合颗粒循环容量保持率厚度膨胀率能量密度（Wh/L）首次库伦效率
实施例 1制备例 191.40%8.67%84492.50%
diff --git a/markdowns/research_patent_00090.md b/markdowns/research_patent_00090.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..79e88e9bd0e6b646db91446d12dfa1472c8e273f --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00090.md @@ -0,0 +1,43 @@ +1. 一种负极活性材料，其特征在于，所述负极活性材料包括硅碳复合颗粒；所述硅碳复合颗粒的粒径Dn10为$1\mu m-8\mu m$；所述硅碳复合颗粒的平均球形度为0.6-1；所述硅碳复合颗粒具有闭孔和开孔，所述闭孔的体积$V_1$与所述开孔的体积$V_2$满足$0.2 \leq V_1/V_2 \leq 2000$。 + +2.根据权利要求1所述的负极活性材料,其中,$1\leq V_{1}/V_{2}\leq 400$;优选地,$2\leq V_{1}/V_{2}\leq 200$; + +和/或，所述硅碳复合颗粒的粒径Dn10为3μm-6μm； + +和/或,所述硅碳复合颗粒的平均球形度为0.8-1; + +和/或,所述闭孔的体积$V_1$为$0.001cm^3/g-0.4cm^3/g$;优选为$0.01cm^3/g-0.2cm^3/g$; + +和/或,所述开孔的体积$V_2$为$0.0001cm^3/g-0.1cm^3/g$;优选为$0.0005cm^3/g-0.05cm^3/g$。 + +3. 根据权利要求1或2所述的负极活性材料，其中，所述硅碳复合颗粒包括核壳结构；所述核壳结构的内核包括碳元素和硅元素，所述核壳结构的外壳包括碳元素； + +优选地，所述内核包括多孔碳以及位于所述多孔碳孔隙中的硅材料； + +优选地，所述外壳包括无定形碳。 + +4. 根据权利要求1或2所述的负极活性材料，其中，所述硅碳复合颗粒包括氧元素； + +优选地，所述硅碳复合颗粒中，硅元素的含量$C_2$和氧元素的含量$C_1$的比值$C_2/C_1$为10.5-26500；更优选为21.6-400。 + +5.根据权利要求4所述的负极活性材料,其中,$C_2$为30%-75%;优选为40%-65%; + +和/或,C₁为20ppm-50000ppm;优选为1000ppm-30000ppm。 + +6. 根据权利要求1或2所述的负极活性材料，其中，所述硅碳复合颗粒包括钾元素、钙元素和钠元素中的至少一种； + +优选地，所述硅碳复合颗粒包括钾元素、钙元素和钠元素； + +更优选地,钾元素、钙元素和钠元素在所述硅碳复合颗粒中的质量含量之和为30ppm-10000ppm;优选为100ppm-500ppm。 + +7. 根据权利要求1或2所述的负极活性材料，其中，所述硅碳复合颗粒的拉曼光谱中，在$470cm^{-1}-480cm^{-1}$具有第一特征峰，在$507cm^{-1}-517cm^{-1}$具有第二特征峰，在$1330cm^{-1}-1350cm^{-1}$具有第三特征峰，在$1590cm^{-1}-1610cm^{-1}$具有第四特征峰；所述第一特征峰的强度$I_{1}$、所述第二特征峰的强度$I_{2}$、所述第三特征峰的强度$I_{3}$和所述第四特征峰的强度$I_{4}$满足$0.5\leq(I_{1}+I_{3})/(I_{2}+I_{4})\leq3$；优选地，$0.65\leq(I_{1}+I_{3})/(I_{2}+I_{4})\leq2.4$； + +和/或，所述硅碳复合颗粒的XRD衍射图谱，在$27.4^{\circ}-29.4^{\circ}$具有第一衍射峰，在$42.4^{\circ}-44.4^{\circ}$具有第二衍射峰；所述第一衍射峰的半峰宽$W_{1}$与所述第二衍射峰的半峰宽$W_{2}$满足$3^{\circ}\leqslant W_{1}+W_{2}\leqslant35^{\circ}$；优选地，$4^{\circ}\leqslant W_{1}+W_{2}\leqslant20^{\circ}$； + +和/或，包括所述负极活性材料的扣式半电池的首圈dQ/dV曲线，在0.25V-0.3V具有特征峰一，在0.4V-0.45V具有特征峰二；所述特征峰一的峰强与所述特征峰二的峰强的比值为1-3；优选为1.05-2.5； + +和/或,所述硅碳复合颗粒受到377MPa的辊压后,所述硅碳复合颗粒的粒径Dv50的变化率为0-50%;优选为0-10%。 + +8. 一种负极片，其特征在于，所述负极片包括权利要求1-7中任一项所述的负极活性材料。 + +9. 根据权利要求8所述的负极片，其中，所述负极片包括负极集流体和位于所述负极集流体至少一侧表面的负极活性材料层；所述负极活性材料层包括所述负极活性材料； \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00091.md b/markdowns/research_patent_00091.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..02a050c15a81e1f14816b5e571f152be3d9fbd87 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00091.md @@ -0,0 +1,35 @@ +[0032] 在一实例中，所述闭孔的体积$V_{1}$为$0.01cm^{3}/g-0.2cm^{3}/g$。 + +[0033] 在本发明中，所述开孔的体积$V_{2}$可以为0.0001cm$^{3}$/g-0.1cm$^{3}$/g，例如为0.0001cm$^{3}$/g、0.0005cm$^{3}$/g、0.001cm$^{3}$/g、0.005cm$^{3}$/g、0.01cm$^{3}$/g、0.05cm$^{3}$/g或0.1cm$^{3}$/g。 + +[0034] 在一实例中，所述开孔的体积$V_{2}$为$0.0005cm^{3}/g-0.05cm^{3}/g$。 + +[0035] 在本发明中，所述硅碳复合颗粒可以包括核壳结构。如图2所示为本发明一实例中硅碳复合颗粒的透射电子显微镜(TEM)镜图,从图中可以看出,硅碳复合颗粒的内核处硅与碳均为无定形态,分布较为均匀致密,没有明显的相界面;内核外表面具有一层厚度约为10nm的外壳。 + +[0036] 在本发明中，所述核壳结构的内核可以包括碳元素和硅元素。所述核壳结构的外壳可以包括碳元素。 + +[0037] 在一实例中,所述内核包括多孔碳以及位于所述多孔碳孔隙中的硅材料。 + +[0038] 在一实例中,所述外壳包括无定形碳。 + +[0039] 在本发明中，所述硅碳复合颗粒可以包括氧元素。在硅碳复合颗粒中掺杂氧元素，能够增加硅碳复合颗粒与锂离子之间的反应位点，从而提高锂离子扩散系数。 + +[0040] 在本发明中，在所述硅碳复合颗粒中，硅元素的质量含量$C_2$和氧元素的质量含量$C_1$的比值$C_2/C_1$可以为10.5-26500，例如为10.5、13.3、20、21.6、30、40、50、60、70、80、90、100、200、300、400、500、600、650、700、800、900、1000、2000、3000、4000、5000、6000、7000、8000、9000、10000、20000或26500。 + +[0041] 在一实例中，$C_{2}/C_{1}$ 为 13.3-650。 + +[0042] 在一实例中，$C_{2}/C_{1}$ 为21.6-400。 + +[0043] 通过控制$C_{2}/C_{1}$能够使负极活性材料兼顾克容量以及离子导电性。氧元素的掺杂能够提升硅碳复合颗粒中锂离子的扩散系数，这不仅能够提高负极活性材料整体的离子电导率，还有利于容量发挥；但是过多的氧元素会占据硅元素的质量，从而会减少负极活性材料的克容量，因此，需要对硅元素的含量和氧元素的含量进行调控，使其满足特定的范围，在该范围内，负极活性材料能够兼顾克容量以及导电性，从而提高电池的能量密度和倍率性能。 + +[0044] 在本发明中，所述硅碳复合颗粒中硅元素的质量含量$C_2$可以为30％-75％，例如为30％、35％、40％、45％、50％、55％、60％、65％、70％或75％。 + +[0045] 在一实例中，$C_{2}$ 为40%-65%。 + +[0046] 在本发明中，所述硅碳复合颗粒中氧元素的质量含量C₁可以为20ppm-50000ppm，例如为20ppm、30ppm、40ppm、50ppm、60ppm、70ppm、80ppm、90ppm、100ppm、200ppm、300ppm、400ppm、500ppm、600ppm、700ppm、800ppm、900ppm、1000ppm、2000ppm、3000ppm、4000ppm、5000ppm、6000ppm、7000ppm、8000ppm、9000ppm、10000ppm、20000ppm、30000ppm、40000ppm或50000ppm。 + +[0047] 在一实例中，$C_{1}$ 为 1000ppm-30000ppm。 + +[0048] 在本发明中，所述硅碳复合颗粒中硅元素的质量含量$C_{2}$和氧元素的质量含量$C_{1}$可以通过本领域常规的方法测试得到，例如通过扫描电镜能谱(SEM-EDS)。 + +[0049] 在本发明中，所述硅碳复合颗粒还可以包括钾元素、钙元素和钠元素中的至少一种。 diff --git a/markdowns/research_patent_00092.md b/markdowns/research_patent_00092.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9460826cc6c2b1cf6a222803b6c437dde6fef6dc --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00092.md @@ -0,0 +1,7 @@ + + +图3 + + + +图4 diff --git a/markdowns/research_patent_00093.md b/markdowns/research_patent_00093.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..16569542b927574c88a101751021eae54b01c6e1 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00093.md @@ -0,0 +1,36 @@ +变换得到所述查询图像在所述目标3D心脏CT空间中的候选位置； + +[0014] 在目标3D心脏CT空间中的候选位置处进行图像重采样,得到候选图像切面,以生成候选数据库; + +[0015] 利用图像相似度算法，在所述候选数据库中找到与所述查询图像相似度最高的候选图像切面，并将这一候选图像切面的位置作为所述查询图像的定位结果，以完成3D心脏CT中切面的自动定位。 + +[0016] 可选地，基于对齐到统一空间中的3D心脏CT图像生成标准3D心脏图谱，具体包括： +[0017] 在所有3D心脏CT空间中随机选择一个CT空间作为CT图像参考空间，并将所有剩余的3D心脏CT图像均通过对称微分同胚可变形非线性配准算法对齐到所述CT图像参考空间中； + +[0018] 利用平均算法基于对齐到所述CT图像参考空间中的所有CT图像生成所述标准3D心脏图谱。 + +[0019] 可选地，利用平均算法基于对齐到所述CT图像参考空间中的所有CT图像生成所述标准3D心脏图谱，具体包括：: + +[0020] 对对齐到所述CT图像参考空间中的所有CT图像进行平均处理,得到初始模板; + +[0021] 采用所述对称微分同胚可变形非线性配准算法，将对齐到所述CT图像参考空间中的所有CT图像配准到所述初始模板； + +[0022] 使用锐化过滤器调整所述初始模板,得到所述标准3D心脏图谱。 + +[0023] 可选地,所述定位回归网络的损失函数为: + +[0024] $Loss_{total} = GD(\hat{r}, r) + \lambda MSE(\hat{t}, t);$ + +[0025] 式中，$\lambda$ 表示平移损失的权重，r 表示真实刚性变换中的旋转，t 表示真实刚性变换中的平移，$\hat{r}$ 表示预测的刚性变换中的旋转，$\hat{t}$ 表示预测的刚性变换中的平移，$GD(\hat{r}, r)$ 表示预测的刚性变换中的旋转$\hat{r}$和真实刚性变换中的旋转之间的测地距离误差，$MSE(\hat{t}, t)$ 表示预测的刚性变换中的平移和真实刚性变换中的平移 $\hat{t}$ 之间的均方误差，$Loss_{total}$ 表示用于损失值。 + +[0026] 可选地,所述查询图像在所述目标3D心脏CT空间中的候选位置表示为: + +[0027] $\widehat{p}_{q}^{v_{c}}=RT\times\widehat{p}_{q}^{R};$ + +[0028] 式中，$\widehat{p}_{q}^{V_{c}}$ 表示候选位置，RT 表示标准3D心脏图谱和目标3D心脏CT空间的刚性变换，$\widehat{p}_{q}^{R}$ 表示查询图像在图谱空间中的切面位置。 + +[0029] 可选地,与所述查询图像相似度最高的候选图像切面表示为: + +[0030] $\hat{s}_{q}^{v} = \arg\max_{s_{i}^{c}} (SSIM\{s_{i}^{c}, q\}), i = \{1, \cdots, m\};$ + +[0031] 式中，$\hat{s}_{q}^{v}$ 表示与所述查询图像相似度最高的候选图像切面，$s_{i}^{c}$ 表示候选数据库中的第 i 个候选图像切面，m 表示候选图像切面的个数，$SSIM\{s_{i}^{c}, q\}$ 表示第 i 个候选图像切面 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_patent_00094.md b/markdowns/research_patent_00094.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b536d487bab0347eae1f83e22ea13ae0d293b0e4 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00094.md @@ -0,0 +1,29 @@ +[0072] $\mathrm{L o s s}_{\mathrm{t o t a l}}=\mathrm{G D}(\hat{\mathrm{r}},\mathrm{r})+\lambda\mathrm{M S E}(\hat{\mathrm{t}},\mathrm{t})$。 + +[0073] 式中，$\lambda$表示平移损失的权重，$r$表示真实刚性变换中的旋转，$t$表示真实刚性变换中的平移，$\hat{r}$表示预测的刚性变换中的旋转，$\hat{t}$表示预测的刚性变换中的平移，$GD(\hat{r},r)$表示预测的刚性变换中的旋转$\hat{r}$和真实刚性变换中的旋转$\hat{r}$之间的测地距离误差，$MSE(\hat{t},t)$表示预测的刚性变换中的平移$\hat{t}$和真实刚性变换中的平移$\hat{t}$之间的均方误差，$Loss_{total}$表示用作损失值。 + +[0074] 本申请另一个示例性的实施例中,为了实现查询图像的粗定位,本申请上述提供的步骤204可由步骤501～步骤504代替: + +[0075] 步骤501：查询图像q被输入到训练好的定位回归网络PosNet中，得到查询图像q在标准3D心脏图谱$\mathcal{R}$中的位置，记为$\hat{\mathbf{p}}_{q}^{\mathcal{R}}$： + +[0076] $\hat{p}_{q}^{\mathcal{R}} = \gamma(q; \mu).$ + +[0077] 步骤502:标准3D心脏图谱$\mathcal{R}$以及查询图像q在标准3D心脏图谱$\mathcal{R}$中的位置$\hat{p}_{q}^{\mathcal{R}}$组成查询图像q的图谱提示$\left\{\mathcal{R}, \hat{p}_{q}^{\mathcal{R}}\right\}$。 + +[0078] 步骤503:对于粗定位,标准3D心脏图谱$\mathcal{R}$被刚性配准到目标3D心脏CT空间$\nu$中去得到两者之间的刚性变换RT。 + +[0079] 步骤504：刚性变换RT被应用到位置$\hat{p}_q^{\mathcal{R}}$从而得到目标3D心脏CT空间$\nu$中的粗位置（即候选位置），记为$\hat{p}_q^{\nu_c}$：$\hat{p}_q^{\nu_c} = RT \times \hat{p}_q^{\mathcal{R}}$。 + +[0080] 本申请另一个示例性的实施例中,在粗定位之后,为了实现查询图像的精定位,以便通过图谱提示的引导由粗到细的方式实现在3D心脏CT中的任意切面的自动定位,本申请上述提供的步骤205和步骤206可以采用步骤601~步骤602代替; + +[0081] 步骤601:在目标3D心脏CT空间v中的粗位置(即候选位置)处重采样候选图像切面形成候选数据库。 + +[0082] 步骤602：利用图像相似度去查询最相似的切面$\hat{S}_{q}^{v}$，并进一步得到目标3D心脏CT中切面的位置。这里采用的图像相似度方法是结构相似度，它是人类视觉系统对结构相似度的表示，从亮度、对比度、结构等方面评估图像的相似度。 + +[0083] 其中,与查询图像相似度最高的候选图像切面表示为: + +[0084] $\widehat{s}_{q}^{V}=\operatorname*{argmax}_{s_{i}^{c}}\left(S S I M\{s_{i}^{c},q\}\right),i=\{1,\cdots,m\}$。 + +[0085] 式中，$\hat{S}_{q}^{V}$ 表示与查询图像相似度最高的候选图像切面，$S_{i}^{c}$ 表示候选数据库中的第 $i$ 个候选图像切面，$m$ 表示候选图像切面的个数，$SSIM[S_{i}^{c}, q]$ 表示第 $i$ 个候选图像切面 $S_{i}^{c}$ 和查询图像 $q$ 的图像相似度。 + +[0086] 综上，在产生的对应查询图像q的图谱提示的引导下，通过标准3D心脏图谱$\mathcal{R}$和目 diff --git a/markdowns/research_patent_00095.md b/markdowns/research_patent_00095.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e1dcb02102c5edbb3a5a3bf410e378ef5945b459 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00095.md @@ -0,0 +1,48 @@ +(19) 国家知识产权局 + + + +## (12) 发明专利申请 + + + +(10) 申请公布号 CN 119322473 A + +(43) 申请公布日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411355989.8 + +(22) 申请日 2024.09.27 + +(71) 申请人 宜宾凯翼汽车有限公司 + +地址 644000 四川省宜宾市临港经济技术 + +开发区长江北路西段附四段7号 + +(72) 发明人 吕忠波 + +(74) 专利代理机构 芜湖安汇知识产权代理有限 + +公司 34107 + +专利代理师 赵中英 + +(51) Int. Cl. + +G05B 19/042(2006.01) + +B60R 16/023(2006.01) + +权利要求书1页 说明书5页 附图1页 + +## (54) 发明名称 + +一种车辆智能座舱算力调度释放方法及座舱域控制器 + + + +## (57) 摘要 + +本发明公开了一种车辆智能座舱算力调度释放方法及座舱域控制器，包括采集车辆实时状态，基于车辆实时状态对座舱算力进行调度控制；将与车辆实时状态相匹配的座舱功能配置为允许运行，将与车辆实时状态不匹配的座舱功能配置为禁止运行或后台运行或后台延时后退出运行。通过算力调度释放来满足智能座舱系统对于算力的需求，减少或避免算力不足造成的域控功能的响应延迟。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00096.md b/markdowns/research_patent_00096.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f87f72d878035e3adafbae4487325b65963e3f30 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00096.md @@ -0,0 +1,7 @@ +[0031] + +
序号策略应用逻辑
1白名单Launcher、System UI（状态栏+负一屏+导航栏）、空调、蓝牙电话、语音1、增加判断前后台；2、增加后台计时；3、增加切换到前台，计时清零；
2二级黑名单个人中心、K歌应用、在线音乐、在线视频1、增加判断前后台；2、增加后台计时；3、增加切换到前台，计时清零；
3一级黑名单用户手册、工程模式、多媒体、USB视频、USB图片、系统升级1、增加判断前后台；2、增加后台计时；3、增加切换到前台，计时清零；
4一级黑名单策略在一级黑名单中的APP在后台运行2分钟，调用系统接口退出；1、增加kill进程接口；
5二级黑名单策略在二级黑名单中的APP在后台运行5分钟，调用系统接口退出；1、增加kill进程接口；
6音频/音视频互斥机制退出多媒体应用互斥：收音机/本地音乐/蓝牙音乐 多媒体和视频应用互斥/
+ +[0032] 根据多媒体相关的域控功能的重要程度设置黑名单,黑名单中的域控功能在后台运行达到设定时间后,调用进程关闭接口关闭对应的功能。将黑名单划分为多个等级,每个等级黑名单中的功能后台运行允许的设定时间不同,根据功能的重要程度设置对应的设定时间阈值。 + +[0033] 白名单中的功能包括 launcher、System UI（状态栏、负一屏、导航栏）、空调、蓝牙电话、语音等功能，针对这些功能，保持前台运行持续工作，后台允许运行时间尽可能长，从而保证功能在后台也可以长时间运行；当这些功能由前台切换至后台时，保持运行且对后台运行时间进行计时，直至达到白名单计时阈值，达到后台计时阈值则将对应的功能调用 diff --git a/markdowns/research_patent_00097.md b/markdowns/research_patent_00097.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0123ca7c7f350ce85731b5ebe0a15c27aa036842 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00097.md @@ -0,0 +1,55 @@ +其中：$r$为管道最大磨蚀率$mm/a$； + +T为管道最大磨蚀处的壁厚,单位mm; + +$d$ 为管道最大腐蚀深度，单位 $mm$； + +W表示原煤年输送量,单位Wt;其中,长距离输煤管道设计年输送量通常为1000万吨; + +Q为原煤输送量,单位Wt。 + +[0030] 步骤2.3、待步骤2.2中的扫描结束后在被检测管道管体处重新设置保温层。 + +[0031] 步骤3、计算步骤1中各个重点检测位置处的管道最小允许壁厚t； + +步骤3中管道最小允许壁厚t的计算方法具体为: + +分别采用磨蚀余量计算方法和管道承压计算方法同时计算管道的最小允许壁厚值，将得到的两个数值进行比较，选择最大值作为步骤1中对应重点检测位置处的管道最小允许壁厚t。 + +[0032] 其中，磨蚀余量计算方法具体为： + +$$t = T_{S} - C \tag{2}$$ + +其中t为钢管的最小允许壁厚,单位mm; + +$T_s$为管道设计壁厚，单位mm； + +C为管道30年的磨蚀余量,单位mm。 + +[0033] 管道承压计算方法具体为： + +$$t = \frac{P * D}{2K \varphi \partial_s} \tag{3}$$ + +其中：$t$为钢管的最小允许壁厚，单位$mm$； + +P 为管道最大承压,单位MPa; + +D 为管道的外径,单位mm; + +K 为设计系数,一般地区取 0.72,城镇郊区和站区内取0.6; + +分别采用磨蚀余量计算方法和管道承压计算方法同时计算管道的最小允许壁厚值，将得到的两个数值进行比较，选择最大值作为步骤1中重点检测位置处的管道最小允许壁厚t，通过同时采用两种计算管道最小允许壁厚t的方法，相互印证，并选择最大值参与预测长距离管道服役年限N，最终得到的管道服役年限较小，避免因预测的长距离管道服役年限过大，导致管道提前被腐蚀。 + +[0034] 步骤4、根据管道最大磨蚀率r和管道最小允许壁厚t计算长距离管道服役年限N。 + +[0035] 步骤4中计算各个重点检测位置处的管道服役年限的具体方法如下： + +$$N = \frac{T - t}{r} \tag{4}$$ + +其中：$N$为长距离管道服役年限； + +T为管道最大磨蚀处的壁厚； + +$t$为管道的最小允许壁厚； + +$r$为最大磨蚀率。 diff --git a/markdowns/research_patent_00098.md b/markdowns/research_patent_00098.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e0147928828428a0d69fe7f253fd6a5da2a88086 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00098.md @@ -0,0 +1,84 @@ +
设计壁厚最大磨蚀量mm最大磨蚀率mm/a测点管道最大承压最小允许壁厚预计服务年限/按最小
11.900.620.359411.0110.362.5
+ +[0041] 实施例3 + +本实施例中选取截断阀室1和压力监测点作为重点检测位置，并在截断阀室1和压力监测点所在位置处分别随机选取8个测量点位进行测量，具体如下表5和表6： + +表5 截断阀室1的测量点位选择表 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
截断阀室1
测量位置点1点2点3点4点5点6点7点8
管道壁厚17.5517.4017.6117.5317.9517.2517.4717.54
+ +[0042] + +表6 压力监测点的测量点位选择表 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
压力监测点
测量位置点1点2点3点4点5点6点7点8
管道壁厚16.5416.5216.3116.6815.7515.6316.8716.68
+ +[0043] 通过对上述表5和表6中各个点位测量,根据测量结果计算管道最大磨蚀率r、管道最小允许壁厚t,并预测长距离管道服役年限N,具体如下表6;表7 截断阀室1和压力监测点所在长距离管道服役年限N + +
设计壁厚mm最大腐蚀量mm最大磨蚀率mm/a测点管道最大承压最小允许壁厚mm预计服务年限/按最小预测长距离管段服役年限N/最小
截断阀室117.50.250.144416.915.919.38.4
压力监测点15.900.270.156015.2114.328.4
+ +9 + diff --git a/markdowns/research_patent_00099.md b/markdowns/research_patent_00099.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..021c5d1ca1cc9a0320099ae239a746c9c17d84f8 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00099.md @@ -0,0 +1,66 @@ +(19) 国家知识产权局 + + + +## (12) 发明专利 + + + +(10)授权公告号 CN 118882867B + +(45) 授权公告日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411396686.0 + +(22) 申请日 2024.10.09 + +(65) 同一申请的已公布的文献号 + +申请公布号 CN118882867A + +(43) 申请公布日 2024.11.01 + +(73)专利权人 新上联半导体设备(上海)有限公司 + +地址 201306 上海市浦东新区中国(上海) + +自由贸易试验区临港新片区飞渡路55号2幢厂房A单元 + +(72) 发明人 王文岩 李浩 + +(74) 专利代理机构 北京清大紫荆知识产权代理 + +有限公司 11718 + +专利代理师 余中燕 + +(51) Int. Cl. + +G01K 15/00 (2006.01) + +G01K 13/00 (2021.01) + +H01L 21/67(2006.01) + +G06F 18/22 (2023.01) + +(56)对比文件 + +CN 117727477 A,2024.03.19 + +CN 105466603 A,2016.04.06 + +审查员 梅潇 + +权利要求书1页 说明书5页 附图2页 + +## (54) 发明名称 + +一种用于半导体设备更换高温计场景的温度补偿方法 + +## (57) 摘要 + + + +本发明提供一种用于半导体设备更高温晶圆计量的温度补偿方法,通过在更换高温计之前对目标温度预测算法的准确性进行验证,当高温计更换之后,通过半导体设备运行标准测试工艺,并通过各测量点设置的第二高温计测量得到晶圆对应位置的测量温度,同时检测不同测量温度下对应加热元件的加热功率,并基于目标温度预测算法,根据所述加热功率预测得到晶圆对应位置的目标温度;而后基于各测量温度及其对应的目标温度,对相应第二高温计的读数进行补偿,以得到第二高温计的最终测量值。本发明能够根据目标温度对第二高温计的读数进行补偿,从而提高第二高温计最终测量值的准确性。 + diff --git a/markdowns/research_patent_00100.md b/markdowns/research_patent_00100.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2823d4134ae1a39009030247a3a8bf6af7e71c0c --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00100.md @@ -0,0 +1,37 @@ +1. 一种面向机器人精确轨迹跟踪的数据驱动误差跟踪迭代学习控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： + +步骤1. 建立重复运行机器人的动力学方程： + +$$J\ddot{\theta}_k(t) + C\dot{\theta}_k(t) + mgl\cos\theta_k(t) = \tau_k(t) \tag{1}$$ + +其中，$t$表示时间，$k$表示重复运行的次数；$\theta_k(t)$，$\dot{\theta}_k(t)$和$\ddot{\theta}_k(t)$分别表示单关节机器人第$k$次迭代时的实际关节角位移，关节角速度和关节加速度，$J$表示有界的转动惯量，$C$表示离心力和哥氏力，$m$和$l$分别表示机器人的质量和长度，$g$表示重力加速度，$\tau_k(t)$表示机器人第$k$次迭代时的输入力矩； + +步骤2，建立重复运行机器人的离散动态模型，过程如下： + +2.1 选择采样周期 $T_s$，对式（1）中的 $\dot{\theta}_k(t)$和$\ddot{\theta}_k(t)$ 进行离散化，得 $\dot{\theta}_k(t)=\frac{\theta_k(t+1)-\theta_k(t)}{T_s}$，$\ddot{\theta}_k(t)=\frac{\dot{\theta}_k(t+1)-\dot{\theta}_k(t)}{T_s}$；进一步地，有： + +$$ +\left\{ +\begin{aligned} +\dot{\theta}_k(t) &= \frac{\theta_k(t+1) - \theta_k(t)}{T_s} \\ +\ddot{\theta}_k(t) &= \frac{\theta_k(t+2) - 2\theta_k(t+1) + \theta_k(t)}{T_s^2} +\end{aligned} +\right. +\tag{2} +$$ + +2.2 将式(2)代入式(1)中，经过数学变换，得到机器人模型的离散形式： + +$$\begin{cases}x_{1,k}(m+1)=x_{2,k}(m)\\x_{2,k}(m+1)=\left(2-\frac{C}{J}T_{s}\right)x_{2,k}(m)+\left(\frac{C}{J}T_{s}-1\right)x_{1,k}(m)-\frac{T_{s}^{2}}{J}mgl\cos x_{1,k}(m)+\frac{T_{s}^{2}}{J}u_{k}(m)\\y_{k}(m)=x_{1,k}(m)\end{cases} \tag{3}$$ + +其中，$m \in T_{N}$ 为离散的时间点；$T_{N} = \{0, 1, \cdots, N\}$，N 是有限的正整数，代表每次迭代的运行周期；$x_{1,k}(m) = \theta_{k}(m)$，$x_{2,k}(m) = \theta_{k}(m+1)$，$u_{k}(m) = \tau_{k}(m)$，$y_{k}(m) = \theta_{k}(m)$； + +2.3 定义状态变量 $x_k(m) = [x_{1,k}(m), x_{2,k}(m)]^T$，则式(3)进一步转化为如下非线性离散动态模型： + +$$\begin{cases} x_k(m+1) = f(x_k(m), u_k(m)) \\ y_k(m) = h(x_k(m)) \end{cases} \tag{4}$$ + +其中，$u_{k}(m)\in\mathbb{R},y_{k}(m)\in\mathbb{R}$ 和 $x_{k}(m)\in\mathbb{R}^{2}$ 分别表示机器人系统在第 k 次迭代下 m 时刻对应的控制输入、位置输出和状态向量；非线性函数 $f(\cdot)$ 和 $h(\cdot)$ 分别表示机器人的位置输出和状态的关系以及状态和控制输入的关系；考虑针对式 (4) 中函数 $f(\cdot)$ 和 $h(\cdot)$ 信息未知的情形，只利用机器人的输入输出数据信息来设计控制器，实现数据驱动控制； + +步骤3，将机器人非线性动态模型转化为线性动态模型，过程如下： + +3.1 根据机器人动态系统(4)，输入和输出关系由如下代数函数表达式表示： diff --git a/markdowns/research_patent_00101.md b/markdowns/research_patent_00101.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..85d4584e7f8e8b2f82afabfc0d9d6e30b82d634c --- /dev/null +++ b/markdowns/research_patent_00101.md @@ -0,0 +1,53 @@ +(19) 国家知识产权局 + + +## (12) 发明专利申请 + + + +(10) 申请公布号 CN 119324087 A + +(43) 申请公布日 2025.01.17 + +(21) 申请号 202411493879.8 + +(22) 申请日 2024.10.24 + +(71) 申请人 李灿 + +地址 416800 湖南省湘西土家族苗族自治 + +州龙山县民安街道湘鄂路 + +(72) 发明人 李灿 杨欢 周海洋 + +(51) Int.Cl. + +H01B 7/18 (2006.01) + +H01B 7/17(2006.01) + +H01B 7/28 (2006.01) + +H01B 7/02 (2006.01) + +H01B 7/04 (2006.01) + +H01B 3/04 (2006.01) + +B08B 1/30 (2024.01) + +H01R 11/11 (2006.01) + +权利要求书1页 说明书5页 附图6页 + +## (54) 发明名称 + +一种耐磨型防潮电缆 + + + +## (57) 摘要 + +本发明公开了一种耐磨型防潮电缆，包括设置的电缆内芯、支撑座和电缆外芯；所述电缆内芯外侧通过支撑座连接有电缆外芯，所述支撑座上安装有限位组件，所述限位组件包括开设在支撑座上的第一通槽，所述支撑座上开设有第二通槽，所述支撑座侧端开设有置物槽，所述置物槽内部安装有支撑块，通过限位组件的第一通槽与第二通槽的配合将电缆内芯进行限位。该耐磨型防潮电缆，电缆内芯外侧通过支撑座进行防护，不仅减少了由于电缆内芯之间距离太近导致的短路问题，并且减少了电缆内芯之间产生摩擦导致的电缆的损坏和老化问题，电缆内芯通过支撑座进行限位，方便后期进行电缆的使用，减少了电缆内芯移动后导致布线不便与信号串扰的问题。 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00001.md b/markdowns/research_programming_book_00001.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f53a02ce6b2cf964f4a14b61b2775d23dfe13851 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00001.md @@ -0,0 +1,71 @@ +绘制圆形或者椭圆： + +arc()方法创建弧/曲线（用于创建圆或部分圆）。 + +## ①提示 + +如需通过 $arc()$ 来创建圆，请把起始角设置为 0，结束角设置为 $2*Math.PI$，如图 7-7 所示。 + + + +图7-7 + +``` +中心：arc(100,75,50,0*Math.PI,1.5*Math.PI) + +起始角：$\mathrm{arc}(100,75,50,0,1.5*\mathrm{Math.PI})$ + +结束角: $arc(100, 75, 50, 0*Math.PI, 1.5*Math.PI)$ +``` + +JavaScript 语法: + +```python +context.arc(x,y,r,sangle,eangle,counterclockwise); +``` + +参数值如表7-3所示。 + +表7-3 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
参数描述
x圆的中心的x 坐标
y圆的中心的y 坐标
r圆的半径
sAngle起角，以弧度计。（弧的圆形的点时位置是0 度）
eAngle结角，以弧度计
counterclockwise可选，规定应该时针还是时针绘图，false ＝顺时针，true ＝逆时针
+ +代码清单：绘制圆形框。 + +``` + +``` +效果如图 7-26 所示。 + + + +图 7-26 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00003.md b/markdowns/research_programming_book_00003.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..485aad2b8b0f784c9a2541937b2103cacd011a87 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00003.md @@ -0,0 +1,75 @@ +表7-16 + + + + + + + + + + + + + +
方法描述
createlmageData()创建新的，空白的ImageData 对象
getlmageData()返回ImageDuta 象，该对象力布上指定的形复制像素数据
putimageData()把图像据（从指定ImageData 对象）放回画布上
+ +createImageData() 方法，有两个版本的 createImageData() 方法： + +（1）以指定的尺寸（以像素计）创建新的 ImageData 对象： +``` +var imgData=context.createImageData(width,height); +``` + +（2）创建与指定的另一个 ImageData 对象尺寸相同的新 ImageData 对象（不会复制图像数据）： +``` +var imgData=context.createImageData(imageData); +``` + +参数值如表7-17所示。 + +表 7-17 + + + + + + + + + + + + + +
参数操述
widthImageDats 对象的宽度，以像素计
heightImageData 对象的高度，以像素计
imageDuta另一个 ImageData 对象
+ +getImageData()方法: + +getImageData()方法返回 ImageData 对象，该对象拷贝了画布指定矩形的像素数据。 + +返回对象身上有 data、width、height 属性，参考如图 7-28 所示： + +data 属性：保存每个像素的 rgba 值： + +对于 ImageData 对象中的每个像素，都存在着四个信息，即 RGBA 值： + +R - 红色 (0-255) + +G - 绿色 (0-255) + +B - 蓝色 (0-255) + +A - alpha 通道 (0-255: 0 是透明的, 255 是完全可见的) + +例如这个 data 数组： +``` +[10,195,230,255,10,195,230,255,10......] +``` +数组中下标 0～3 代表第一个像素，信息依次为 rgba(10, 195, 230, 255)，第二个像素为下标 4～7，后面像素依次类推。 + +height 属性：保存对象高度； + +width 属性：保存对象宽度。 + +效果如图 7-28 所示。 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00004.md b/markdowns/research_programming_book_00004.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3eb0a1b5a900fe70a4b0630cdbd55a43a8f343fe --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00004.md @@ -0,0 +1,51 @@ +开发者必须添加 cache manifest 文件，指明需要缓存的资源。这个例子中的 cache manifest 文件为 “clock.manifest”，它声明了 3 个需要缓存的资源文件 “clock.html” “clock.css” 和 “clock.js”。 + +clock.manifest 代码: +``` +CACHE MANIFEST +clock.html +clock.css +clock.js +``` + +添加了 cache manifest 文件后，还需要修改 “clock.html”，把 标签的 manifest 属性设置为 “clock.manifest”。修改后的 “clock.html” 代码如下： +``` +html manifest="clock.manifest"> +Clock + + +

The time is:

+``` + +修改后，当用户在线访问 “clock.html” 时，浏览器会缓存 “clock.html” “clock.css” 和 “clock.js” 文件；而当用户离线访问时，这个 Web 应用也可以正常使用了。 + +下面说明书写 cache manifest 文件需要遵循的格式。 + +·首行必须是 CACHE MANIFEST. + +· 之后，每一行列出一个需要缓存的资源文件名 + +· 可根据需要列出在线访问的白名单。白名单中的所有资源不会被缓存，在使用时将直接在线访问。声明白名单使用 NETWORK：标识符。 + +● 如果在白名单后还要补充需要缓存的资源，可以使用 CACHE：标识符。 + +·如果要声明某 URI 不能访问时的替补 URI，可以使用 FALLBACK：标识符。其后的每一行包含两个 URI，当第一个 URI 不可访问时，浏览器将尝试使用第二个 URI。 + +·注释要另起一行，以#号开头。 + +cache manifest 示例: +``` +CACHE MANIFEST +# 上一行是必须书写的. +images/sound-icon.png +images/background.png +NETWORK: comm.cgi +CACHE: style/default.css +FALLBACK: /files/projects /projects +``` + +更新缓存: + +应用程序可以等待浏览器自动更新缓存，也可以使用 Javascript 接口手动触发更新 + +● 自动更新 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00005.md b/markdowns/research_programming_book_00005.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c0f6eeaccfe0c908c1cada90d0f1a5716566b7ad --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00005.md @@ -0,0 +1,31 @@ +URL 处在哪一种状态，所以必定要有一个属性来记录当前路由的状态。 + +## 4. state 属性 +``` + + + +``` +这个属性能记录一些状态信息，但是它并不会自己记录，一般来说它的值是null，如果你想让它有值的话，还记得前面的replaceState()方法与pushState()这两个方法吗？这两个方法分别有三个参数，其中第一个参数，可以设置一个对象（自定义），在这个对象里面保存的状态信息，可以在history.state里面返回，当你得到你自己设置的状态信息时，即可进行下一步的事情了。 + +## 11.3 history 新特性结合 ajax 增强单页面体验 + +前面两节已经将所需的知识点做了完善的铺垫，那么，接下来我们通过一个小案例，来加深对 history 新特性的理解。 + +(1) 先在页面当中创建 3 个按钮: +``` + +``` +在浏览器里面会出现如下样式，如图 11-1 所示。 + + + +图 11-1 + +（2）放一个容器到 HTML 页面中，用于点击按钮的时候盛放不同的内容： + +为了使页面样式更直观，添加一些 CSS 样式，如图 11-2 所示。 + + + +图 11-2 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00006.md b/markdowns/research_programming_book_00006.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..75a8c872c94f264c4353e84032f71aaa3415c539 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00006.md @@ -0,0 +1,45 @@ +``` + game.load.spritesheet('pipe','assets/pipes.png',54,320,2); //管道 + game.load.bitmapFont('flappy_font', +'assets/fonts/flappyfont/flappyfont.png', +'assets/fonts/flappyfont/flappyfont.fnt'); + game.load.audio('fly_sound', 'assets/flap.wav');//飞翔的音效 + game.load.audio('score_sound', 'assets/score.wav');//得分的音效 + game.load.audio('hit_pipe_sound', 'assets/pipe-hit.wav'); //撞击管道的音效 + game.load.audio('hit_ground_sound', 'assets/ouch.wav'); //撞击地面的音效 + + game.load.image('ready_text','assets/get-ready.png'); + game.load.image('play_tip','assets/instructions.png'); + game.load.image('game_over','assets/gameover.png'); + game.load.image('score_board','assets/scoreboard.png'); + } + this.create = function(){ + game.state.start('menu'); + } + } + + game.States.menu = function() { + this.create = function(){ + game.add.tileSprite(0,0,game.width,game.height,'background').autoScroll(-10,0); //背景图 + game.add.tileSprite(0,game.height-112,game.width,112,'ground').autoScroll(-100,0); //地板 + var titleGroup = game.add.group(); //创建存放标题的组 + titleGroup.create(0,0,'title'); //标题 + var bird = titleGroup.create(190, 10, 'bird'); //添加bird 到组里 + bird.animations.add('fly'); //添加动画 + bird.animations.play('fly',12,true); //播放动画 + titleGroup.x = 35; + titleGroup.y = 100; + game.add.tween(titleGroup).to({ y:120 },1000,null,true,0,Number.MAX_VALUE,true); //标题的缓动动画 + var btn = +game.add.button(game.width/2,game.height/2,'btn',function(){//开始按钮 + game.state.start('play'); + }); + btn.anchor.setTo(0.5,0.5); + } + } + + game.States.play = function() { + this.create = function(){ + this.bg = game.add.tileSprite(0,0,game.width,game.height,'background'); +//背景图 +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00007.md b/markdowns/research_programming_book_00007.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3d456d71200fd26c84f069aac4779a573916c462 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00007.md @@ -0,0 +1,58 @@ +``` +
  • 首页
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    • + + +``` + +(6) article 标签用于表示一篇文章的主体内容，一般为文字集中显示的区域。 + +代码示例： + +``` +
    +
    +

    文章的標題

    + +
    +

    文章的內容

    +
    +``` + +## 2. 块级性标签 + +块级性标签（block tag）主要完成 Web 页面区域的划分，确保内容的有效分隔，这类标签包括以下几个。 + +（1）aside 标签是用以表达注记、贴士、侧栏、摘要、插入的引用等作为补充主体的内容。从一个简单页面显示上看，就是侧边栏，可以在左边，也可以在右边。从一个页面的局部看，就是摘要。 + +代码示例： + +``` + +``` + +（2）figure 标签规定独立的流内容（图像、图表、照片等），通常与 figcaption 联合使用。 + +代码示例： +``` +
    +
    風景圖的標題
    + 風景圖 +
    +``` + +(3) code 标签表示一段代码块。 + +代码示例： + +``` +一段电脑代码 +``` +（4）dialog 标签定义对话框或窗口，配合\
    、\
    标签使用。它的属性 open 规定 dialog 元素是活动的，用户可与之交互。 + +代码示例： \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00008.md b/markdowns/research_programming_book_00008.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7d8b6211f0657899afac90e6c4109cd447793902 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00008.md @@ -0,0 +1,17 @@ + + + + +
    css选择器
    IE6IE8IE9IE1145509.136479.2
    ::first-letter××✓✓✓✓✓✓✓✓
    ::first-line×××✓✓✓✓✓✓✓
    :selection××✓✓✓✓✓✓✓×
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    :not××✓✓✓✓✓✓✓✓
    + +图 2-6 CSS 3 选择器的支持情况 + +## 2.4.3 HTML5 Web 应用程序 + +如图 2-7 所示，Chrome 与 Opera 对 Web 应用程序的支持是最好的，Firefox 与 Safari 相比，多了支持 Web Animations API、Web RTC Peer-to-peer Connections，Android 的支持情况又比 iOS 的好。从这些浏览器对 Web 应用程序的支持情况这一方面来看，也挺让开发人员激动的了。 + + + +
    css选择器
    IE6IE8IE9IE1145509.136479.2
    drag and drop✓✓✓✓✓✓✓✓××
    touch event×××××✓×✓✓✓
    file API×××✓✓✓✓✓✓✓
    geolocation××✓✓✓✓✓✓✓✓
    web animations API××××✓✓×✓✓×
    web media API××××✓✓✓✓✓✓
    web cryptography×××✓✓✓✓✓✓✓
    web MIDI API×××××✓×✓✓×
    web sockets×××✓✓✓✓✓✓✓
    web storage
    name/value pairs    		×✓✓✓✓✓✓✓✓✓
    web workers×××✓✓✓✓✓✓✓
    W3C Peer-to-peer connections××××✓✓×✓✓×
    + +图 2-7 HTML5 Web 应用程序的支持情况 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00009.md b/markdowns/research_programming_book_00009.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1f7fba65a6ed50be9f2345e40674f47aeb85ca5a --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00009.md @@ -0,0 +1,46 @@ +``` + var pw1=password1.value; + //获取第二次输入密码的结果 + var pw2=password2.value; + //如果两次输入不相同 + if(pw1!=pw2){ + //显示错误提示 + notice[1].style.display="block"; + //禁用提交按钮 + submit.disabled=true; + }else{ + //否则隐藏错误提示 + notice[1].style.display="none"; + submit.disabled=false; + } + } + // 表单提交之后将数据保存到数据库中 + form.onsubmit=function(){ + // 实例化 ajax 对象 + var xhr=new XMLHttpRequest(); + //配置 ajax 请求 + xhr.open("post","insert.php"); + //设置头信息 + xhr.setRequestHeader("Content-Type","application/x-www-form-urlencoded"); + //发送请求 + xhr.send("user="+account.value+"&pass="+password2.value); + //监听 ajax 状态变化 + xhr.onreadystatechange=function(){ + //如果响应完成 + if(xhr.readyState==4){ + //如果响应成功 + if(xhr.status==200){ + //接收响应的数据 + var text=xhr.responseText + //如果为 1 则说明注册成功; + if(text==1){ + // 成功之后弹出并且页面跳转到登录页 + alert("注册成功") + location.href="login.html" + } + } + } + } + } +``` +注册成功之后就是登录部分，在登录部分依然是通过 js 获取输入的内容，通过 ajax 发送之后与数据库的数据进行对比。代码如下： \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00010.md b/markdowns/research_programming_book_00010.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b7afa9cb7e2d5f6ff2947907251823e60c2990e9 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00010.md @@ -0,0 +1,37 @@ +type: 当前 File 对象所引用文件的文件类型（MIME 类型）。 + +利用这些属性可以轻易的完成一些关于文件上传类型，上传大小，文件格式等常见的验证判断。 + +## 4.1.2 FormData + +通常我们提交（使用 submit button）时，会把 form 中的所有的表单元素的 name 与 value 组成一个查询字符串，提交到后台。但当我们使用 Ajax 提交时，这个过程就要变成人工的了。因此，FormData 对象的出现可以减少一些工作量。 + +修改或者获取 FormData 有三种方式: + +（1）创建一个空的 FormData 对象，然后再用 append 方法逐个添加键值对。 +``` +var formdata=new FormData(); +Formdata.append("name","zhangsan"); +Formdata.append(fileobj); +``` +（2）获取到 form 元素对象，将它作为参数传递到 FormData 中。 +``` +var formobj=document.querySelect("form"); +var formdata=new FormData(formobj); +``` +（3）利用 form 元素对象的 getFormData 方法生成。 +``` +var formobj=document.querySelector("form"); +var formData=formobj.getFormData(); +``` +## 4.1.3 File Reader + +使用 File Reader 对象 Web 应用程序可以异步的读取存储在用户计算机上的文件(或者原始数据缓冲)内容，可以使用 File 对象或者 Blob 对象来指定所要处理的文件或数据。其中 File 对象可以是来自用户在一个 \ 元素上选择文件后返回的 FileList 对象，也可以来自拖拽操作生成的 dataTransfer 对象，还可以是来自在一个 HTMLCanvasElement 上执行 mozGetAsFile() 方法后的返回结果。 + +要得到一个 File Reader 对象很简单: +``` +var fr=new FileReader(); +``` +File Reader 对象有四个方法：abort、readAsDataURL、readAsText、readAsBinaryString，其中 abort()用于停止操作，后面三个分别表示将文件读取为 DataURL、读取为文本、读取为二进制编码。无论读取成功或失败，这几个方法都不会返回任何结果，返回的结果存储在对象的 result 属性当中。 + +File Reader 对象还有一系列的事件用来检测读取的状态，包括 onabort 中断、onerror 出错、onloadstart 开始、onprogress 正在读取、onload 成功读取、onloadend 读取完成，不论是否成功都会触发。 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00011.md b/markdowns/research_programming_book_00011.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..eaaab951943076fb7e0df07bb8296df7bd9a68b9 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00011.md @@ -0,0 +1,23 @@ + + +图 4-7 + +## 4.2.7 ondrop 事件 + +表示拖拽对象被投放在投放区域后触发的事件，作用于投放区域。需要注意的是，需要使用 ondrop 事件时，必须把 ondragover 事件的浏览器默认行为阻止掉。例如： +``` +...同上 +demo2.ondrop=function(e){ +e.preventDefault(); +demo2.innerHTML="投放完成"; +} +demo2.ondragover=function(e){ +e.preventDefault(); +} +...同上 +``` +效果（Chrome）如图 4-8 所示。 + + + +图 4-8 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00012.md b/markdowns/research_programming_book_00012.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5905e088ff6179af202e77693abe85d6c85e99e1 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00012.md @@ -0,0 +1,51 @@ +HTML5 + +实战宝典 + +添加方式一： +``` +localStorage.name="zhangsan"; +``` +添加方式二： +``` +localStorage["age"]="17"; +``` +添加方式三： +``` +localStorage.setItem("sex","man"); +``` +测试添加结果（Chrome）如图 5-1 所示: + + + +图 5-1 + +## 3. 如何获取数据 + +获取方式与设置方式对应，也有三种方式。 + +获取方式一： +``` +var val1=localStorage.name; +``` +获取方式二： +``` +var val2=localStorage["age"]; +``` +获取方式三： +``` +var val3=localStorage.getItem("sex"); +``` +## 4. 如何删除数据 +``` +localStorage.removeItem("name"); +``` +清除掉所有的数据 +``` +localStorage.clear(); +``` +需要注意的问题： + +（1）localStorage 存储的数据只能是字符串，即使在存储的时候保存的是其他类型，获取到的还是一个字符串。 + +（2）假如我们想在 localStorage 中存储一个 json 格式的数据，不经过处理直接存储肯定是不可以的，我们可以使用 json 格式数据的转换方法 JSON.stringify() 和 JSON.parse()，可以 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00013.md b/markdowns/research_programming_book_00013.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2762afc7f38b42ec124519178090c1be5572b363 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00013.md @@ -0,0 +1,31 @@ +第6章 HTML5 通信技术——在线五子棋实战 ................. 77 +6.1 WebSocket 概述 ................. 78 +6.2 WebSocket 的原理及运行机制 ................. 78 +6.3 在线五子棋实战 ................. 79 +第7章 HTML5 画布——在线绘图板 ................. 85 +7.1 绘制基本图形 ................. 86 +7.2 擦除 Canvas 画板 ................. 101 +7.3 绘制复杂图形 ................. 103 +7.4 绘制文本 ................. 108 +7.5 图片操作 ................. 111 +7.6 像素操作 ................. 112 +7.7 矩阵变换与坐标关系 ................. 115 +7.8 绘图板实战 ................. 118 +第8章 多媒体——自定义炫酷播放器 ................. 125 +8.1 HTML5 对多媒体的支持 ................. 126 +8.2 音频和视频标签 ................. 127 +8.3 音频和视频 API ................. 129 +8.4 播放器实战 ................. 132 +第9章 移动端触摸事件 ................. 138 +9.1 移动端事件模型 ................. 139 +9.2 移动端事件详解 ................. 141 +9.3 可拖拽轮播图 ................. 143 +第10章 离线应用 ................. 148 +10.1 离线应用场景 ................. 149 +10.2 离线资源缓存 ................. 149 +10.3 在线状态检测 ................. 151 +10.4 离线应用示例 ................. 151 +第11章 History 历史记录 ................. 157 +11.1 应用场景 ................. 158 +11.2 HTML5 历史记录详解 ................. 158 +11.3 history 新特性结合 ajax 增强单页面体验 ................. 160 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00014.md b/markdowns/research_programming_book_00014.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..67954555e5efac260cc475be255ef7f23d846776 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00014.md @@ -0,0 +1,35 @@ +``` +if(AfxMessageBox("確定要退出嗎？",MB_YESNO)) == IDYES) + CDialog::OnOK(); +``` +13）编译运行并测试代码。 + +分别按\键，按快捷键，单击系统关闭按钮，单击“OK”或“Cancel”按钮进行测试。 + +14）WM_DESTROY消息。 + +WM_DESTROY的消息映射函数是OnDestroy函数。这个函数对比以上所有回调函数，是最晚接收到的回调函数。所有以上其他回调函数都发生在对话框消失之前，并且可以取消继续关闭对话框窗口。当窗口已经从视野消失后，OnDestroy回调函数才到达，而且此时已经不再可以取消窗口的关闭过程了。 + +15）在对话框模板上单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中，选择“Events”命令，弹出简易消息管理器，如图4-24所示。 + + + +图4-24 打开消息映射管理器 + +16）选中WM_DESTROY，单击“Add Handler”按钮，或者直接双击该消息，如图4-25所示。 + + + +图4-25 添加WM_DESTROY消息映射函数 + +17）单击 “Edit Existing” 按钮，编辑消息映射函数代码。 +``` +void CTestDlg::OnDestroy() +{ + CDialog::OnDestroy(); + AfxMessageBox("OnDestroy：对话框已经消失了！"); +} +``` +18）编译运行并测试代码。当对话框已经消失后，OnDestroy函数代码才被执行。 + +总结以上内容，关闭对话框消息的流程如图4-26所示。 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00015.md b/markdowns/research_programming_book_00015.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8767d567bb159a5751be0cb147661f12d11a9669 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00015.md @@ -0,0 +1,13 @@ +# VC++就业培训宝典之MFC视频教程 + + + +图4-26 关闭对话框消息的流程 + +## 第5节 MFC类库简介 + +MFC类库相当庞大，共包含200多个类，每个类中的成员函数又有数十个甚至上百个。MSDN说明书中通过“Hierarchy Chart”图表，列举了几乎全部MFC内的类名称以及派生层次。所有MFC类都是由CObject类派生的。学习MFC初期主要围绕其中的窗口类（CWnd）及相关类进行。本章涉及的MFC类库，主要包括CDialog、CWnd和CWinApp等，如图4-27所示。 + + + +图4-27 窗口类（CWnd）及其派生类 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00016.md b/markdowns/research_programming_book_00016.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..af326a60c9e5e06e866407a28cf645240ff5e81a --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00016.md @@ -0,0 +1,36 @@ +15）修改该消息映射函数的代码。 +``` +#ifndef IDC_HAND +#define IDC_HAND MAKEINTRESOURCE(32649) +#endif +BOOL CTpDlg::OnSetCursor(CWnd* pWnd, UINT nHitTest, UINT message) +{ + switch(pWnd -> GetDlgItem(IDC_DIALOG()) + { + case IDCOK: + SetCursor(AfxGetApp()->LoadStandardCursor(IDC_HELP)); + //等价于 SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_HELP)); + return TRUE; + case IDCANCEL: + SetCursor(AfxGetApp()->LoadStandardCursor(IDC_HAND)); + //等价于 SetCursor(LoadCursor(NULL, IDC_HAND)); + return TRUE; + } + return CDIALOG::OnSetCursor(pWnd, nHitTest, message); +} +``` +16）编译并运行，测试代码。 + +当鼠标光标停留在不同的控件上时，显示出不同的光标形状。在程序内导入或者自绘一个光标，就要使用CWinApp::LoadCursor函数。 + +## 第9节 读/写配置文件 (.ini) + +配置文件一般扩展名是“ini”，是一种用于简易存储数据的文本文件。普通软件一般采用二进制文件来存储数据，那样不利于文件的编辑和修改。而配置文件（.ini）是文本格式，所以可以随时在记事本中编辑和修改。 + +打开前面建立的“Tp”工程，继续演示配置文件的用途和读/写方法。 + +1）为主对话框类添加一个WM_DESTROY的消息映射函数，如图4-35所示。 + + + +图4-35 添加WM_DESTROY消息映射函数 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00017.md b/markdowns/research_programming_book_00017.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..992a914a38e84c1f9073bf8891749363cfb2f05e --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00017.md @@ -0,0 +1,78 @@ +（续） + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
    函数原型函数说明
    LRESULT SendMessage(UINT message,WPARAM wParam $=0,\text {LPARAM IParam}=0$);
    BOOL PostMessage(UINT message,WPARAM wParam=0,LPARAM IParam=0):
    $CDC*GetDC():$
    CDC*GetWindowDC():
    int ReleaseDC(CDC*pDC):
    void Invalidate(BOOL bErase=TRUE):
    void IrvalidateRect(LPCRECTIpRect,BOOLbErase=TRUE);
    BOOL GetUpdateRect(LPRECT pRt.BOOL bErase=FALSE);
    void UpdateWindow():
    BOOLRedrawWindow(LPCRECTroUpdate=NULL,
    CRgn'rgnUpdate=NULL.UINTflags=
    RDWERASBI RDWINVALIDATEIRDWUPDATENOWI)
    void SetRedraw(BOOL bRedraw=TRUE):
    void ClientToScreen(LPPOINT IpPoint)const:
    void ClientToScreen(LPRECT IpRect) const:
    void ScreenToClient(LPPOINT IpPoint)const:
    void ScreenToClient(LPRECT IpRect) const:
    CFont* GetFont()const;
    void SetFont(CFont*pFt, BOOL bRedraw=TRUE);
    CMenu*GetfMenu()const
    CMenu*GetSystemMenu(BOOL bRevert)const;
    BOOL SetMenu(CMenu* pMenu);
    UINT SetTimer( UINT nIDEvent, UINT nElapse, void (CALLBACK*IpfnXHWND,UINT,UINT,DWORD)X:
    BOOL KilTimer(int nIDEvent):
    +9）请在表4-7中填写CWinApp类的成员变量说明 + +表4-7 CMinApp类的成员变量说明 + +
    数据成员成员变量说明
    LPCTSTR mpszAppName;
    HINSTANCE mhinstance;
    LPTSTR mlpCmdLine;
    int mnCmdShow;
    LPCTSTR mpszProfileName;
    LPCTSTR mpszRegistryKey:
    LPCTSTR mpszExeName:
    LPCTSTR mpszHelpFilePath:
    + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00018.md b/markdowns/research_programming_book_00018.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a323148dda79ede493c37e2cc5f65f8d6ed3e678 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00018.md @@ -0,0 +1,29 @@ +4）通过类向导为IDD_PRIOR_DLG建立一个对话框类“CPriorDlg”，如图5-8所示。 + + + +图5-8 创建权限管理对话框的关联类 + +5）在类视图中的CPriorDlg对话框类上单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中，选择“Add Member Function”命令，添加一个普通成员函数，如图5-9所示。 + + +图5-9 添加普通成员函数 + +6）填写函数名为ReadUsers，返回值是void，然后单击“OK”按钮完成添加函数，如图5-10所示。 + + +图5-10 填写函数信息 + +7）修改新添加的类成员函数的代码。 +``` +void CPriorDlg::ReadUsers(CListCtrl *pList) +{ + //从文件中读取用户列表 + CFile file; + if(!file.Open("Users.dat",CFile::modeRead)) + return; + SUser u; + int i = 0; + while(file.Read(&u, sizeof(u)) > 0) +} +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00019.md b/markdowns/research_programming_book_00019.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d22dd1fbac438f3ccfe3933b65b3f93471427f25 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00019.md @@ -0,0 +1,19 @@ +图1-7所示。 + + + +图1-7 通过Windows的“开始”菜单启动Visual C++ 6.0 + +2）执行File→New命令，或者按快捷键，如图1-8所示。 + + + +图1-8 新建工程 + +3）在弹出的新建程序向导左侧的列表中，选择新建一个控制台程序，如图1-9所示。 + + + +图1-9 选择应用程序种类 + +4）单击Location旁边的“…”按钮，选取D盘或者E盘中一个容易找到的目录位置，在Project name文本框中填入工程名“FirstC”，如图1-10所示。 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00020.md b/markdowns/research_programming_book_00020.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5017633b3c870b1bede0b2a14dbdeb7e797c3691 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00020.md @@ -0,0 +1,36 @@ +``` +void CNotePadDlg::OnFileSave() +{ + CFileDialog fd(FALSE,."txt",NULL,LOF_OVERWRITEPROMPT, + "文本文件(*.txt)|*.txt|所有文件|*.*||" + if(IDCANCEL==fd.DoModal) + return; + + CFile file; + if (!file.Open(fd.GetPathName(), CFile::modeWrite|CFile::modeCreate)) + { + AfxMessageBox("文件保存失败！"); + return; + } + + CWnd* pEdit = GetDlgItem(IDC_TEXT); + int nLen = pEdit->GetWindowTextLength(); + char* pBuf = new char[nLen + 1]; + pBuf[nLen] = 0; + pEdit->GetWindowText(pBuf, nLen + 1); + file.Write(pBuf, nLen); + file.Close(); + delete[] pBuf; +} +``` +13）编译并运行，测试代码，如图5-35所示。 + +使用 “打开” 和 “保存” 菜单，可以对所有文本文件进行编辑，包括 TXT、INI 和 CPP 等文件。 + + + +图5-35 查看运行结果 + +14）CFile类和API函数的等价关系。 + +CFile类封装的文件操作类，以CreateFile函数返回的句柄为核心。在实际开发中很多软件的文件操作，还是直接使用API函数来开发。直接使用API函数对文件操作的优点是运行效率高，而且程序更安全稳定；使用MFC封装的CFile类原因就是简单且容易使用。 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00021.md b/markdowns/research_programming_book_00021.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..394c206464b4f2d20daa1285f53f67bf8b5366a0 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00021.md @@ -0,0 +1,35 @@ +（续） + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
    控件类型控件属性重属MFC 类
    List Box
    列表框    		Horizontal scroll ：当列表项宽度大于控件宽度时显示横向滚动栏，列表项宽度由SetHorizontalExtent 函数设定
    Vertical scroll ：当行数过多超出列表高度时，显示纵向滚动栏
    No redraw ：当条目被增、删时不自动更新列表显示
    Use tabstops：允许使用TAB 制表符（“V”）
    Want key input ：在列表框中通过键盘输入选择列表项
    Disable no scroll ：即使列表行数过少，还仍然显示纵向滚动条No integral height ：不使列表框的高度等于单项高度的整数倍    		CListBox 类
    以列表方式显示多行数据，支持增、删、改以及单选或多选功能
    Horizontal
    scrollbar
    横向滚动拦    		一般不使用，窗口白带滚动栏CScrollBar 类
    Vertical
    scrollbar
    纵向滚动栏    		一般不使用，窗口自带滚动栏CScrollBar 类
    Spin
    旋转按钮或上下控件    		Orientation ：包括两种滚动方向（纵向和横向）
    Alignment （包括三种与伙伴控件的对齐方式）
    Anattached：在伙伴控件之外
    Left ：在伙伴控件之内，并左侧对齐
    Right ：在伙伴控件之内，并右侧对齐
    Auto buddy ：自动选择TAB 顺序前一个控件关联为伙伴控件
    Set Buddy Interger：设置关联控件的整数数值
    No thousands ：不在每隔三个十进制数字的地方加上千分隔符-
    Wrap ：数值超过范围时循环
    Arrow keys ：当按下向上或向下方向键时，可以增加或减小
    Hot track：鼠标热点跟踪    		CSpinButtonCtrl 类，和编辑框等控件结合，成为伙伴窗口，辅助增减控件内的数字
    Progress
    进度栏或进度条    		Border：显示边框
    Vertical：垂直显示进度信息
    Smooth ：平滑地填充进度条控件    		CprogressCtrl 类-
    提供耗时操作的进度显示
    Slider
    滑块控件或跟踪条    		Orentation ：包括两种滚动方向（纵向和横向）
    Point ：包括三种滑块针脚和刻度的方向（左上、右下或双向）Tick marks ：显示刻度（不选择该项则不显示刻度）
    Auto ticks：自动技SetRange 指定的区域里示刻度个数
    Border：显示边框
    Enable selection：在轨道中填充一个SetSelection 指定的进度    		CSiderCtrl 类
    提供通过拖动滑块，跳跃选取数字或者进度
    Hot Key
    热键控件    		无CHotKeyCtrl 类-
    用于显示和修改热键设置
    diff --git a/markdowns/research_programming_book_00022.md b/markdowns/research_programming_book_00022.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d4d8c885500116a4b5a6b5651ccae2d0dc2d8f6e --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00022.md @@ -0,0 +1,47 @@ +``` + return; +} +CString str; +GetDlgItemText(IDC_NUMB;str); + int nCount = m_list.GetItemCount(); + m_list.InsertItem(nCount,str); + GetDlgItem(IDC_NAME,str); + m_list.SetItemText(nCount,1,str); + m_combo.GetLBText(nSel,str); + m_list.SetItemText(nCount,2,str); +} +void CVcDlg::OnDel() + { + POSITION pos = m_list.GetFirstSelectedItemPosition(); + int nSel = m_list.GetNextSelectedItem(pos); + if (nSel < 0) + [ + AfxMessageBox("选择列表中的一条信息再删除!"); + return; + ] + CString str = m_list.GetText(nSel,0); + str = "确定要删除"+ str; + str += " 号信息吗？" + if (AfxMessageBox(str,MB_YESNO) == IDYES + m_list.DeleteItem(nSel); + ] + void CdvDlg::OnMand() + { + POSITION pos = m_list.GetFirstSelectedItemPosition(); + int nSel = m_list.GetNextSelectedItem(pos); + if (nSel < 0) + [ + AfxMessageBox("选择列表中的一条信息再修改!"); + return; + ] + CString str = m_list.GetText(nSel,0); + str = "确定要xiugai "+ str; + str += " 号信息吗？" + if (AfxMessageBox(str,MB_YESNO) == IDNO + return; +GetDlgItemText(IDC_NAME,str); + m_list.SetItemText(nSel,1,str); + m_combo.GetWindowText(str); + m_list.SetItemText(nSel,2,str); +] +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00023.md b/markdowns/research_programming_book_00023.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..756101524aefef84b423bd851799669630b40711 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00023.md @@ -0,0 +1,55 @@ +1）描述字体属性的结构体LOGFONT，包含很多内容。 +``` +typedef struct tagLOGFONT +{ + LONG lHeight; //字体的高度 + LONG lWidth; //设置字体的宽度 + LONG lEscapement; //设定字符的起始与水平线的夹角，夹角以0.1°为单位 + LONG lOrientation; //设定每一个字符的起始与水平线的夹角，以0.1°为单位 + LONG lWeight; //设置字体的粗细，值范围为0～1000。400为正常粗细。 +}LOGFONT; + +//700为粗，如果取值为0，则选择默认粗细 +BYTE lItalic; //如果为TRUE，则字体为斜体 +BYTE lUnderline; //如果为TRUE，则字体带下划线 +BYTE lStrikeOut; //如果为TRUE，则字体带删除线 +BYTE lCharSet; //指定字体集 +BYTE lFontPrecision; //指定输出时字体的精度 +BYTE lClipPrecision; //指定输出时字体被裁剪的精度 +BYTE lQuality; //指定输出质量 +BYTE lPitchAndFamily; //指定字体的斜度和字体类型 +CHAR lFaceName[LF_FACESIZE]; //设置字体名称 + +| LOGFONT, *PLOGFONT; +``` +创建一个工程名为“Font”的对话框程序，演示选用不同字体修饰文字输出的效果。 + +2）在主对话框类的头文件FontDlg.h中，增加一些普通成员函数。 +``` +class CFontDlg : public CDialog +{ + void CreateFont(CDC* pDC); + void SetColors(CDC* pDC); + void Others(CDC* pDC, CFont *pFont); + void Width(CDC* pDC, CFont *pFont); + void Weight(CDC* pDC, CFont *pFont); + void Escape(CDC* pDC, CFont *pFont); + void Height(CDC* pDC, CFont *pFont); + void Normal(CDC* pDC, CFont *pFont); +public: +... +} +``` +3）在源文件FontDlg.cpp尾部，添加新增成员函数的代码。 +``` +void CFontDlg::Normal(CDC* pDC, CFont *pFont) +{ + pFont = pDC->SelectObject(pFont); + pDC->TextOut(10,30,"使用对话框字体输出！"); + pDC->SelectObject(pFont);//恢复默认字体 +} +void CFontDlg::Height(CDC* pDC, CFont *pFont) +{ + LOGFONT lf; + pFont ->GetLogFont(&lf); +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00024.md b/markdowns/research_programming_book_00024.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..952976fa11199956fa912f305d9f2917568d9b50 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00024.md @@ -0,0 +1,35 @@ +# 第8章 图形软件开发 + +掌握了 GDI 绘图技术就具备了图形软件开发的基础，本章介绍一些重点的图形软件开发技术。 + +## 第 1 节 CMemDC 封装类 + +封装一个 CMemDC 类，主要功能是加载位图资源、加载位图文件和创建空白内存画布。 + +创建一个工程名为“Mdc”的对话框程序，演示 CMemDC 类的封装及调用过程。 + +1）执行 File→New 命令，或者按快捷键弹出新建对话框，如图 8-1 所示。 + +2）选中“C/C++ Header File”项，输入“MemDC”后单击“OK”按钮，如图8-2所示。 + + + +图 8-1 在工程中插入头文件 + + + +图 8-2 新添加的头文件 + +3）在文件视图中双击 MemDC.h 编写代码，如下。 +``` +#ifndef _MEMDC_H_ +#define _MEMDC_H_ + +//Author:www.baojy.com +class CMemDC :public CDC +{ + CSize m_size; + public: + CMemDC() + +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00025.md b/markdowns/research_programming_book_00025.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3a4c5fbf9e2a7ba42a77465fdac19f3395ca684f --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00025.md @@ -0,0 +1,42 @@ +``` +if(++i>=12) + i=0; +CDialog::OnTimer(nIDEvent); +} +``` +7）编译并运行，测试代码，可以看到连续12帧动画播放的效果。 + +## 第 4 节 透明动画 + +游戏屏幕都是由场景和多个动画角色组成的，角色一般是去掉透明色的多帧动画 + +创建一个工程名为“Fly”的对话框程序，用于演示草地上面蝴蝶飞舞的透明动画。 + +1) 把背景图片（backgnd.bmp）和多张带透明色的蝴蝶图片，复制到工程目录的“img”目录下，如图8-15所示。 + +2）将本章第3节的MemDC.h文件复制到工程目录下，并添加到编译文件列表中，如图8-16所示。 + +执行 File→Save Workspace 命令，保存插入文件后的文件列表。 + +执行 File→Save Workspace 命令，保存变动后的文件列表。 + + + +图 8-15 图片素材（蝴蝶背景色是黑色） + + + +图 8-16 将 MemDC.h 文件添加到编译列表 + +3）在主对话框类中添加一些成员变量，用于保存背景和动画图片。 +``` +#include "MemDC.h" +class CFlyDlg : public CDialog +{ + enum {FLY_CNT=7}; // 7 帖 + CMemDC m_deBack; //加載背景 + CMemDC m_deFly[FLY_CNT]; //加载动画 + int m_nIndex; //当前帧数 + CPoint m_pos; //当前位置 +... +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00026.md b/markdowns/research_programming_book_00026.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0ff8502a824769fadc0be5df96bd7bcc8f39e0ad --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00026.md @@ -0,0 +1,88 @@ +1）修改IDD_REG_DLG对话框的字体和外观，并插入一些控件，见表9-3。 + +表9-3 向导对话框的控件属性 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
    控件类型IDCaptionStyles
    ButtonIDCBACK＜上一步（&B ）Disabled
    ButtonIDOK下一步（&N )＞Default Button
    ButtonIDCFINISH完成（&F ）
    ButtonIDCANCEL取消
    + +2）修改IDD_PAGE1对话框的字体和外观属性，如图9-8所示。 + + + +图9-8 编辑第一分页对话框资源 + +3）插入一些控件并修改控件属性，见表9-4。 + +表9-4 第一分页对话框的控件属性 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
    控件类型IDCaptionStyles
    Static TextIDCSTATIC.账号：
    Edit BoxIDCNUMBNumber
    Static TextIDCSTATIC.昵称：
    Edit BoxIDCNAME
    Group BoxIDCSTATIC性别
    Radio ButtonIDCSEX男Group
    Radio Button自动分配ID女
    + +4）使用类向导创建与IDD_PAGE1关联的CDialog派生类CPage1，如图9-9所示 + + + +图9-9 创建第一分页对话框的关联类 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00027.md b/markdowns/research_programming_book_00027.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..118d6ac8fdf5aa3b22ef0b16f6e711fb4a7bf084 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00027.md @@ -0,0 +1,36 @@ +``` +dlg.m_p2.m_szHome=m_list.GetItemText(nSel,5); +dlg.m_p3.m_szTel = m_list.GetItemText(nSel,6); +dlg.m_p3.m_szEmail = m_list.GetItemText(nSel,7); +dlg.m_p3.m_szAddr = m_list.GetItemText(nSel,8); +//在弹出对话框前，将选中列表项的数据全部传入各个分页 +if(IDCANCEL==dlg.DoModal()) + return; +//对话框确定之后，将修改后的各分页的数据再覆盖回选中列表项 +m_list.SetItemText(nSel,0,dlg.m_p1.m_szNum); +m_list.SetItemText(nSel,1,dlg.m_p1.m_szName); +m_list.SetItemText(nSel,2,dlg.m_p1.m_nSex==0?"男":"女"); +COleDateTime time = dlg.m_p2.m_birth; +str.Format("%d-%02d-%02d",time.GetYear(),time.GetMonth(),time.GetDay()); +m_list.SetItemText(nSel,3,str); +m_list.SetItemText(nSel,4,ps[dlg.m_p2.m_nBlood]); +m_list.SetItemText(nSel,5,dlg.m_p2.m_szHome); +m_list.SetItemText(nSel,6,dlg.m_p3.m_szTel); +m_list.SetItemText(nSel,7,dlg.m_p3.m_szEmail); +m_list.SetItemText(nSel,8,dlg.m_p3.m_szAddr); +} +``` +10）添加一个双击列表消息反射函数，以增强界面操作的灵活性，如图9-23所示。 + + + +图9-23 添加NM_DBLCLK消息反射函数 + +11）修改消息反射函数OnDblclkList的代码。 +``` +void CUsdDlg::OnDblelkList(NMHDR* pNMHDR, LRESULT* pResult) +{ + OnMod(); + *pResult = 0; +} +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00028.md b/markdowns/research_programming_book_00028.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..91fe79aaeba04b399240032382d830b864be7864 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00028.md @@ -0,0 +1,60 @@ +7）编译并运行，测试代码。 + +在工资编辑框内，通过消息反射函数的过滤处理后，只允许输入数字和小数点。当选择不同列表项时，选中行的数据自动显示在编辑框内。 + +总结反射型消息映射的特点如下，如图9-43所示。 + +①在反射型的消息映射中，必须与某个子窗口ID相关联。 + +②消息类型一般都带有“N”字，例如，BN_代表“Button Notify”，EN_代表“Edit Notify”等。 + +③ 在ON_NOTIFY的消息映射函数中，注意使用第一个参数（NMHDR*），根据不同的控件可以传递当前节点的句柄或ID等有用的信息。 + + + +图9-43 反射型消息映射的特点 + +## 第8节 高级控件类介绍 + +1）CRichEditCtrl类，如图9-44所示。与RichEdit控件关联，提供给用户带格式的文本显示和编辑功能。CRichEditCtrl类的常用成员见表9-12。 + + + +图9-44 CRichEditCtrl类 + +表9-12 CRichEditCtrl类的常用成员 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
    主要成员成员说明
    BOOL Create(DWORD dwStyle,const RECT& rect,CWnd" pParentWnd,UINT nID);创建高级编辑控件，并将其窗口句柄保存在mhWd 中
    int GetLineCount()const;获取文字行数
    int GetLine(int nindex,LPTSTR szBuffer)const:
    int GetLine(int nindex, LPTSTR szBuffer, int nMax) const;    		获取一行文字
    int GetFirstVisibleLine()const:获取当前从第几行开始是可见的
    int Linelndex(int nLine=-1) const;将指定行索引转换成字符索引
    long LineFromChar(long nindex)const;将指定字符索引转换成行索引
    int LineLength(int nLine=-1)const:获取指定行的文字长度
    void LineScrol(int nLines,int nChars=0);按指定文字行数和字符数滚动文本
    void GetSel(CHARRANGE& cr)const;
    void GetSel( long&nStartChar,long&nEndChar)const;    		获取当前选中文字的开始和结束位置
    void SetSel( long nStartChar,long nEndChar):
    void SetSel( CHARRANGE& cr)    		按指定起始位置选择文字
    diff --git a/markdowns/research_programming_book_00029.md b/markdowns/research_programming_book_00029.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e28e4d055ddff0f0ddff05e9993c38b5e130faa8 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00029.md @@ -0,0 +1,94 @@ +（续） + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
    主要成员成员说明
    void SetModified(BOOL bChanged=TRUE);激活或禁用应用按钮
    LRESULT QuerySibings(WPARAM wParam,LPARAM Param);向前传送PSMQUERYSIBLINGS 消息到属性表的每一页
    virtual void OnCancel():单击属性表取消按钮时的回调函数
    virtual BOOL OnSetActive():当某页成为活动页时的回调函数
    virtual BOOL OnKillActive();当前页不再是活动页时的回调函数
    virtual void OnOK():单击确定、应用或关闭按钮时回调
    virtual BOOL OnApply();单击属性表应用按钮时的回调函数
    virtual LRESULT OnWizardBack():单击属性表后退按钮时的回调函数
    virtual LRESULT OnWizardNext();单击属性表下一步按钮时的回调函数
    virtual BOOL OnWizardFinish();单击属性表完成按钮时的回调函数
    + +5）CPropertySheet类，如图9-48所示。封装了一个用于管理签模式或向导模式的多页面窗口的外层框架窗口，即属性表。一个属性表由一个CPropertySheet对象和一个或多个CPropertyPage对象构成。CPropertySheet类的常用成员见表9-16。 + + + +图9-48 CPropertySheet类 + +表9-16 CPropertySheet类的常用成员 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
    主要成员成员说明
    CPropertySheet():
    CPropertySheet( LPCTSTR pszCaption, CWnd*pParentWnd=NULL,UINT (SelectPage=0);    		构造函数，可以设定属性表的标、父窗口以及启动后要显示的页面
    int GetActiveindex()const;获取当前活动页的索引
    int GetPagelndex(CPropertyPage*pPage)const;获取指定属性页在属性表中的素引
    CPropertyPage*GetPage(int nPage)const;通过索引获取属性页的对象地址
    int GetPageCount():获取属性表中的属性页的总数
    CPropertyPage*GetActivePage()const:获取当前活动属性页的对象地址
    BOOL SetActivePage(int nPage):根据指定索引设置当前活动页
    BOOL SetActivePage(CPropertyPage"pPage):根据指定属性页地址设置活动页
    void SetTitle(LPCTSTR ipszText, UINT nStyle=0);设置属性表的标题
    CTabCtrl*GetTabControl():获取内部封装的标签控件的地址
    void SetFinishText(LPCTSTR IpszText):设置完成按钮的文本
    void SetWizardButtons(DWORD dwFlags):设置向导模式中技钮的组合
    void EnableStackedTabs(BOOL bStacked):设置标签控件堆叠标签或滚动标签
    virtual int DoModal():弹出模式属性表
    BOOL Create( CWnd" pParentWnd= NULL, DWORD dwStyle=(DWORD)-1,DWORD dwExStyle=0):创建非模式属性表
    \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00030.md b/markdowns/research_programming_book_00030.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fc0c0c08703fd2d428cd7b65b6aa7dc3f5427b9d --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00030.md @@ -0,0 +1,33 @@ +5）在类视图中添加一些窗口显示和与鼠标操作相关的消息映射函数，如图11-14所示。 +``` +void CTestBtn::Register() +{ + WNDCLASS windowclass={0}; + HINSTANCE hInst = AfxGetInstanceHandle(); + + windowclass.style = CS_HIDDEN | CS_VREDRAW; + windowclass.lpfnWndProc = ::DefWindowProc; + windowclass.hInstance = hInst; + windowclass.hIcon = NULL; + windowclass.hCursor = AfxGetApp()->LoadStandardCursor(IDC_HAND); + windowclass.hbrBackground = ::GetSysColorBrush(COLOR_BTNFACE); + + windowclass.lpszClassName = TEST_BTN; //注册窗口类名 + AfxRegisterClass(&windowclass); +} + +BOOL CTestBtn::Create(LPCTSTR szCapt,DWORD dwStyle,const RECT& rect, +CWnd* pParent,UINT nID) +{ + static BOOL h = TRUE; + if(h) + {//只执行一次 + h=FALSE; + Register(); + } + return CWnd::Create(TEST_BTN,szCapt,dwStyle,rect,pParent,nID); +} +``` + + +图11-14 添加多个消息映射函数 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00031.md b/markdowns/research_programming_book_00031.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..801abd781ae22cb6a9035273d4fcc04783667bc7 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00031.md @@ -0,0 +1,45 @@ +②第二个参数lpTemplate：指定与对话框模板关联的资源ID，传入前要对数字ID强制类型转化。 + +③第三个参数hWndParent；指定父窗口句柄，一般传入NULL，因为对话框作为主窗口没有父窗口。 + +④最后一个参数lpDialogFunc：是一个指定格式的回调函数的地址，该函数用于处理各类窗口事件。 + +10）回调函数的参数列表和返回值必须按指定的格式编写，如图2-26所示。 + + + +图2-26 窗口消息处理函数 + +①第一个参数hwndDlg：与该回调函数关联的对话框句柄，用户操作对话框。 + +②第二个参数uMsg：消息号码，用于解析对话框窗口发生的事件，例如，单击按钮等 + +③ 最后2个参数 wParam 和 lParam：是窗口消息的相关数据，例如，单击按钮的ID等。 + +## 第4节 Windows数据类型 + +刚开始进行Win32开发时，发现一些变量类型似乎在C语言中未曾见过。其实这些变量类型是与C/C++已有的数据类型相近的，是通过C语言的原始类型重新定义而成的。引入这些数据类型的主要目的是为了便于程序员开发Windows应用程序，增强程序的可读性；另一个目的是为了便于代码的移植，从16位操作系统升级到32位操作系统的过程中，这些重新定义的数据类型就起了相当重要的作用。 + +这些重新定义的变量类型就叫作Windows数据类型,主要定义在Windef.h的系统头文件中。当包含了Windows.h或者其他任何Windows头文件时,都会自动包含Windef.h。简单的Windows数据类型见表2-2。 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
    数据类型源数据类型含 义
    BOOLint布尔型，主要赋值对象是TRUE 和FALSE
    BYTEunsigned char单字节（8bits ）无符号变量
    WORDunsigned short双字节（16bits ）无符号变量
    DWORDunsigned long4 字节（32bits ）无符号变量
    diff --git a/markdowns/research_programming_book_00032.md b/markdowns/research_programming_book_00032.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cf0de5aec9364e8b6ab2e4ede03f5c9d4e2bfb94 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00032.md @@ -0,0 +1,80 @@ +（续） + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
    控件类型IDCaptionStyles
    Edit BoxIDCNAME
    Static TextIDCSTATIC部门：
    Combo BoxIDCDEPTData ：开发部测试部行政部财务部Type:Drop List
    去掉Sort 属性
    ButtonIDCADD添加
    ButtonIDCDEL删除
    ButtonIDCMOD修改
    List ControlIDCLISTView:Report
    + +3）在主对话框的头文件（BtDlg.h）中，添加一个CToolTipCtrl类型成员变量。 +``` +class CTpDlg : public CDialog +{ + CToolTipCtrl m_tip; +public: +... +} + +``` +4）修改主对话框的初始化函数，调用CToolTipCtrl::Create函数创建提示窗口。 +``` +BOOL CTpDlg::OnInitDialog() +{ + CDialog::OnInitDialog(); + m_tip.Create(this); + m_tip.AddTool(GetDlgItem(IDC_NUMB), "请在这里填写工号"); + m_tip.AddTool(GetDlgItem(IDC_NAME), "请在这里填写姓名"); + m_tip.AddTool(GetDlgItem(IDC_DEPT), "请在这里选择部门"); + m_tip.AddTool(GetDlgItem(IDC_LIST), "所有员工信息列表"); + m_tip.Activate(true); + m_list.InsertColumn(0, "工号", 0, 100); + m_list.InsertColumn(1, "姓名", 0, 120); + m_list.InsertColumn(2, "部门", 0, 100); + m_list.SetExtendedStyle(LVS_EX_FULLROWSELECTIVLS_EX_GRIDLINES); +... +``` +5）在ClassView中添加一个虚函数PreTranslateMessage。 +``` +BOOL CTpDlg::PreTranslateMessage(MSG* pMsg) +{ + m_tip.RelayEvent(pMsg); + return CDialog::PreTranslateMessage(pMsg); +} +``` +6）编译并运行，测试代码，如图11-24所示。 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00033.md b/markdowns/research_programming_book_00033.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..503767bfcb0b779242292cd9c39ae9673f0f8433 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00033.md @@ -0,0 +1,52 @@ +4）仿照Visual C++6.0开发一个梯形标签控件类（CTrapeTab），如图11-31所示。 + + + +图11-31 梯形标签控件类 + +①由CWnd类派生，所有接口函数参照第4节的CTestTab类 + +②支持插入标签项、删除标签项以及设置标签项等接口函数。 + +③注册和创建过程参照CTestTab类，页面切换时发出消息反射通知父窗口。 + +5）模仿一些杀毒软件的界面，开发一个三态的位图标签控件类（CBitmapTab），如图11-32所示。 + + + +图11-32 界面效果 + +①由CWnd类派生，所有接口函数参照第4节的CTestTab类。 + +②大部分功能相似，主要新增SetImageList和GetImageList函数设置和获取图像列表。 + +③在插入标签项时不需要指定文字，只要指定三态图片在图像列表中的索引即可。 + +④私有成员变量和函数自行设计和定义，要求公开接口函数如下。 +``` +class CBitmapTab : public CWnd +{ +public: + BOOL Create(DWORD dwStyle,const RECT& rect,CWnd* pParentWnd,UINT nID); + BOOL InsertItem(int nItem,int nItemSel,int nItemFocus); + CImageList* GetImageList(); + CImageList* SetImageList(CImageList* pImageList); + BOOL GetItemRect(int nItem, LPRECT lpRect); + int GetItemCount(); + int GetCurSel(); + int GetCurSel(int nItem); + BOOL DeleteItem(int nItem); + BOOL DeleteAllItems(); +}; +``` +6）开发一个滚动文字（也叫“走马灯”）的CLantCtrl类，如图11-33所示。 + + + +图11-33 滚动文字效果 + +①由CWnd类派生，所有接口函数参照第4节的CTestTab类。 + +②支持插入文字项、删除文字项以及设置文字项等接口函数。 + +③注册和创建过程参照CTestTab类，单击某个文字项时发出消息反射通知父窗口。 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00034.md b/markdowns/research_programming_book_00034.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..372a90fc49dd24f7f1e0f43ffc848064fb349d44 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00034.md @@ -0,0 +1,75 @@ +表 12-6 CMDIFrameWnd 类的常用成员 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
    主要成员成员说明
    void MDIActivate(CWnd"pWndActivate);将指定的子窗口设为活动子窗口
    CMDIChildWnd*MDIGetActive(BOOL*pMax=NULL)const:获取活动MDI 子窗口和最大化状态
    void MDllconArrange():重排所有最小化的MDI 子窗口
    void MDIMaximize(CWnd"pWnd):将指定的MDI 子窗口最大化
    void MDINext():将下一个MDI 子窗口设为活动子窗口
    void MDIRestore(CWnd"pWnd):将子窗口最大化或最小化状态恢复
    CMenu*DISetMenu(CMenu*pFrameMenu,CMenu"pMenu);设置MDI 框架和窗口弹出菜单
    void MDITile():
    void MDITile(int nType);    		将所有MDI 子窗口以平铺方式排列
    void MDICascade();
    void MDICascade(int nType):    		将所有MDI 子窗口以层叠方式排
    CMDIChildWnd*CreateNewChild(CRuntimeClass"pClass,UINT nID,HMENU hMenu=NULL HACCEL hAccel=NULL):创建一个MDI 子窗口并加载子窗口的图标、菜单和快捷键表等资源
    virtual BOOL CreateClient(LPCREATESTRUCT Ipcs,CMenu" pWindowMenu):创建MID 客户区窗口（MDICLIENT）
    virtual HMENU GefWindowMenuPopup(HMENU hMenu Bar);返回Window 弹出菜单的句柄
    + +3）CMDIChildWnd类如图12-37所示。 + +多文档子窗口类（CMDIChildWnd）与普通框架窗口非常相似，唯一的区别在于它只能作为多文档框架的子窗口，而不能作为主窗口。多文档子窗口没有自己的菜单栏，只能与主框架共享菜单栏。CMDIChildWnd类的常用成员见表12-7。 + + +图 12-37 CMDIChldWnd 类 + +表 12-7 CMDIChildWnd 类的常用成员 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
    主要成员成员说明
    BOOL Create(LPCTSTR IpszClassName, LPCTSTR ipszWind owName,DWORD dwStyle=WSCHILDIWSVISIBLEIWSOVERLAPPEDWINDOW,const RECT& rect=rectDefaut,CMDIFrameWnd"pParentWnd=NULL,CCreateContext" pContext=NULL)创建与CMDIChildWnd 对象关联的MDI 子窗口
    void MDIDestroy();销毁MDI 子窗口并删除堆中的对象
    void MDIActivate():将MDI 子窗口设为活动子窗口
    void MDIMaximize();将MDI 子窗口设为最小化状态
    void MDIRestore():将MDI 子窗从最大化或最小化恢复
    CMDIFrameWnd*GetMDIFrame():获取所属的MDI 框架窗口
    + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00035.md b/markdowns/research_programming_book_00035.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..aff0c64d4b397032a6c51f713090e06d9ecd837c --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00035.md @@ -0,0 +1,36 @@ + + + +图13-16 添加消息映射函数 + +19）修改建立的所有消息映射函数的代码。 +``` +void CMdView::OnLButtonDown(UINT nFlags, CPoint point) +{ + CMdlDoc* pDoc = GetDocument(); + CLayer* pLayer = NULL; + if(ID_DRAW_DRAG!=m_nType) + { + pLayer = CLayer::Create(m_nType); + pLayer->OnLButtonDown(nFlags,point); + pDoc->m_ls.Add(pLayer); + pDoc->SetModifiedFlag(); + return; //文档变动处设置修改标志 + } + int i = 0; + while(im_ls.GetSize()) + { + pLayer = (CLayer*)pDoc->m_ls[i]; + pLayer->Select(point); + ++i; + } + Invalidate(); + m_point = point; + CSendView::OnLButtonDown(nFlags,point); +} + +void CMdView::OnLButtonUp(UINT nFlags, CPoint point) +{ + CMdlDoc* pDoc = GetDocument(); +} +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00036.md b/markdowns/research_programming_book_00036.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..aa39fd474869f1a89647c4b2ad4fc6c8ae3558fa --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00036.md @@ -0,0 +1,50 @@ +``` +void CMenuEx::MeasureItem(LPMEASUREITEMSTRUCT lpMIS) +{ +// 设置菜单宽度为80，每个菜单项高度是20，分隔项高度是10 +lpMIS->itemWidth = 80; +SItem &it = m_map[lpMIS->itemID]; +lpMIS->itemHeight = it.nHeight; +} + +BOOL CMenuEx::AppendMenu(UINT nIDNewItem, LPCSTR lpszNewItem, +HICON hIcon, UINT nFlags) +{ +// 将文字和图标信息按ID登记，以备在自绘时使用 +SItem it = {hIcon}; +if(lpszNewItem) +strcpy(it.sText,lpszNewItem); +if(nFlags&M_F_SEPARATOR) +it.nHeight=10; +else +it.nHeight=20; +m_map[nIDNewItem] = it; +// 每个插入的菜单项都自动添加自绘属性（MF_OWNERDRAW） +return CMenu::AppendMenu(nFlags|MF_OWNERDRAW, nIDNewItem,lpszNewItem); +} +``` +5）在资源视图中导入5个16×16的彩色图标，用于自绘菜单，如图14-16所示。 + +6）修改视图类中的OnContextMenu函数的代码。 +``` +#include "MenuEx.h" +void CMDView::OnContextMenu(CWnd* pWnd, CPoint point) +{ +if(ID_DRAW_DRAG!=m_nType) +return; +CMdlDoc* pDoc = GetDocument(); +CLayer* player = NULL; +int i = 0; +while(im_ls.GetSize()) +{ +pLayer = (CLayer*)pDoc->m_ls[i]; +if(STU_SELECT == pLayer->m_nStatus) +{ +CMenuEx menu; +menu.CreatePopupMenu(); +HICON hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDL_ICON1); +menu.AppendMenu(ID_LAYER_TOP,"置于顶层",hIcon); +hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDL_ICON2); +menu.AppendMenu(ID_LAYER_BOTTOM,"置于底层",hIcon); +hIcon = AfxGetApp()->LoadIcon(IDL_ICON3); +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00037.md b/markdowns/research_programming_book_00037.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..0f0b1a5a06bd63263de0bc39380569de45467dac --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00037.md @@ -0,0 +1,27 @@ +## 第6节 对话框栏 + +对话框栏（CDialogBar类）是类似于工具栏的非模式对话框，不但可以在资源视图中编辑内部控件，而且启动后可以停靠在框架类周边方便使用。打开本章第5节的“sp”分隔栏工程，用于演示对话框栏的编辑和调用方法。 + +1）在资源视图中通过菜单命令，或者按快捷键打开插入资源对话框，如图14-35所示。选中树形控件中的“IDD_DIALOGBAR”节点，再单击“New”按钮添加对话框栏资源。 + +2）修改刚插入的对话框栏属性，如图14-36所示。 + + + +图14-35 插入资源 + + + +图14-36 修改对话框属性 + +3）修改对话框默认的语言为“Chinese(P.R.C)”，如图14-37所示。 + + + +图14-37 修改对话框语言 + +4）修改对话框属性，如图14-38所示。 + + + +图14-38 修改对话框属性 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00038.md b/markdowns/research_programming_book_00038.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..780f650abe5fee52a6ae057a90d9dd3a03f532aa --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00038.md @@ -0,0 +1,32 @@ + + +图 9-27 以图标形式显示 Express VI + + + +图 9-28 配置仿真信号窗口 + +下面对配置仿真信号窗口中的选项进行详细介绍。 + +## ①信号 + +信号类别：模拟的波形类别。可模拟正弦波、矩形波、锯齿波、三角波或噪声（直流）。 + +频率(Hz)：以赫兹为单位的波形频率。默认值为10.1。 + +相位（度）：以度数为单位的波形初始相位。默认值为0。 + +幅值：波形的幅值。默认值为1。 + +偏移量：信号的直流偏移量。默认值为0。 + +占空比(%): 矩形波在一个周期内高位时间和低位时间的百分比。默认值为 50。 + +添加噪声：向模拟波形添加噪声。 + +噪声类型：指定向波形添加的噪声类型。只有勾选了添加噪声复选框，才可使用该选项。可添加的噪声类型如下： + +➢均匀白噪声生成一个包含均匀分布伪随机序列的信号，该序列值的范围是$[-a,a]$，其中$a$是幅值的绝对值。 + +➢ 高斯白噪声生成一个包含高斯分布伪随机序列的信号，该序列的统计分布图为 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00039.md b/markdowns/research_programming_book_00039.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ba4d2b5044abfeff8e1f85cfc2bd989dadb71181 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00039.md @@ -0,0 +1,22 @@ + + + +图 10-24 不同 NI-DAQmx 读取 VI 的实例 + +可以读取多个采样的 NI-DAQmx 读取函数的实例包括一个输入来指定在函数执行时读取数据的每通道采样数。对于有限采集，通过将每通道采样数指定为 -1，这个函数就等待结果集完所有请求的采样数，然后读取这些采样。对于连续采集，将每通道采样数指定为 -1 将使得这个函数在执行的时候读取所有现在保存在缓冲中可得的采样。在如图 10-25 所示的 LabVIEW 程序框图中，NI-DAQmx 读取 VI 已经被配置成从多个模拟输入虚线通道中读取多个采样并以波形的形式返回数据。而且，既然每通道采样数已配置成常数 10，那么该 VI 执行的时候它会从每一个模拟输入通道读取 10 个采样。 + + + +图 10-25 从模拟通道读取多个采样值实例 + +4. DAQmx 开始任务 + +NI-DAQmx 启动任务函数显式地将一个任务转换到运行状态。在运行状态，这个任务完成特定的采集或生成。如果没有使用 NI-DAQmx 启动任务函数，那么在 NI-DAQmx 读取函数执行时，一个任务可以隐式地转换到运行状态，或者自动开始。这个隐式的转换也发生在如果 NI-DAQmx 开始任务函数未被使用而且 NI-DAQmx 写入函数与它相应指定的自启动输入一起执行。其节点的图标及端口定义如图 10-26 所示。 + + + +图 10-26 DAQmx 开始任务的节点图标及端口定义 + +虽然不是经常需要，但是使用 NI-DAQmx 启动任务函数来显式地启动一个与硬件定时相关的采集或生成任务是更值得选择的。而且，如果 NI-DAQmx 读取函数或 NI-DAQmx 写入函数将会执行多次，例如在循环中，NI-DAQmx 启动任务函数就应当使用。否则，任务的性能将会降低，因为它将会重复地启动和停止。图 10-27 所示的 LabVIEW 程序框图演示了不需要使用 NI-DAQmx 启动函数的情形，因为模拟输出生成仅仅包含一个单一的、软件定时的采样。 + +图 10-28 所示的 LabVIEW 程序框图演示了应当使用 NI-DAQmx 启动函数的情形,因为 NI-DAQmx 读取函数需要执行多次来从计数器读取数据。 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00040.md b/markdowns/research_programming_book_00040.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b0e8a5cfc5009787041d3c835348729af6e50ec2 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00040.md @@ -0,0 +1,24 @@ + + +图 3-23 组合框的属性设置 + +06 在函数模板中的 “结构” 子选板中选择 “While 循环”。并将当前程序框图中的所有对象包括在 While 循环所构成的框图中。 + +07 在程序框图中，右键单击 While 循环条件的输入端子，并选择“创建输入控件”。 + +08 运行程序，当用户选择“组合框”控件中的选项时，“选项值”文本框中将限制当前选项的选项值。程序的运行结果（前面板）如图 3-24 所示，程序框图如图 3-25 所示。 + + + +图 3-24 组合框演示程序的前面板 + + + +图 3-25 组合框演示程序程序框图 + +用于文件路径的控制与显示控件是 LabVIEW 中一种特殊的文本型控件，它将文件的路径作为字符串在程序中进行传递和运算。 + +LabVIEW 2012 中用于文件路径控制和显示的控件包括“文件路径输入控件”、、、和“文件路径显示控件”、。它们的属性可以通过如图 3-26 所示的“路径属性”对话框来设置。 + +在用 LabVIEW 对文件操作的过程中，要经常用到“路径输入控件”和“路径显示控件”这两个控件，这将在以后的章节中详细介绍。 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00041.md b/markdowns/research_programming_book_00041.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a23b1c5b07327728b8fb68973c7c96d05349ba71 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00041.md @@ -0,0 +1,38 @@ + + + +图 4-52 “仿真信号” Express VI 的图标 + + + +图 4-53 显示 Express VI 的属性 + +如果端口名称过长，不能完全显示，可以在图标的右键弹出快捷菜单中选择“调整为文本大小”，Express VI 将根据端口名称的长度自动调整 VI 的宽度，如图 4-54 所示。 + +如果觉得 Express VI 的图标太大，也可以将其显示为小图标，方法是在图标的右键快捷菜单中选择“显示为图标”，使该选项处于选中状态，如图 4-55 所示。缩小后的图标依然以淡蓝色为背景，并且四周带有导角。 + + + +图 4-54 自动调整 Express V1 的宽度 + + + +图 4-55 Express V1 的小图标 + +Express VI 使用起来较之标准 VI 更为方便。当 Express VI 处于默认设置时，在将 Express VI 放置到框图程序中，将弹出 Express VI 的属性设置对话框（可通过 LabVIEW 环境设置以禁止自动弹出属性设置对话框）。在编程时，也可以双击 Express VI 的图标打开“属性设置”对话框。下面通过一个例子来看一下 Express VI 的使用方法。 + +## 例 4-2： 使用 Express VI 进行频谱分析 + +本例首先产生一个虚拟信号，然后分析信号频谱。这里要用到两个 Express VI，一个是“仿真信号”，位于“函数选板”>>“Express VI”>>“输入”子选板；另一个是“频谱测量”，位于“函数选板”>>“Express VI”>>“信号分析”子选板中。 + +01 将“仿真信号”Express VI 放置在程序框图中，这时 LabVIEW 将自动打开“配置仿真信号对”对话框。在对话框中进行如下设置: + +➢在“信号类型”下拉列表框中选择“正弦”信号。 + +➢在“频率（Hz）”一栏中将频率设为102Hz。 + +➢选中“添加噪声”复选框。 + +➢在 “噪声类型” 下拉列表框中选择均匀白噪声。 + +➢在“噪声幅值”一栏中设置噪声幅度为0.1。 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00042.md b/markdowns/research_programming_book_00042.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f8507037ff72d7d902de3f9ca9141659d93fbde8 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00042.md @@ -0,0 +1,45 @@ +的语句，如果 while 表达式的值一开始就是 False，则循环语句一次也不执行。 + +while 语句的定义格式如下: +``` +while (expr): + statement + ...... +endwhile; +``` + + +图4-6 while 语句 + +看了上面的格式，读者朋友可能还不知道 while 语句是如何执行的，下面通过一个示意图进行描述，如图 4-6 所示。下面通过一个实例进行讲解。 + +## 实例 14：使用 while 语句 + +下面通过例子来演示 while 语句的使用方法，其代码【光盘:源代码/第4章/4-7.php】如下： +``` +"; +?> +``` +将上述代码文件保存到服务器的环境下，运行浏览后得到如图4-7所示的结果。 + + + +图 4-7 while 循环 + +## 多学一招 + +while 语句在数据的加减中的使用最为常见，下面通过具体代码来讲解 while 语句的深层次应用，其代码【光盘：源代码/第4章/4-8.php】如下： +``` + 在第 $row 行的字段：
    "; + $row++; + for ( $c=0; $c<$num; $c++ ) + print $shi[$c] . "
    "; + } + fclose( $shili ); +?> +``` +提示：在 CVS 文件中的空行将返回为包含有单个 Null 字段的数组，而不会被当成错误。 + + + +图 9-9 PHP 读取数据 + +将上述代码文件保存到服务器的环境下，运行浏览后得到如图9-9所示的结果。 + +## 3. 读取整个文件 + +上面介绍的函数都是读取单个、多行文件中的数据信息。有时候我们需要读取整个文件的信息，在 PHP 提供了 4 个不同的函数来读取整个文件的信息。 + +□ readfile()函数 + +其格式如下： +``` +int readfile( string filename [, bool use_include_path [, resource context ]]); +``` +readfile()函数用于读入一个文件，并将其写入到输出缓冲区。第一个参数 filename 是要读取的包含路径的文件名，返回从中读入的字节数。如果出错则返回 False，如果是以@readfile()形式调用，即在 readfile 前面加@，则不会显示错误信息。第二个参数可选，如果想在 include_path 中搜寻文件，则可以将可选参数 use_include_path 设为“1”。该函数使用前不用去打开文件，使用完后也不必关闭文件，直接从文件中读取内容输出到标准输出设备上。 + +□ fpassthru()函数 + +其格式如下： +``` +int fpassthru( resource handle ); +``` +fpassthru()函数只有一个参数，参数 handle 用于指向将要被输出的文件。该函数输出从文件指针开始的所有剩余数据，一直读取到文件 EOF，并把结果写到输出缓冲区，返回从 handle 读取并传递到输出的字符数目。发生错误时，返回 False。 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00044.md b/markdowns/research_programming_book_00044.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7f89332e5ce5ac8690e523f36833dafdb6e7f42a --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00044.md @@ -0,0 +1,43 @@ +``` +break; +case "delete_message"://删除 + $HAwkXML->delete_message($_GET["AutoID"]); + break; +case "update_message"://修改 + $HAwkXML->update_message($_GET["AutoID"]); + break; +case "save_message"://保存 +$HAwkXML>save_message($_GET["AutoID"],$_POST["Subject"],$_POST["Content"]); + break; +default:默认查看 + $HAwkXML->show_message(); + break; + +} + +?> + + + + + + +``` +message.xml 代码如下: +``` + + + +2007519062619 +fffffffff +fffffffffffg + +2009429071625我依然想你真的想你 + + +``` +代码文件保存到服务器的环境下，用户可以进行浏览，得到如实战图2-4所示的结果。 + + + +实战图 2-4 留言的内容 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00045.md b/markdowns/research_programming_book_00045.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..552d392d7defe576fb93fdcb9c9f793871acb26c --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00045.md @@ -0,0 +1,33 @@ +件，用户只需要按照安装向导操作即可。 + +## 1.5.1 PHPnow 的安装 + +PHPnow 用户可以去官方网站下载最新版本，网址为 "http://www.phpnow.org/” ，下载后用户将其解压，然后将它移动到 D 盘的根目录下，将文件修改为 “phpnow”。具体操作如下： + +1）打开 D 盘下的 “phpnow” 文件夹，双击 “Setup.cmd” 文件，然后输入 Apache 版本。笔者搭建时的最新版本是 “22”，然后按〈Enter〉键，如图 1-45 所示。 + +2）在控制面板中输入 MySQL 的版本号，这里输入 “51”，然后按（Enter）键，如图 1-46 所示。 + + + +图 1-45 安装 apache + + + +图 1-46 安装 MySQL + +3）在控制面板中初始化，这里输入“y”，然后按〈Enter〉键，如图1-47所示。 + +4）在控制面板中初始化设置 root 的密码，如设置 “1234”，按（Enter）键，如图 1-48 所示。 + + + +图 1-47 初始化 + + + +图 1-48 设置密码 + +5）按任意键，即打开测试页面，然后在用户密码中输入设置的密码，如图1-49所示。 + +6）在地址栏中输入“http://127.0.0.1/phpMyAdmin/” ，打开 phpMyAdmin 管理 MySQL 的页面，如图 1-50 所示。 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00046.md b/markdowns/research_programming_book_00046.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d71de93fbdeaf1865ff088a48a3d2828fddf20ec --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00046.md @@ -0,0 +1,30 @@ +提示：在上面的代码中设置了文本的三个属性，分别是字体颜色，字体大小和字体，分别用代码 color="", size="" 和 face="" 来表示。 + +## 2.3.4 在文字中插入空格和分段 + +要将大段大段的文字排列整齐，只用上面的格式是不够的，因为这并不符合文章的安排，下面通过一个实例讲解插入空格和分段。 + +实例 2：插入空格和分段 + +下面代码会在网页中显示出一篇文章，其代码【光盘：源代码/第2章/2-5.html】如下： +``` + + + 陪你看流星雨 + + +

    陪你看流星雨

    +

    作者：笨笨的猫猫

    +      月，很羞涩，盖上薄薄的、透明的纱，像一位快出嫁的新娘。繁星，如宝石一样绣在漆黑的天空中。 +
    +      我和梦蝶坐在木桥上，甩着双脚，看着星空。梦蝶一向是多话的，今晚倒是安静，仰望着天空，什么也不说。清风吹来，梦蝶的长发被吹乱，有少许惊扰着我的面庞，有点痒，也有点舒服。 + + +``` +将上述代码文件保存到服务器的环境下，运行浏览后得到如图 2-7 所示的结果。 + + + +图 2–7 空格和换行 + +上面的版式不是很完美，因为根据阅读习惯，标题一般居中排。请看下面的代码【光盘：源代码/第2章/2-6.html】: diff --git a/markdowns/research_programming_book_00047.md b/markdowns/research_programming_book_00047.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e0c9daed338db4367b6b36641b8584a5c6095f60 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00047.md @@ -0,0 +1,49 @@ +``` + */ +echo "不能嵌套使用多行注释符号\n"; /* 嵌套使用会出错 */ + */ +?> +``` +将上述代码文件保存到服务器的环境下，运行浏览后得到如图3-5所示的结果。 + + + +图 3-4 注释 + + + +图 3-5 嵌套注释 + +## 3.4 PHP 的变量 + +PHP 的变量与很多语言不同，在 PHP 中使用变量之前不需要声明变量，只需为变量赋值后即可使用。本节将详细讲解 PHP 变量的基本知识。 + +## 3.4.1 变量的定义 + +PHP 中的变量名用$和标识符表示，并遵循如下的规定：
    + +□ 在 PHP 中的变量名是区分大小写的。
    + +□ 变量名必须是以符号（$）开始。 + +□ 变量名开头可以以下划线开始。 + +□ 变量名不能以数字字符开头。 + +□ 变量名可以是中文。 + +☐ 变量名可以包含一些扩展字符（如重音拉丁字母），但不能包含非法扩展字符（如汉字字符和汉字字母）。 + +下面通过一个代码，对变量进行讲解，其代码如下: +``` + + +``` +变量不可以与已有的变量重名，否则将引起冲突。在给变量命名的时候，最好让变量有 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00048.md b/markdowns/research_programming_book_00048.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a34cd505e4e19543c54b99bdfb20521834459435 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00048.md @@ -0,0 +1,39 @@ +上述实例代码的设计流程如下。 + +1）定义方法 bb()，设置最初拥有的钱数为 0，并调用方法 Print() 输出指定的文本字符。 + +2）定义借钱处理方法 Deposit()，并调用方法 Print() 输出指定的文本。 + +3）定义借出钱处理方法 Withdraw()，并调用方法 Print() 输出指定的文本。 + +4）定义 Main()，设置用户的名字为“我是善良的人”，最初钱数是0。 + +5）定义变量 succeed，判断处理钱数是否合法。 + +实例执行后将首先显示最初的钱数，即为 0；当按〈Enter〉键后，将执行借钱处理方法，并显示处理后的钱数；再次按〈Enter〉键后，将执行借出钱处理方法，并显示处理后的钱数。最终执行结果如图 7-2 所示。 + + + +图 7-2 实例执行结果 + +## 多学一招 + +在上述实例中，如果将借出的钱数修改为 11000，则会输出“不借给别人”的提示。另外，通过一个简单的方法实现了借钱和借给别人钱的事物处理。但是在方法内使用参数时，读者必须指定如下内容。 + +□ 定义方法时设置的接受参数以及对应的类型。 + +□ 在方法调用中设置的接受参数。 + +## 7.2 变量作用域 + +只能从代码的本地作用域内访问变量。在方法内的变量都有其对应的作用域，当访问这个变量时，需要通过这个作用域来实现。一般来说，某方法的变量只能在这个方法中使用。看下面的一段代码： +``` +namespace zuoyongyu{ + class Program + { + static void Write() + { + string mm="大家好，我是方法!!! "; + Console.WriteLine("mm={0}",mm); +} +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00049.md b/markdowns/research_programming_book_00049.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ace851c1164fc304e1af613966671cbe127219ef --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00049.md @@ -0,0 +1,55 @@ +``` +Console.WriteLine("class2.F() \n"); +} +} +class Test +{ +static void Main() +{ +class1 a = new class1(); +class2 b = new class2(); +class1 c = b; +a.F(); +b.F(); +c.F(); +Console.ReadKey(); +} +} +} +``` +上述实例代码的设计流程如下。 + +1）定义基类 class1，并在其中声明方法 $F()$。 + +2）定义 class1 的派生子类 class2，并使用 new 关键字将方法 F()隐藏。 + +3）定义类 Test。 + +4）分别创建基类 class1 的对象 a，子类 class2 的对象 b。 + +5）设置对象 c 编译时的类型为 class1，运行时的类型为 class2。 + +6）分别通过对象 a、b 和 c 调用方法 F()。 + +执行后将分别调用对应的处理方法并输出对应的文本，如图 10-2 所示。 + + + +图 10-2 实例执行结果 + +从图 10-2 所示的执行结果可以看出，只要通过声明为 class1 的对象来引用方法 F()，就总是会调用 class1 的 F()。 + +## 10.3.2 重写方法的特点 + +重写方法通常是由 override 重写的那个方法。在 C# 中，只有包含 override 关键字的方法才能重写另一个方法。否则，声明一个与从基类继承来的具有相同签名的方法，只会隐藏被继承的基类方法。看下面的一段代码： + +``` +class nm{ + public virtual void chuli() + { + } +} +class nn:nm{ + public virtual void chuli() //警告 + { +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00050.md b/markdowns/research_programming_book_00050.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..2c3df3dc72421b47f02f87703c7dfa96aa682e14 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00050.md @@ -0,0 +1,51 @@ + + +盖了所有变序性算法。排序一般是指通过对容器中元素的赋值和交换改变元素顺序。排序算法的复杂度通常低于线性算法，要用到随机存取迭代器。变序性算法不能以关联式容器作为目标，这是因为关联式容器的元素都被视为常数，不能变更。 + +## ⧉4.2 非修改性算法 + +非修改性算法不需要使用循环，就能从序列中找出某个元素。此类算法不会修改容器中元素的值，也不会修改元素的次序。下面依次介绍如下算法： + +• for each( )算法 + +· 元素计数算法 + +· 最小值和最大值算法 + +· 搜索算法 + +· 比较算法 + +## 4.2.1 for_each() 算法 + +for_each()算法非常灵活，可以非常方便地处理容器中的每一个元素。其函数的定义形式为为: +``` +for_each ( Iterator begin Iterator end, proc op ) +``` +说明：for_each 算法用以实现对区间 [begin, end] 中每个元素均调用进程（或算法）op。下面用 3 个例题来讲解 for_each() 算法的使用方法： + +1）for each()算法的最普通用法。 + +2）使用 for each() 算法时使用仿函数。 + +3）介绍 for each() 算法的返回值。 + +例 4-1 的功能是实现将向量中的每个元素的值输出到屏幕上。请读者关注代码中的中文注释。 + +## 例 4-1 +``` +#include // 包含头文件 iostream +#include // 包含头文件 vector +#include // 包含头文件 algorithm +using namespace std; // 使用命名空间 std +template // 使用模板定义类 T +void FillValue(T& vect, int first, int last) // 定义 FillValue() 函数，该函数的功能是给对象 vect 的每个元素赋值 +{ + if (last >= first) + { + for(int i = first; i <= last; ++i) //使用for循环，向序列中插入元素 + vect.insert(vect.end(i), i); + } + else + { +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00051.md b/markdowns/research_programming_book_00051.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5e5d6494b1eb14e1454afb3bcd54fae05a0e7014 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00051.md @@ -0,0 +1,77 @@ +``` +* iter = 33; +iter++; +* iter = 44; +} +``` +例5-4的执行效果如图5-5所示。 + +(2) 输入流型迭代器 + + + +图 5-5 例 5-4 的执行效果 + +输入流型迭代器是输出流型迭代器的“伙伴”，用于从输入流中读取元素。通过输入流型迭代器，算法可以从流中直接读取元素。然而，输入流型迭代器较输出流型迭代器稍微复杂一些。 + +产生输入流型迭代器时，必须提供一个输入流作为参数，迭代器将从中读取数据（一般经由输入型迭代器的通用接口，利用 operator >> 读取元素）。该读取动作可能会失败，此外算法需要知道区间是否到达终点。为了解决这些问题，可使用 end-of-stream 迭代器，可利用输入流型迭代器的默认构造函数生成。只要读取一次失败，所有输入流型迭代器都会变成 end-of-stream 迭代器。所以，每次读取结束后，应该将输入流型迭代器和 end-of-stream 迭代器比较，观察迭代器是否合理合法。 + +输入流型迭代器的构造函数会将流打开，并读取第一个元素。在确实需要用到一个输入流型迭代器之前，不要过早定义它。上述做法是必要的，否则一旦 operator 被调用，将无法传回第一个元素。这和软件版本有关系，某些版本会延缓第一次读取操作，直到第一次 operator 被调用。输入流型迭代器的各项操作见表 5-6。 + +表 5-6 输入流型迭代器的各项操作 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
    算式效果
    Istream_iterator<T>()产生一个 end-of-stream 迭代器
    Istream_iterator<T> ( istream )为输入流类型对象产生一个迭代器（可能立刻读取第一个元素）
    *Iter访问先前读取的值（若构造函数未读取第一个元素，则执行读取任务）
    Iter -> member传回先前读取的元素副本
    ++iter读取下一个元素，并传回其位置
    Iter ++读取下一个元素，但传回迭代器指向前一个元素
    Iter1 == iter2检验 iter1 和 iter2 是否相等
    Iter1 != iter2检验 iter1 和 iter2 是否不相等
    + +输入流型迭代器类模板如下： +``` +template < class T, classchart = char, class traits = char_traits, class Distance = ptrdiff_t > class istream_iterator +``` +其中第一个参数是数据类型；第二个参数和第三个参数确定流的型别，第四个参数用来指定迭代器距离的表示型别。 + +两个输入流型迭代器相等的条件如下： + +1）两者都是 end-of-stream 迭代器。 + +2）两者均可进行读取操作，并指向相同的流。 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00052.md b/markdowns/research_programming_book_00052.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1c64b856e8fed31888d3b9f4457199fab9fea255 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00052.md @@ -0,0 +1,41 @@ +``` +cout << "max(float): " << numeric_limits::max() << endl; +cout << "max(double): " << numeric_limits::max() << endl; +cout << "max(long double): " << numeric_limits::max() << endl; +cout << endl; + +cout << "is_signed(char): " << numeric_limits::is_signed << endl; +cout << "is_specialized(string): " << numeric_limits::is_specialized << endl; +cout << endl; +} + +``` +例9-7的执行结果为： +max(short): 32767 +max(int): 2147483647 +max(long): 2147483647 + +max(float): 3.40282e+038 +max(double): 1.79769e+308 +max(long double): 1.79769e+308 + +ls_signed(char): 1 +ls_specialized(string): 0 + +程序执行结果的最后一行表示型别 string 没有定义数值极限，因为 string 并非数值型别。对任何型别可以进行询问：是否定义了极值。 + +## 9.4.2 较大/较小值（最大/最小值） + +STL 算法库中包含了 3 个辅助函数。一个用于挑选两者之中较大者，另一个用于在两者中的较小者，还有一个用于交换两个数值。本小节讲述最大值和最小值算法。后面章节讲述两值交换算法。算法 $\min()$ 和 $\max()$ 声明于头文件 \ 中。其声明形式如下： +``` +template + const Type& min( const Type& _Left, const Type& _Right ); +template + const Type& min( const Type& _Left, const Type& _Right, BinaryPredicate _Comp ); +template + const Type& max( const Type& _Left, const Type& _Right ); +template + const Type& max( const Type& _Left, const Type& _Right, BinaryPredicate _Comp ); +``` +当两值相等时，通常会返回第一值。上述函数的声明中，每个函数均有两个版本，即包含“比较准则”。作为“比较准则”的那个参数应该是个函数或仿函数，接受两个参数并进行比较。在某个指定规则下，判断第一参数是否小于第二次参数，并返回判断结果。 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00053.md b/markdowns/research_programming_book_00053.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b1782f30d6f06cfb5e086be102b0d44d3272a10b --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00053.md @@ -0,0 +1,48 @@ +表达式的底；对于所有特殊化对象，此函数均是有意义的。 +``` +static T exception{} throw(); +``` +功能：epsilon()函数返回值代表1和可表示的大于1的最小值之间的误差。对于所有浮点数类型，此函数均是有意义的。 +``` +static T round_error() throw(); +``` +功能：round_error()函数可获取最大的舍入误差。 +``` +static const int min_exponent; +``` +功能：min_exponent 函数返回一个最小负整数，幂的基数是成员 radix，但该整数小于最小的规范化的浮点数。对于所有浮点类型，此函数均是有意义的。 +``` +static const int min_exponent10; +``` +功能：代表最小的负整数，10是幂的底数或基数，幂的值在规范化的浮点数范围内。对于所有浮点类型，此函数均是有意义的。 +``` +static const int max_exponent; +``` +功能：代表最大的正整数指数。该正整数的基数或底是 radix。 +``` +static const int max_exponent10; +``` +功能：代表最大的正指数（幂）整数。该整数的底或基数为 10，幂系数是可表达的有限浮点数。 +``` +static const bool has_infinity; +``` +功能：如果表达式是正的无穷，值为 true。对于所有浮点数，此函数均是有意义的。 +``` +static const bool has_quiet_NaN; +``` +功能：如果类型是一个关于 quiet 的（非信号量，不是成员）表达式，值为 true。对于所有浮点类型，此函数是有意义的。对于所有特化对象，如果其成员 is_iec559 不等于 false，has_quiet_NaN 的值应该是 true。 +``` +static const bool has_signaling_NaN; +``` +功能：如果类型是一个表达式，该表达式可以发出信号 “Not a Number.”。成员 has_signaling_NaN 为真(true)。此函数对于所有浮点类型均是有意义的。对于所有特殊化对象，当其成员 is_iec559 不等于 false 时，has_signaling_NaN 的值为 true。 +``` +static const float_denom_style has_denom; +``` +功能：如果是类型允许可表示的数值，成员 has_denorm 的值为 denorm_present；如果是类型不允许可表示的值，成员 has_denorm 的值是 denorm_absent；在编译程序时，如果不能确定该类型是否是可表示的数值，成员 has_denorm 的值为 denorm_indeterminate。对于所有浮点类型，has_denorm 均是有意义的。 +``` +static const bool has_denorm_loss; +``` +功能：如果作为一个非规范化的 loss，loss 的准确度可以被检测到，而不是一个非精确的结果，此时 has_denorm_loss 的值为真。 +``` +static T Infinity() throw(); +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00054.md b/markdowns/research_programming_book_00054.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8bee11ec9979a8437ab79da88914453aa40e02b6 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00054.md @@ -0,0 +1,49 @@ +``` +shijian=now() '取得当前的时间 +set rs2=server.CreateObject("adodb.recordset") +rs2.open "select id,name,score,price1,price2,viprice,discount from product where id in ("&id") order by id ",conn,1,1" '取得商品的价格、折扣等信息 +goods=year(shijian)&month(shijian)&day(shijian)&hour(shijian)&minute(shijian)&second(shijian) '订单表中会有一个字段存放订单时间，这就是 goods 的日期 +do while not rs2.eofest rs=server.CreateObject("adodb.recordset") +rs.open "select * from orders",conn,1,3 +rs.addnew '向订单表中插入数据 +rs("username")=trim(request.cookies("timesshop")("username")) +rs("id")=rs2("id") '商品 id 号 +rs("actiondate")=shijian '时间 +rs("productnum")=CInt(Request.Form("shop"&rs2("id"))) '商品数量 +rs("state")=2 '订单的状态 +rs("goods")=goods '订单的日期取成的字符串 +rs("postcode")=int(request.form("postcode")) '邮政编码 +rs("recepit")=trim(request.form("recepit")) '收件人 +rs("address")=trim(request.form("address")) '地址 +rs("paymethord")=int(request.form("paymethord")) '支付方式 +rs("deliverymethord")=int(request.form("deliverymethord")) '送货方式 +rs("sex")=int(request.form("sex")) '性别 +rs("comments")=HTMLEncode2(trim(request.form("comments"))) +rs.update +rs.close +set rs=nothing +``` + +下面这行代码很明显地删除了订单中的顾客名与顾客的id相同并且状态为6，且商品的id号符合的纪录。 +``` +conn.execute "delete from orders where username='"&request.cookies("timesshop")("username")&"' and id in ("&id&") and state=6" +rs2.movenext +loop +rs2.close +set rs2=nothing +'重置会话 myorder 的时间：从下面的 else 语句可以发现 session 的目的是为了避免顾客重复提交 +session("myorder")=minute(now) +else +response.Write "
    您不能重复提交!
    " +response.End +end if +下面的代码已经转移到了处理购物的第三步，即订单提交成功后。这时就需要打印出整个订单。 +``` +判断顾客账户里面的存款是否足够，若足够的话，将此次购物的费用扣除；如果不够，或者没有存款，那么就提示顾客在一周内按其所选择的方式付款。同时累加相应的顾客积分。 + +``` +set rsdeposit=server.CreateObject("adodb.recordset") +rsdeposit.open "select deposit,score from [user] where username='"&request.Cookies("timesshop")("username")&"'",conn,1,3 +if rsdeposit.eof and rsdeposit.bof then +strtxtdeposit="请您在一周内按您选择的支付方式进行汇款，汇款时请注明您的订单号！汇款后请及时通知我们" +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00055.md b/markdowns/research_programming_book_00055.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e147622696bc5c2204aef4784f377971f5e16d01 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00055.md @@ -0,0 +1,46 @@ +法分析正确，否则语法分析出错。 +``` +void CSyntax::EnStack(string szProduct) +{ + if (szProduct.length() <= 0) + { + return; + } + for(int i = szProduct.length() - 3; i >= 0; i-i-3) + { + m_ParseStack.push(atoi(szProduct.substr(i, 3).c_str())); + } +} + +void CSyntax::ClearStack() +{ + m_ParseStack.c.clear(); +} + +bool CSyntax::DeStack(int &iTop) +{ + if (m_ParseStack.empty()) + return false; + else + { + iTop = m_ParseStack.top(); + m_ParseStack.pop(); + return true; + } +} +``` +第 1 行：EnStack 函数的作用是将产生式右部符号逆向压入分析栈。参数 szProduct 就是产生式字符串，其中每 3 个字符表示一个符号的编号。 + +第 3 行：如果产生式字符串为空，则无需处理。 + +第7 ~ 10行：截取产生式字符串中相应符号的编号，并将其转换为整型值后推入分析栈。 + +第 12 行：ClearStack 函数的作用是清空分析栈。 + +第 16 行：DeStack 函数的作用是将分析栈的栈顶符号弹出，并置入 iTop 变量中。 +## 3.4 深入学习 + +自 20 世纪五六十年代以来，语法分析器的构造一直是编译技术中最炙手可热的话题之一。虽然它日趋完美，但是，这似乎并没有打消人们研究的热情。无论是从构造技术，还是从形式语言理论而言，关于语法分析器的资源都是最丰富的。从早期的递归下降分析器到近乎完美的 LR(k) 分析器，它承载的更像是一部完整的编译技术发展史。 + +与词法分析器的构造类似，自动生成技术同样适用于构造语法分析器。与 Lex 完美结合 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00056.md b/markdowns/research_programming_book_00056.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1d4a828d640d1d336c2f4caedaf0e1581d1e935c --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00056.md @@ -0,0 +1,51 @@ +结点。 + +可以把例 9.7 和例 9.9 合起来加上一个主函数, 组成一个程序, 即: + +``` +# include +# include +# define LEN sizeof(struct Student) +struct Student +{long num; +float score; +struct Student * next; +}; +int n; +struct Student * creat() //建立链表的函数 +{struct Student * head; +struct Student * p1, * p2; +n=0; +p1=p2=( struct Student * ) malloc(LEN); +scanf("%ld,%f",&p1->num,&p1->score); +head=NULL; +while(p1->num!=0) +{n=n+1; +if(n==1)head=p1; +else p2->next=p1; +p2=p1; +p1=(struct Student * )malloc(LEN); +scanf("%ld,%f",&p1->num,&p1->score); +} +p2->next=NULL; +return(head); +} + +void print(struct Student * head) //输出链表的函数 +{struct Student * p; +printf("\nNow,These %d records are:\n",n); +p=head; +if(head!=NULL) +do +{printf("%ld %5.1f\n",p->num,p->score); +p=p->next; +}while(p!=NULL); +} + +int main() +{struct Student * head; +head=creat(); //调用 creat 函数，返回第 1 个结点的起始地址 +print(head); //调用 print 函数 + +``` + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00057.md b/markdowns/research_programming_book_00057.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b01bdef8c61022a532bb36ea1b1bcb5c596e223c --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00057.md @@ -0,0 +1,48 @@ +为简化操作，本程序只设3个学生(n=3)。在输出时使用中文字符串，以方便阅读。 + +## 编写程序： + +``` +# include +# define N 3 //学生数为 3 +struct Student //建立结构体类型 struct Student +{ int num; //学号 + char name[20]; //姓名 + float score[3]; //3 门课成绩 + float aver; //平均成绩 +}; + +int main() +{ void input(struct Student stu[]); //函数声明 + struct Student max(struct Student stu[]); //函数声明 + void print(struct Student stu); //函数声明 + struct Student stu[N], * p=stu; //定义结构体数组和指针 + input(p); //调用 input 函数 + print(max(p)); //调用 print 函数，以 max 函数的返回值作为实参 + return 0; +} + +void input(struct Student stu[]) //定义 input 函数 +{int i; + printf("请输入各学生的信息：学号、姓名、3 门课成绩:\n"); + for(i=0;istu[m].aver) m=i; //找出平均成绩最高的学生在数组中的序号 + return stu[m]; //返回包含该生信息的结构体元素 +} + +void print(struct Student stud) //定义 print 函数 +{ printf("\n 成绩最高的学生是:\n"); + printf("学号:%d\n 姓名:%s\n 三门课成绩:%5.1f,%5.1f,%5.1f\n 平均成绩:%6.2f\n", + stud.num,stud.name,stud.score[0],stud.score[1],stud.score[2],stud.aver); +} +``` + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00058.md b/markdowns/research_programming_book_00058.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5f23e141db1688e92519cbfeeb264467abae8374 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00058.md @@ -0,0 +1,49 @@ +善于利用循环来处理,这样就要重复利用变量名,一个变量名在不同时间代表不同月的兔子数。 + + + +图 5.16 +在开始时，f1 代表第 1 个月的兔子数，f2 代表第 2 个月的兔子数，f3 代表第 3 个月的兔子数。$f3=f1+f2$。然后在求第 4 个月的兔子数时, 需要的是第 2 和第 3 个月的兔子数。在此不打算用 f4,f5,f6 等变量名, 而把 f1 作为“本月的前两个月”的兔子数, f2 是“本月的前一个月”的兔子数, f3 就是本月的兔子数。在求第 4 个月的兔子数前, 先把 f2(第 2 个月的兔子数)赋给 f1, 作为第 4 个月“前两个月”的兔子数, 把 f3(原来第 3 个月的兔子数)赋给 f2, 作为第 4 个月“前一个月”的兔子数, 执行 $f1+f2=f3$, 此时的 f3 就是第 4 个月的兔子数。以后依此类推。算法如图 5.16 所示。 + +## 编写程序： + +``` +# include +int main() +{ + int f1=1,f2=1,f3; + int i; + printf("%12d\n%12d\n",f1,f2); + for(i=1; i<=38; i++) + { + f3=f1+f2; + printf("%12d\n",f3); + f1=f2; + f2=f3; + } + return 0; +} +``` + +## 运行结果： + +``` +1 +1 +2 +3 +5 +8 +13 +21 +34 +55 +89 +``` +. +. +. + +**程序分析:** 程序共应输出 40 个月的兔子数。这个程序虽然是正确的，运行结果也是对的（读者可以自己运行程序并观察结果），但算法并非最好的，而且每个月的输出占一行，篇幅太大，不可取。 + +**程序改进：** 可以修改程序，在循环体中一次求出下两个月的兔子数。而且只用两个变量 f1 和 f2 就够了，不必用 f3。这里有一个技巧，把 f1 + f2 的结果不放在 f3 中，而放在 f1 中取代了 f1 的原值，此时 f1 不再代表前两个月的兔子数，而代表新求出来的第 3 个月的兔子 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00059.md b/markdowns/research_programming_book_00059.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f66a0a7db0ce4937ecb464266758ebd6e1060d5f --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00059.md @@ -0,0 +1,45 @@ +``` +returm(2*z); +} +``` + +在调用函数 f 的过程中, 又要调用 f 函数(本函数), 这是直接调用本函数, 见图 7.6。 + +如果在调用 f1 函数过程中要调用 f2 函数，而在调用 f2 函数过程中又要调用 f1 函数，就是间接调用本函数，见图 7.7。 + + + +图 7.6 + + + +图 7.7 + +可以看到，图 7.6 和图 7.7 这两种递归调用都是无终止的自身调用。显然，程序中不应出现这种无终止的递归调用，而只应出现有限次数的、有终止的递归调用，这可以用 if 语句来控制，只有在某一条件成立时才继续执行递归调用；否则就不再继续。 + +关于递归的概念,有些初学者感到不好理解,下面用一个通俗的例子来说明。 + +【例 7.6】有 5 个学生坐在一起，问第 5 个学生多少岁，他说比第 4 个学生大 2 岁。问第 4 个学生岁数，他说比第 3 个学生大 2 岁。问第 3 个学生，又说比第 2 个学生大 2 岁。问第 2 个学生，说比第 1 个学生大 2 岁。最后问第 1 个学生，他说是 10 岁。请问第 5 个学生多大。 + +解题思路：要求第5个学生的年龄，就必须先知道第4个学生的年龄，而第4个学生的年龄也不知道，要求第4个学生的年龄必须先知道第3个学生的年龄，而第3个学生的年龄又取决于第2个学生的年龄，第2个学生的年龄取决于第1个学生的年龄。而且每一个学生的年龄都比其前1个学生的年龄大2。即： + +age(5) = age(4) + 2 + +$age(4) = age(3) + 2$ + +$age(3) = age(2) + 2$ + +$age(2) = age(1) + 2$ + +$age(1) = 10$ + +可以用数学公式表述如下： + +$\text{age}(n) = 10 \quad (n = 1)$ + +$\mathrm{age}(n)=\mathrm{age}(n-1)+2\quad(n>1)$ + +可以看到，当 $n \geq 1$ 时，求每位学生的年龄的公式是相同的。因此可以用一个函数表示上述关系。图 7.8 表示求第 5 个学生年龄的过程。 + +显然,这是一个递归问题。由图7.8可知,求解可分成两个阶段:第1阶段是“回溯”,即将第5个学生的年龄表示为第4个学生年龄的函数,表示为$age(5)=age(4)+2$。而第4个学生的年龄仍然不知道,还要“回溯”到第3个学生的年龄,表示为$age(4)=age(3)+2$……直到第1个学生的年龄。此时$age(1)$已知等于10,不必再向前回溯了。然后开始第2阶段,采用递推方法,从第1个学生的已知年龄推算出第2个学生的年龄(12岁),从第2个学生的年龄推算出第3个学生的年龄(14岁)……一直推算出第5个学生的年龄(18岁)为 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00060.md b/markdowns/research_programming_book_00060.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a246c9fb726d304b215e96263f949e34d8e634de --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00060.md @@ -0,0 +1,45 @@ +## 9.4.4 输出链表 + +将链表中各结点的数据依次输出。这个问题比较容易处理。 + +【例 9.10】编写一个输出链表的函数 print。 + +解题思路：从例 9.8 已经初步了解输出链表的方法。首先要知道链表第 1 个结点的地址,也就是要知道 head 的值。然后设一个指针变量 p,先指向第 1 个结点,输出 p 所指的结点,然后使 p 后移一个结点,再输出,直到链表的尾结点。 + + + +图 9.15 + +根据上面的思路,写出算法如图 9.15 所示。 + +编写程序：根据流程图写出以下函数： + +``` +# include +# include +# define LEN sizeof(struct Student) +struct Student //声明结构体类型 struct Student +{long num; +float score; +struct Student * next; +}; +int n; //全局变量 n +void print(struct Student * head) //定义 print 函数 +{struct Student * p; //在函数中定义 struct Student 类型的变量 p +printf("\nNow,These %d records are:\n",n); +p=head; //使 p 指向第 1 个结点 +if(head!=NULL) //若不是空表 +do +{printf("%ld %5.1f\n",p->num,p->score); //输出一个结点中的学号与成绩 +p=p->next; //p 指向下一个结点 +}while(p!=NULL); //当 p 不是“空地址” +} +``` + +程序分析：以上只是一个函数，可以单独编译，但不能单独运行。其中的外部声明（类型声明）和定义（变量 n）是与其他函数共享的。如果把它和例 9.9 的程序组成一个文件模块，则例 9.10 中的第 1～9 行可以不要。 + +print 函数的操作过程可用图 9.16 表示。头指针 head 从实参接收了链表的第 1 个结点的起始地址，把它赋给 p，于是 p 指向第 1 个结点，输出 p 指向的结点（第 1 个结点）的数据，然后，执行 “p = p->next;”，p->next 是 p 指向的结点中的 next 成员，即第 1 个结点中的next 成员，p->next 中存放了第 2 个结点的地址，执行“p=p->next;”后，p 就指向第 2 个结点，p 移到图中 p' 虚线位置（指向第 2 个结点）。“p=p->next;”的作用是将 p 原来所指向的结点中 next 的值赋给 p，使 p 指向下一个结点。print 函数从 head 所指的第 1 个结点出发顺序输出各个 + + + +图 9.16 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00061.md b/markdowns/research_programming_book_00061.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8786c237da18f38a8556120e7b4487cf43b42cf4 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00061.md @@ -0,0 +1,58 @@ +（1）从键盘读入 n 个字符串，存放在一个二维字符数组中，每个一维数组存放一个字符串； + +（2）对字符数组中的 n 个字符串按字母顺序排序，排序后的字符串仍存放在字符数组中； + +(3) 将字符数组中的字符串顺序输出。 + +## 编写程序： + +``` +#include +#include +#include +int main() +{ FILE * fp; + char str[3][10],temp[10]; //str 是用来存放字符串的二维数组,temp 是临时数组 + int i,j,k,n=3; + printf("Enter strings:\n"); //提示输入字符串 + for(i=0;i0) k=j; + if(k!=i) + { strcpy(temp,str[i]); + strcpy(str[i],str[k]); + strcpy(str[k],temp); + } + } + if((fp=fopen("D:\\CC\\string.dat","w"))==NULL) //打开磁盘文件 + { + printf("can't open file!\n"); + exit(0); + } + printf("\nThe new sequence:\n"); + for(i=0;i + +图 5.10 + +在逗号表达式内按自左至右顺序求解,整个逗号表达式的值为最右边的表达式的值。例如: + +相当于 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00063.md b/markdowns/research_programming_book_00063.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..4f0be0352f9b2cdf2aa9ace41e65228a5c9eca04 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00063.md @@ -0,0 +1,49 @@ +``` +int a=3,b=3,c=3; +``` +表示 a, b, c 的初值都是 3。不能写成 +``` +int a=b=c=3; +``` +一般变量初始化不是在编译阶段完成的(只有在静态存储变量和外部变量的初始化是在编译阶段完成的)，而是在程序运行时执行本函数时赋予初值的，相当于执行一个赋值语句。例如： +``` +int a=3; +``` +相当于 +``` +int a; //指定 a 为整型变量 +a=3; //赋值语句,将 3 赋给 a +``` +又如： +``` +int a,b,c=5; +``` +相当于 +``` +int a,b,c; //指定 a,b,c 为整型变量 +c=5; //将 5 赋给 c +``` +# 3.5 数据的输入输出 + +## 3.5.1 输入输出举例 + +前面已经看到了利用 printf 函数进行数据输出的程序, 现在再介绍一个包含输入和输出的程序。 + +【例 3.5】 求 $ax^2 + bx + c = 0$ 方程的根。$a, b, c$ 由键盘输入，设 $b^2 - 4ac > 0$。 + +解题思路：首先要知道求方程式的根的方法。由数学知识已知：如果 $b^2 - 4ac \geq 0$，则一元二次方程有两个实根： + +$x_1 = \frac{-b + \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}, \quad x_2 = \frac{-b - \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}$ + +可以将上面的分式分为两项： + +$p=\frac{-b}{2a},\quad q=\frac{\sqrt{b^2-4ac}}{2a}$ + +则 + +$x_1 = p + q, \quad x_2 = p - q$ + +有了这些式子,只要知道 $a,b,c$ 的值,就能顺利地求出方程的两个根。 + +剩下的问题就是输入 $a, b, c$ 的值和输出根的值了。需要用 scanf 函数输入 $a, b, c$ 的值，用 printf 函数输出两个实根的值。 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00064.md b/markdowns/research_programming_book_00064.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..25e537c4172d831242ccb81073ef82aefd4ace44 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00064.md @@ -0,0 +1,49 @@ +可以看到：要处理以上问题，关键在于进行“条件判断”。 + +由于程序处理问题的需要,在大多数程序中都会包含选择结构,需要在进行下一个操作之前先进行条件判断。 + +C 语言有两种选择语句：(1) if 语句，用来实现两个分支的选择结构；(2) switch 语句，用来实现多分支的选择结构。本节先介绍怎样用 if 语句实现双分支选择结构，这是很容易理解的，然后在此基础上介绍怎样用 switch 语句实现多分支选择结构。 + +【例 4.1】 在例 3.5 的基础上对程序进行改进。题目要求解得 $ax^2 + bx + c = 0$ 方程的根。由键盘输入 $a, b, c$。假设 $a, b, c$ 的值任意，并不保证 $b^2 - 4ac \geq 0$。需要在程序中进行判别，如果 $b^2 - 4ac \geq 0$，就计算并输出方程的两个实根，如果 $b^2 - 4ac < 0$，就输出“此方程无实根”的信息。 + + + +图 4.3 + +解题思路：画出流程图，见图 4.3。 + +## 编写程序： +``` +#include +#include //程序中要调用求平方根函数 sqrt +int main() +{ + double a,b,c,disc,x1,x2,p,q; //disc 是判别式 sqrt(b*b-4ac) + scanf("%lf%lf%lf",&a,&b,&c); //输入双精度浮点型变量的值要用格式声明"%lf" + disc=b* b-4 * a* c; + if(disc<=0) //若 b^2-4ac<=0 + printf("This equation hasn't real roots +"); //输出“此方程无实根” + else + { p=-b/(2.0*a); + q=sqrt(disc)/(2.0*a); + x1=p+q;x2=p-q; //求出方程的两个根 + printf("real roots:\nx1=%7.2f\nx2=%7.2f\n",x1,x2); //输出方程的两个根 + } + return 0; +} +``` +## 运行结果(运行两次)： +``` +6 3 1 +This equation hasn't real roots +``` +输入 a, b, c 的值(6,3,1)，程序输出“此方程无实根”。 +``` +2 4 1 +real roots: +x1= -0.29 +x2= -1.71 +``` +输入 a, b, c 的值 (2, 4, 1)，程序输出两个实根。 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00065.md b/markdowns/research_programming_book_00065.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..183f301677a9938ebef8bffcb22ace0a4afa96bf --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00065.md @@ -0,0 +1,50 @@ +``` +{ void inv(int *x,int n); //inv 函数声明 +int i,*arr; //指针变量 arr 未指向数组元素 +printf("The original array:\n"); +for(i=0;i<=10;i++) +scanf("%d",arr+i); +printf("\n"); +inv(arr,10); //调用 inv 函数,实参 arr 是指针变量,但无指向 +printf("The array has been inverted:\n"); +for(i=0;i<=10;i++) +printf("%d ",*(arr+i)); +printf("\n"); +return 0; +} +``` +编译时出错,原因是指针变量 arr 没有确定值,谈不上指向哪个变量。下面的使用是不正确的: +``` +int main() + { int * p; + ⋮ + f(p,10); + ⋮ +} +f(x[],int n) +{ + ⋮ +} +``` +注意：如果用指针变量作实参，必须先使指针变量有确定值，指向一个已定义的对象。 + +以上 4 种方法，实质上都是地址的传递。其中(3)和(4)两种只是形式上不同，实际上形参都是使用指针变量。 + +【例 8.10】用指针方法对 10 个整数按由大到小顺序排序。 + +解题思路：在主函数中定义数组 a 存放 10 个整数，定义 int * 型指针变量 p 并指向 a[0]。定义函数 sort 使数组 a 中的元素按由大到小的顺序排列。在主函数中调用 sort 函数，用指针变量 p 作实参。sort 函数的形参用数组名。用选择法进行排序，选择排序法的算法前已介绍。 + +## 编写程序： + +``` +#include +int main() +{void sort(int x[],int n);//sort 函数声明 +int i, *p, a[10]; +p=a;//指针变量 p 指向 a[0] +printf("please enter 10 integer numbers:"); +for(i=0;i<10;i++) +scanf("%d",p++) ;//输入 10 个整数 +p=a;//指针变量 p 重新指向 a[0] +sort(p,10);//调用 sort 函数 +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00066.md b/markdowns/research_programming_book_00066.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..73232a26bacdfd8d921b889b634ba30033013b08 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00066.md @@ -0,0 +1,44 @@ +字符，见图 6.14。 + + + +图 6.14 + +说明：字符数组并不要求它的最后一个字符为'\0'，甚至可以不包含'\0'。像以下这样写完全是合法的： +``` +char c[5] = {'C', 'h', 'i', 'n', 'a'}; +``` +是否需要加'\0'，完全根据需要决定。由于系统在处理字符串常量存储时会自动加一个'\0'，因此，为了使处理方法一致，便于测定字符串的实际长度，以及在程序中作相应的处理，在字符数组中也常常人为地加上一个'\0'。例如： +``` +char c[6]={'C','h','i','n','a','\0'}; +``` +这样做,便于引用字符数组中的字符串。 + +如定义了以下的字符数组： +``` +char c[] = {"C program."}; +``` +由于系统自动在字符串常量的最后一个字符后面加了一个'\0'，因此 c 数组的存储情况如下： + + + +若想用一个新的字符串代替原有的字符串"C program.",如从键盘输入"Hello"分别赋给c数组中前面5个元素。如果不加'\0'的话,字符数组中的字符如下: + + + +新字符串和老字符串连成一片，无法区分开。如果想输出字符数组中的字符串，则会连续输出： +``` +Hellogram. +``` +如果在"Hello"后面加一个'\0'，它取代了第6个字符'g'。在数组中的存储情况为 + + + +$'\backslash0'$是字符串结束标志,如果用以下语句输出数组c中的字符串: +``` +printf(" %s\n",c); //输出数组 c 中的字符串 +``` +在输出字符数组中的字符串时，遇'\0'就停止输出，因此只输出了字符串"Hello"。而不会输出"Hellogram."。 + +从这里可以看到在字符串末尾加'\0'的作用。 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00067.md b/markdowns/research_programming_book_00067.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1798b360159e5e8e637ec073b9b3566f38228b40 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00067.md @@ -0,0 +1,51 @@ +默认其路径为当前用户所使用的子目录(即源文件所在的目录)，在此目录下建立一个新文件 stu.dat，输出的数据存放在此文件中。 + +（4）程序运行时，屏幕上并无输出任何信息，只是将从键盘输入的数据送到磁盘文件上。 + +为了验证在磁盘文件 stu. dat 中是否已存在此数据, 可以用以下程序从 stu. dat 文件中读入数据, 然后在屏幕上输出。 + +``` +#include +#include +#define SIZE 10 +struct Student_type +{char name[10]; + int num; + int age; + char addr[15]; +}stud[SIZE]; + +int main() +{int i; + FILE * fp; + if((fp=fopen ("stu.dat","rb"))==NULL) //打开输入文件 stu.dat + {printf("cannot open file\n"); + exit(0); + } + for(i=0;i灵活加锁 60 +3.2.7 在不同作用域之间转移互斥归属权 61 +3.2.8 按适合的粒度加锁 62 +3.3 保护共享数据的其他工具 64 +3.3.1 在初始化过程中保护共享数据 65 +3.3.2 保护甚少更新的数据结构 68 +3.3.3 递归加锁 70 +3.4 小结 71 + +第4章 并发操作的同步 73 +4.1 等待事件或等待其他条件 73 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00069.md b/markdowns/research_programming_book_00069.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f47a049a7490efd3ce766800509b3e008ebef58d --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00069.md @@ -0,0 +1,47 @@ +化 “读-改-写” 操作（像 fetch_add() 和 exchange()）则为获取或释放操作，或二者皆是（memory_order_acq_rel）。这种内存次序在成对的读写线程之间起到同步作用。释放与获取操作构成同步关系，前者写出的值由后者读取。换言之，若多个线程服从获取-释放次序，则其所见的操作序列可能各异，但其差异的程度和方式都受到一定条件的制约。 +代码清单 5.4 原本服从保护语义，代码清单 5.7 是改用获取-释放次序语义的重写版本。 + +## 代码清单 5.7 获取-释放操作不会构成单一的全局总操作序列 +``` +#include +#include +#include +std::atomic x,y; +std::atomic z; +void write_x() +{ + x.store(true,std::memory_order_release); +} +void write_y() +{ + y.store(true,std::memory_order_release); +} +void read_x_then_y() +{ + while(!x.load(std::memory_order_acquire)); + if(y.load(std::memory_order_acquire)) <----① + ++z; +} +void read_y_then_x() +{ + while(!y.load(std::memory_order_acquire)); + if(x.load(std::memory_order_acquire)) <----② + ++z; +} +int main() +{ + x=false; + y=false; + z=0; + std::thread a(write_x); + std::thread b(write_y); + std::thread c(read_x_then_y); + std::thread d(read_y_then_x); + a.join(); + b.join(); + c.join(); + d.join(); + assert(z.load())!=0); <-----③ +} +``` +本例中，变量 x 和 y 的载入操作②①有可能都读取 false 值（与宽松次序的情况一样），因此有可能令断言触发错误③。变量 x 和 y 分别由不同线程写出，所以两个释放 \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00070.md b/markdowns/research_programming_book_00070.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8982dd436849e7a1c2e7cd5a988da246980f243b --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00070.md @@ -0,0 +1,48 @@ +``` +value=std::move(*head->data); +return pop_head(); +} +public: +std::shared_ptr wait_and_pop() +{ + std::unique_ptr const old_head=wait_pop_head(); + return old_head->data; +} +void wait_and_pop(T& value) +{ + std::unique_ptr const old_head=wait_pop_head(value); +} +}; +``` +代码清单 6.9 展示出 wait_and_pop() 实现代码，它含有几个辅助函数，用以简化代码和减少重复，如 pop_head()①和 wait_for_data()②。前者移除头节点而改动队列，后者则等待数据加入空队列，以将其弹出。wait_for_data()特别值得注意，它在条件变量上等待，以 lambda 函数作为断言，并且向调用者返回锁的实例③。因为 wait_pop_head() 的两个重载都会改动队列数据，并且都依赖 wait_for_data() 函数，而后者将锁返回则保证了头节点弹出的全过程都持有同一个锁④⑤。这里的 pop_head() 也为 try_pop() 复用，如代码清单 6.10 所示。 + +## 代码清单6.10 采用锁操作并支持等待功能的线程安全的队列：try_pop()和empty() + +``` +template +class threadsafe_queue +{ +private: +std::unique_ptr try_pop_head() +{ + std::lock_guard head_lock(head_mutex); + if(head.get()==get_tail()) + { + return std::unique_ptr(); + } + return pop_head(); +} +std::unique_ptr try_pop_head(T& value) +( + std::lock_guard head_lock(head_mutex); + if(head.get()==get_tail()) + { + return std::unique_ptr(); + } + value=std::move(*head->data); + return pop_head(); +} + +public: +std::shared_ptr try_pop() +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00071.md b/markdowns/research_programming_book_00071.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..053753daccca020d97a18f75f071b1bfd63c8191 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00071.md @@ -0,0 +1,32 @@ + +is_sorted()、is_sorted_until()、nth_element()、merge()、inplace_merge()、includes()、set_union()、set_intersection()、set_difference()、set_symmetric_difference()、is_heap()、is_heap_until()、min_element()、max_element()、minmax_element()、lexicographical_compare()、reduce()、transform_reduce()、exclusive_scan()、inclusive_scan()、transform_exclusive_scan()、transform_inclusive_scan()和adjacent_difference()等。 + +上面列出了不少 C++ 标准库中可以并行化的算法函数。std::accumulate() 函数是一个严格串行化的累加求和函数，所以不在其中，请读者注意类似的函数。然而，std::reduce() 函数与之对应，功能更一般化，却被收入其中。C++ 标准对此给出了适当的警告：若该函数的内部操作不满足结合律和交换律，那么，由于操作次序的不明确，因此可能会导致结果不确定。 + +对于上面列出的每个算法函数的“普通版本”，在其参数列表最前面插入一个参数作为执行策略，即可得到对应的重载变体（在执行策略后面，再依次给出“普通版本”的原有参数）。例如，std::sort()函数原本具有两个普通重载，都不支持执行策略。 +``` +template +void sort(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last); + +template +void sort( + RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last, Compare comp); +``` +该函数还具有另外两个重载，它们可以指定执行策略，形式如下。 +``` +template +void sort( + ExecutionPolicy& exec, + RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last); + +template +void sort( + ExecutionPolicy& exec, + RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last, Compare comp); +``` +支持执行策略与否，不仅令算法函数的签名产生区别，更会改变其中一些函数的参数，影响重大：若“普通算法函数”可接受输入迭代器或输出迭代器，则其接受执行策略的重载只接受前向迭代器。这是因为输入迭代器本质上是单通（single-pass）迭代器：我们只能通过它访问当前位置的元素，却不能将它逆转到以往位置的元素。类似地，输出迭代器只准许向当前位置的元素写入，不能令它向前跳变而提早写入某个元素，再往回跳变写入之前的元素。 + +## C++标准库的迭代器类别 + +C++标准库定义了5个类别的迭代器：输入迭代器（input iterator）、输出迭代器（output iterator）、前向迭代器（forward iterator）、双向迭代器（bidirectional iterator）和随机访 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00072.md b/markdowns/research_programming_book_00072.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..117f7ab0b359c4986eea87de8b75fbec24c7b1c1 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00072.md @@ -0,0 +1,58 @@ +``` +t(std::forward(func),std::forward(args)...) +{} + explicit joining_thread(std::thread t_) noexcept; + t(std::move(t_)); +{} +joining_thread(joining_thread&& other) noexcept; +t(std::move(other.t)); +{} +joining_thread& operator=(joining_thread&& other) noexcept +{ + if(joinable()) + join(); + t=std::move(other.t); + return *this; +} +joining_thread& operator=(std::thread other) noexcept +{ + if(joinable()) + join(); + t=std::move(other); + return *this; +} +~joining_thread() noexcept +{ + if(joinable()) + join(); +} + +void swap(joining_thread& other) noexcept +{ + t.swap(other.t); +} +std::thread::id get_id() const noexcept{ + return t.get_id(); +} +bool joinable() const noexcept +{ + return t.joinable(); +} +void join() +{ + t.join(); +} +void detach() +{ + t,detach(); +} +std::thread& as_thread() noexcept +{ + return t; +} +const std::thread& as_thread() const noexcept +{ + return t; +} +; +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00073.md b/markdowns/research_programming_book_00073.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..da6ec6ebec1f2d03a942bd41e05e57bd58217f11 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00073.md @@ -0,0 +1,34 @@ + +或 “2,1”，但因两次调用 get_num() 的次序不明，所以无法确定到底输出哪一个。 + +## 代码清单 5.3 函数调用需要求出所传入参数的值，但求值运算次序并不明确 +``` +#include +void foo(int a,int b) +{ + std::cout< +std::future::type> +submit(FunctionType f) +{ + typedef typename std::result_of::type result_type; + std::packaged_task task(f); + std::future res(task.get_future()); + if(local_work_queue) <----④ + { + local_work_queue->push(std::move(task)); + } + else + { + pool_work_queue.push(std::move(task)); <----⑤ + } + return res; +} +void run_pending_task() +{ + function_wrapper task; + if(local_work_queue && !local_work_queue->empty()) <----⑥ + { + task=std::move(local_work_queue->front()); + local_work_queue->pop(); + task(); + } + else if(pool_work_queue.try_pop(task)) <----⑦ + { + task(); + } + else + { + std::this_thread::yield(); + } +} +// 余下代码与代码清单 9.5 相同 +}; +``` + +代码清单 9.6 中，线程局部的任务队列由 std::unique_ptr<>指针持有②，该队列先在 worker_thread()函数中完成初始化③，再进入处理任务的循环。 + +按此设计，池外的其他无关线程就不必无意义地附带队列¹。在线程退出时，std::unique_ptr<>的析构函数会销毁任务队列。 + +本例以 std::unique_ptr<> 指针为微小代价，节省出的 std::queue\ 的内存空间十分可观，属典范设计。 + +1 译者注：关键字 thread_local 对程序内的全部线程一视同仁，都起作用。所以，无论池内、池外，每个线程都具有自己专属的 std::unique_ptr<> 指针，只不过池外线程不含队列，其指针的目标为空，而池内线程则会分别生成专属的队列，为指针所指向。 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00075.md b/markdowns/research_programming_book_00075.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8856955af4ac6aa4dcb8ce502868be4232cf7f5c --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00075.md @@ -0,0 +1,28 @@ +款了，才开始去找小红莓果酱）。只要条件允许，我们仅仅在访问共享数据期间才锁住互斥，让数据处理尽可能不用锁保护。请特别注意，持锁期间应避免任何耗时的操作，如读写文件。同样是读写总量相等的数据，文件操作通常比内存慢几百倍甚至几千倍。除非锁的本意正是保护文件访问，否则，为 I/O 操作加锁将毫无必要地阻塞其他线程（它们因等待获取锁而被阻塞），即使运用了多线程也无法提升性能。 + +这种情况可用 std::unique_lock 处理：假如代码不再需要访问共享数据，那我们就调用 unlock() 解锁；若以后需重新访问，则调用 lock() 加锁。 +``` +void get_and_process_data() +{ + std::unique_lock my_lock(the_mutex); + some_class data_to_process=get_next_data_chunk(); + my_lock.unlock();<----①假定在调用process()期间，互斥无须加锁 + result_type result=process(data_to_process); + my_lock.lock();<----②重新锁住互斥，以写出结果 + write_result(data_to_process,result); +} +``` +假定 process() 函数全程无须为互斥加锁，那我们应该在调用前手动解锁①，其后重新锁定②。 + +希望读者可以清楚下面的事实：若只用单独一个互斥保护整个数据结构，不但很可能加剧锁的争夺，还将难以缩短持锁时间。假设某项操作需对同一个互斥全程加锁，当中步骤越多，则持锁时间越久。这是一种双重损失，恰恰加倍促使我们尽可能改用粒度精细的锁。 + +上例说明，加锁时选用恰当的粒度，不仅事关锁定数据量的大小，还牵涉持锁时间以及持锁期间能执行什么操作。一般地，若要执行某项操作，那我们应该只在所需的最短时间内持锁。换言之，除非绝对必要，否则不得在持锁期间进行耗时的操作，如等待I/O完成或获取另一个锁（即便我们知道不会死锁）。 + +在代码清单 3.6 和代码清单 3.9 中，数据互换操作显然必须并发访问两个对象，该操作需锁定两个互斥。设想原本的场景变成：我们试图比较两个简单的数据成员，其型别是 C++ 的原生 int。新、旧场景存在区别吗？存在。因为 int 的值复制起来开销甚低，所以程序可以先锁住比较运算的目标对象，从中轻松地复制出各自相关的数据，再用复制的值进行比较运算。这样做的意义是，我们并非先持有一个锁再锁定另一个互斥，而是分别对两个互斥加锁，使得持锁时间最短。代码清单 3.10 实现了上述方式，通过类 Y 示范等值比较运算符。 + +## 代码清单3.10 在比较运算的过程中，每次只锁住一个互斥 +``` +class Y +{ +private: +``` diff --git a/markdowns/research_programming_book_00076.md b/markdowns/research_programming_book_00076.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..129bff29aca9549cb4a782f5fdda2cf02368d9c2 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00076.md @@ -0,0 +1,47 @@ +``` +}; +template +T parallel_accumulate(Iterator first,Iterator last,T init) +{ + unsigned long const length=std::distance(first,last); + if(!length) + return init; + unsigned long const min_per_thread=25; + unsigned long const max_threads= + (length+min_per_thread-1)/min_per_thread; + unsigned long const hardware_threads= + std::thread::hardware_concurrency(); + unsigned long const num_threads= + std::min(hardware_threads!=0?hardware_threads:2,max_threads); + unsigned long const block_size=length/num_threads; + std::vector > futures(num_threads-1); <----③ + std::vector threads(num_threads-1); + Iterator block_start=first; + for(unsigned long i=0;i<(num_threads-1);++i) + { + Iterator block_end=block_start; + std::advance(block_end,block_size); + std::packaged_task task( <----④ + accumulate_block()); + futures[i]=task.get_future(); <----⑤ + threads[i]=std::thread(std::move(task),block_start,block_end); <----⑥ + block_start=block_end; + } + T last_result=accumulate_block( ) (block_start,last); <----⑦ + std::for_each(threads.begin(),threads.end(), + std::mem_fn(std::thread::join)); + T result=init; <----⑧ + for(unsigned long i=0;i<(num_threads-1);++i) + { + result+=futures[i].get(); <----⑨ + } + result += last_result; <----⑩ + return result; +} +``` +第一项变化是，型别 accumulate_block 的函数调用操作符现在直接返回结果①，而不再接受某个参数的引用以存储结果$^{1}$。为了保证异常安全，我们使用了 std::packaged_task 类和 std::future 类，故因势乘便，也借其传递结果。由于取消了 result 参数（代码清单 8.2 的①处），因此在调用 std::accumulate() 时，需显式传入一个型别为 T 的对象，它按默认方式构造②，作为累加结果的原始值，但这只是次要的修改。 + +下一项变化是,我们不再用 vector 容器直接存储结果,而将容器中的元素改为 future,为生成的线程分别存储一个 std::future\ 对象$^{③}$。在生成线程的循环中,我们先针对目 + +1 译者注：请注意代码清单 8.2 与代码清单 8.3 的①并非同指一处。 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00077.md b/markdowns/research_programming_book_00077.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a744da7ce692eb32d2956ee39f2dd1713cd6ab28 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00077.md @@ -0,0 +1,39 @@ +## 11.9 Adadelta + +Adadelta是AdaGrad的另一种变体（11.7节），主要区别在于前者减少了学习率适应坐标的数量。此外，广义上Adadelta被称为没有学习率，因为它使用变化量本身作为未来变化的校准。Adadelta算法是在(Zeiler,2012)中提出的。 + +## 11.9.1 Adadelta算法 + +简而言之, $Adadelta$ 使用两个状态变量, $\mathbf{s}_t$ 用于存储梯度二阶导数的泄露平均值, $\Delta\mathbf{x}_t$ 用于存储模型本身中参数变化二阶导数的泄露平均值。请注意, 为了与其他出版物和实现的兼容性, 我们使用作者的原始符号和命名 (没有其它真正理由让大家使用不同的希腊变量来表示在动量法、AdaGrad、RMSProp 和 $Adadelta$ 中用于相同用途的参数)。 + +以下是Adadelta的技术细节。鉴于参数du jour是$\rho$，我们获得了与11.8节类似的以下泄漏更新： + +$\mathbf{s}_{t}=\rho\mathbf{s}_{t-1}+(1-\rho)\mathbf{g}_{t}^{2}.\quad(11.9.1)$ + +与 11.8节的区别在于，我们使用重新缩放的梯度$\mathbf{g}_t'$执行更新，即 + +$\mathbf{x}_{t}=\mathbf{x}_{t-1}-\mathbf{g}_{t}^{\prime}.\quad(11.9.2)$ + +那么，调整后的梯度$\mathbf{g}'_t$是什么？我们可以按如下方式计算它： + +$\mathbf{g}_t' = \frac{\sqrt{\Delta \mathbf{x}_{t-1} + \epsilon}}{\sqrt{\mathbf{s}_t + \epsilon}} \odot \mathbf{g}_t,$ $\quad(11.9.3)$ + +其中$\Delta \mathbf{x}_{t-1}$是重新缩放梯度的平方$\mathbf{g}_t'$的泄漏平均值。我们将$\Delta \mathbf{x}_0$初始化为0，然后在每个步骤中使用$\mathbf{g}_t'$更新它，即 + +$\Delta\mathbf{x}_{t}=\rho\Delta\mathbf{x}_{t-1}+(1-\rho)\mathbf{g}_{t}^{\prime2},\quad(11.9.4)$ + +和$\epsilon$（例如$10^{-5}$这样的小值）是为了保持数字稳定性而加入的。 + +## 11.9.2 代码实现 + +Adadelta需要为每个变量维护两个状态变量，即$\mathbf{s}_t$和$\Delta\mathbf{x}_t$。这将产生以下实现。 + +(continues on next page) +``` +%matplotlib inline +import torch +from d21 import torch as d21 + +def init_adadelta_states(feature_dim): + s_w, s_b = torch.zeros((feature_dim, 1)), torch.zeros(1) +``` diff --git a/markdowns/research_programming_book_00078.md b/markdowns/research_programming_book_00078.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8424c9b415eb93c1fda622a5d610f1ee6cc7700c --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00078.md @@ -0,0 +1,35 @@ + + +图6.3.1: 带填充的二维互相关。 + +通常，如果我们添加$p_h$行填充（大约一半在顶部，一半在底部）和$p_w$列填充（左侧大约一半，右侧一半），则输出形状将为 + +$(n_{h}-k_{h}+p_{h}+1)\times(n_{w}-k_{w}+p_{w}+1)\boxtimes\quad(6.3.1)$ + +这意味着输出的高度和宽度将分别增加$p_{h}$和$p_{w}$。 + +在许多情况下，我们需要设置$p_h = k_h - 1$和$p_w = k_w - 1$，使输入和输出具有相同的高度和宽度。这样可以在构建网络时更容易地预测每个图层的输出形状。假设$k_h$是奇数，我们将在高度的两侧填充$p_h/2$行。如果$k_h$是偶数，则一种可能性是在输入顶部填充$\lfloor p_h/2 \rfloor$行，在底部填充$\lceil p_h/2 \rceil$行。同理，我们填充宽度的两侧。 + +卷积神经网络中卷积核的高度和宽度通常为奇数，例如1、3、5或7。选择奇数的好处是，保持空间维度的同时，我们可以在顶部和底部填充相同数量的行，在左侧和右侧填充相同数量的列。 + +此外，使用奇数的核大小和填充大小也提供了书写上的便利。对于任何二维张量x，当满足：1. 卷积核的大小是奇数；2. 所有边的填充行数和列数相同；3. 输出与输入具有相同高度和宽度则可以得出：输出Y[i, j]是通过以输入X[i, j]为中心，与卷积核进行互相关计算得到的。 + +比如，在下面的例子中，我们创建一个高度和宽度为3的二维卷积层，并在所有侧边填充1个像素。给定高度和宽度为8的输入，则输出的高度和宽度也是8。 + +``` +import torch +from torch import nn + +# 为了方便起见，我们定义了一个计算卷积层的函数。 +# 此函数初始化卷积层权重，并对输入和输出提高和缩减相应的维数 +def comp_conv2d(conv2d, X): + # 这里的（1，1）表示批量大小和通道数都是1 + X = X.reshape((1, 1)) + X.shape + Y = conv2d(X) + # 省略前两个维度：批量大小和通道 + return Y.reshape(Y.shape[2:]) + +# 请注意，这里每边都填充了1行或1列，因此总共添加了2行或2列 +conv2d = nn.Conv2d(1, 1, kernel_size=3, padding=1) +``` +(continues on next page) \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00079.md b/markdowns/research_programming_book_00079.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..dd7653a64eccb2919e4c6871569f0806b0a646ce --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00079.md @@ -0,0 +1,39 @@ +## 2.1.5 节省内存 + +运行一些操作可能会导致为新结果分配内存。例如，如果我们用$Y = X + Y$，我们将取消引用Y指向的张量，而是指向新分配的内存处的张量。 + +在下面的例子中，我们用Python的id()函数演示了这一点，它给我们提供了内存中引用对象的确切地址。运行$Y = Y + x$后，我们会发现id(Y)指向另一个位置。这是因为Python首先计算$Y + x$，为结果分配新的内存，然后使Y指向内存中的这个新位置。 +``` +before = id(Y) +Y = Y + X +id(Y) == before +``` +``` +False +``` +这可能是不可取的，原因有两个： + +1. 首先，我们不想总是不必要地分配内存。在机器学习中，我们可能有数百兆的参数，并且在一秒内多次更新所有参数。通常情况下，我们希望原地执行这些更新； + +2. 如果我们不原地更新，其他引用仍然会指向旧的内存位置，这样我们的某些代码可能会无意中引用旧的参数。 + +幸运的是, 执行原地操作非常简单。我们可以使用切片表示法将操作的结果分配给先前分配的数组, 例如 Y[:] = \。为了说明这一点, 我们首先创建一个新的矩阵 Z, 其形状与另一个 Y 相同, 使用 zeros_like 来分配一个全 0 的块。 +``` +Z = torch.zeros_like(Y) +print('id(Z): ', id(Z)) +Z[:] = X + Y +print('id(Z): ', id(Z)) +``` +``` +id(Z): 140327634811696 +id(Z): 140327634811696 +``` +如果在后续计算中没有重复使用X，我们也可以使用$X[:] = X + Y$或$X += Y$来减少操作的内存开销。 +``` +before = id(X) +X += Y +id(X) == before +``` +``` +True +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00080.md b/markdowns/research_programming_book_00080.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..8c81f83dc801881358943282591978b695610eff --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00080.md @@ -0,0 +1,43 @@ +(continued from previous page) +``` +self.vocab = d21.Vocab(all_premise_tokens + \ +all_hypothesis_tokens, min_freq=5, reserved_tokens=['']) +else: + self.vocab = vocab +self.premises = self._pad(all_premise_tokens) +self.hypotheses = self._pad(all_hypothesis_tokens) +self.labels = torch.tensor(dataset[2]) +print('read ' + str(len(self.premises)) + ' examples') + +def _pad(self, lines): + return torch.tensor([d21.truncate_pad( + self.vocab[line], self.num_steps, self.vocab['']) + for line in lines)]) + +def __getitem__(self, idx): + return (self.premises[idx], self.hypotheses[idx]), self.labels[idx] + +def __len__(self): + return len(self.premises) +``` +## 整合代码 + +现在，我们可以调用read_snli函数和SNLIDataset类来下载SNLI数据集，并返回训练集和测试集的DataLoader实例，以及训练集的词表。值得注意的是，我们必须使用从训练集构造的词表作为测试集的词表。因此，在训练集中训练的模型将不知道来自测试集的任何新词元。 +``` +#@save +def load_data_snli(batch_size, num_steps=50): + """下載SNLI數據集並返回數據迭代器和詞表""" + num_workers = d21.get_dataloaders_workers() + data_dir = d21.download_extract('SNLI') + train_data = read_snli(data_dir, True) + test_data = read_snli(data_dir, False) + train_set = SNLIDataset(train_data, num_steps) + test_set = SNLIDataset(test_data, num_steps, train_set.vocab) + train_iter = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size, + shuffle=True, + num_workers=num_workers) + test_iter = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size, + shuffle=False, + num_workers=num_workers) + return train_iter, test_iter, train_set.vocab +``` diff --git a/markdowns/research_programming_book_00081.md b/markdowns/research_programming_book_00081.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..31e2a5abd5ee6284bf1e7638307a952dfb0cc50d --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00081.md @@ -0,0 +1,34 @@ +(continued from previous page) +``` +((`to`, `the`), 85), +(`as`, `i`), 78), +(`of`, `a`), 73)] +``` +这里值得注意：在十个最频繁的词对中，有九个是由两个停用词组成的，只有一个与 “the time” 有关。我们再进一步看看三元语法的频率是否表现出相同的行为方式。 +``` +trigram_tokens = [triple for triple in zip( + corpus[:-2], corpus[1:-1], corpus[2:])] +trigram_vocab = d2l.Vocab(trigram_tokens) +trigram_vocab.token_freqs[:10] +``` +``` +[('the', 'time', 'traveller'), 59), +(('the', 'time', 'machine'), 30), +(('the', 'medical', 'man'), 24), +(('it', 'seemed', 'to'), 16), +(('it', 'was', 'a'), 15), +(('here', 'and', 'there'), 15), +(('seemed', 'to', 'me'), 14), +(('i', 'did', 'not'], 14), +(('i', 'saw', 'the'], 13), +(('i', 'began', 'to'], 13)] +``` +最后，我们直观地对比三种模型中的词元频率：一元语法、二元语法和三元语法。 +``` +bigram_freqs = [freq for token, freq in bigram_vocab.token_freqs] +trigram_freqs = [freq for token, freq in trigram_vocab.token_freqs] +d21.plot([freqs, bigram_freqs, trigram_freqs], xlabel='token: x', + ylabel='frequency: n(x)', xscale='log', yscale='log', + legend=['unigram', 'bigram', 'trigram']) +``` + \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00082.md b/markdowns/research_programming_book_00082.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..906a690da4b0e24324a5df37ddece886d6bed3c2 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00082.md @@ -0,0 +1,29 @@ +``` +encoding_dim, num_steps = 32, 60 +pos_encoding = PositionalEncoding(encoding_dim, 0) +pos_encoding.eval() +X = pos_encoding(torch.zeros((1, num_steps, encoding_dim))) +P = pos_encoding.P[:, :X.shape[1], :] +d21.plot(torch.arange(num_steps), P[:, :, 6:10].T, xlabel='Row (position)', +figsize=(6, 2.5), legend=["Col %d" % d for d in torch.arange(6, 10)]) +``` + + +## 绝对位置信息 + +为了明白沿着编码维度单调降低的频率与绝对位置信息的关系，让我们打印出$0,1,\ldots,7$的二进制表示形式。正如所看到的，每个数字、每两个数字和每四个数字上的比特值在第一个最低位、第二个最低位和第三个最低位上分别交替。 +``` +for i in range(8): + print(f'{i}的二进制是：{i:>03b}') +``` +``` +0的二进制是： 000 +1的二进制是： 001 +2的二进制是： 010 +3的二进制是： 011 +4的二进制是： 100 +5的二进制是： 101 +6的二进制是： 110 +7的二进制是： 111 +``` +在二进制表示中，较高比特位的交替频率低于较低比特位，与下面的热图所示相似，只是位置编码通过使用三角函数在编码维度上降低频率。由于输出是浮点数，因此此类连续表示比二进制表示法更节省空间。 diff --git a/markdowns/research_programming_book_00083.md b/markdowns/research_programming_book_00083.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9fb0924a7c7d6949567c1996e2a6ffd36b1ebb7f --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00083.md @@ -0,0 +1,36 @@ +``` +b3 = nn.Sequential(Inception(192, 64, (96, 128), (16, 32), 32), + Inception(256, 128, (128, 192), (32, 96), 64), + nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)) +``` +第四模块更加复杂，它串联了5个Inception块，其输出通道数分别是$192 + 208 + 48 + 64 = 512$、$160 + 224 + 64 + 64 = 512$、$128 + 256 + 64 + 64 = 512$、$112 + 288 + 64 + 64 = 528$和$256 + 320 + 128 + 128 = 832$。这些路径的通道数分配和第三模块中的类似，首先是含$3 \times 3$卷积层的第二条路径输出最多通道，其次是仅含$1 \times 1$卷积层的第一条路径，之后是含$5 \times 5$卷积层的第三条路径和含$3 \times 3$最大汇聚层的第四条路径。其中第二、第三条路径都会先按比例减小通道数。这些比例在各个Inception块中都略有不同。 +``` +b4 = nn.Sequential(Inception(480, 192, (96, 208), (16, 48), 64), + Inception(512, 160, (112, 224), (24, 64), 64), + Inception(512, 128, (128, 256), (24, 64), 64), + Inception(512, 112, (144, 288), (32, 64), 64), + Inception(528, 256, (160, 320), (32, 128), 128), + nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)) +``` +第五模块包含输出通道数为$256 + 320 + 128 + 128 = 832$和$384 + 384 + 128 + 128 = 1024$的两个Inception块。其中每条路径通道数的分配思路和第三、第四模块中的一致，只是在具体数值上有所不同。需要注意的是，第五模块的后面紧跟输出层，该模块同NiN一样使用全局平均汇聚层，将每个通道的高和宽变成1。最后我们将输出变成二维数组，再接上一个输出个数为标签类别数的全连接层。 +``` +b5 = nn.Sequential(Inception(832, 256, (160, 320), (32, 128), 128), + Inception(832, 384, (192, 384), (48, 128), 128), + nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)), + nn.Flatten()) +net = nn.Sequential(b1, b2, b3, b4, b5, nn.Linear(1024, 10)) +``` +GoogLeNet模型的计算复杂，而且不如VGG那样便于修改通道数。为了使Fashion-MNIST上的训练短小精悍，我们将输入的高和宽从224降到96，这简化了计算。下面演示各个模块输出的形状变化。 +``` +X = torch.rand(size=(1, 1, 96, 96)) +for layer in net: + X = layer(X) + print(layer.__class__.__name__, 'output shape:\t', X.shape) +``` +``` +Sequential output shape: torch.Size([1, 64, 24, 24]) +Sequential output shape: torch.Size([1, 192, 12, 12]) +Sequential output shape: torch.Size([1, 480, 6, 6]) +Sequential output shape: torch.Size([1, 832, 3, 3]) +``` +(continues on next page) diff --git a/markdowns/research_programming_book_00084.md b/markdowns/research_programming_book_00084.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7ad8ee9d122254d204ec1458686160f89160a18f --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00084.md @@ -0,0 +1,13 @@ +要了解动态规划的工作方式，我们考虑对隐变量$h_1,\ldots,h_T$的依次求和。根据(9.4.1)，将得出: + +$$\begin{aligned}&\begin{aligned}\\ &P(x_{1},\ldots,x_{T})\\&=\sum_{h_{1},\ldots,h_{T}}P(x_{1},\ldots,x_{T},h_{1},\ldots,h_{T})\\&=\sum_{h_{1},\ldots,h_{T}}\prod_{t=1}^{T}P(h_{t}\mid h_{t-1})P(x_{t}\mid h_{t})\\&=\sum_{h_{2},\ldots,h_{T}}\underbrace{\left[\sum_{h_{1}}P(h_{1})P(x_{1}\mid h_{1})P(h_{2}\mid h_{1})\right]}_{\pi_{2}(h_{2})\stackrel{\mathrm{def}}{=}}P(x_{2}\mid h_{2})\prod_{t=3}^{T}P(h_{t}\mid h_{t-1})P(x_{t}\mid h_{t})\\&=\sum_{h_{3},\ldots,h_{T}}\underbrace{\left[\sum_{h_{2}}\pi_{2}(h_{2})P(x_{2}\mid h_{2})P(h_{3}\mid h_{2})\right]}_{\pi_{3}(h_{3})\stackrel{\mathrm{def}}{=}}P(x_{3}\mid h_{3})\prod_{t=4}^{T}P(h_{t}\mid h_{t-1})P(x_{t}\mid h_{t})\\ &\end{aligned}\\ &=\ldots\\ &=\sum_{h_{T}}\pi_{T}(h_{T})P(x_{T}\mid h_{T}).\\ \end{aligned} \tag{9.4.2}$$ + +通常，我们将前向递归（forward recursion）写为： + +$\pi_{t+1}(h_{t+1})=\sum_{h_{t}}\pi_{t}(h_{t})P(x_{t}\mid h_{t})P(h_{t+1}\mid h_{t}).\quad(9.4.3)$ + +递归被初始化为$\pi_{1}(h_{1})=P(h_{1})$。符号简化，也可以写成$\pi_{t+1}=f(\pi_{t},x_{t})$，其中f是一些可学习的函数。这看起来就像我们在循环神经网络中讨论的隐变量模型中的更新方程。 + +与前向递归一样，我们也可以使用后向递归对同一组隐变量求和。这将得到： + +$\begin{array}{r l}&{\quad P(x_{1},\ldots,x_{T})}\\ &{=\displaystyle\sum_{h_{1},\ldots,h_{T}}P(x_{1},\ldots,x_{T},h_{1},\ldots,h_{T})}\\ &{=\displaystyle\sum_{h_{1},\ldots,h_{T}}\prod_{t=1}^{T-1}P(h_{t}\mid h_{t-1})P(x_{t}\mid h_{t})\cdot P(h_{T}\mid h_{T-1})P(x_{T}\mid h_{T})}\\ &{=\displaystyle\sum_{h_{1},\ldots,h_{T-1}}\prod_{t=1}^{T-1}P(h_{t}\mid h_{t-1})P(x_{t}\mid h_{t})\cdot\underbrace{\left[\sum_{h_{T}}P(h_{T}\mid h_{T-1})P(x_{T}\mid h_{T})\right]}_{\rho_{T-1}(h_{T-1}){\stackrel{\mathrm{def}}{=}}}\quad(9.4.4)}\\ &{=\displaystyle\sum_{h_{1},\ldots,h_{T-2}}\prod_{t=1}^{T-2}P(h_{t}\mid h_{t-1})P(x_{t}\mid h_{t})\cdot\underbrace{\left[\sum_{h_{T-1}}P(h_{T-1}\mid h_{T-2})P(x_{T-1}\mid h_{T-1})\rho_{T-1}(h_{T-1})\right]}_{\rho_{T-2}(h_{T-2}){\stackrel{\mathrm{def}}{=}}}}\\ &{=\ldots}\\ &{=\displaystyle\sum_{h_{1}}P(h_{1})P(x_{1}\mid h_{1})\rho_{1}(h_{1}).}\end{array}$ diff --git a/markdowns/research_programming_book_00085.md b/markdowns/research_programming_book_00085.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..5a355d2816f72058179646d0396487a675dac88c --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00085.md @@ -0,0 +1,36 @@ +(continued from previous page) +``` +print(inputs) +``` +对于 inputs 中的类别值或离散值，我们将 “NaN” 视为一个类别。由于 “巷子类型” (“Alley”) 列只接受两种类型的类别值 “Pave” 和 “NaN”，pandas 可以自动将此列转换为两列 “Alley_Pave” 和 “Alley_nan”。巷子类型为 “Pave” 的行会将 “Alley_Pave” 的值设置为 1，“Alley_nan” 的值设置为 0。缺少巷子类型的行会将 “Alley_Pave” 和 “Alley_nan” 分别设置为 0 和 1。 +``` +inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True) +print(inputs) +``` +``` +NumRooms Alley +0 3.0 Pave +1 2.0 NaN +2 4.0 NaN +3 3.0 NaN +``` + +## 2.2.3 转换为张量格式 + +现在inputs和outputs中的所有条目都是数值类型，它们可以转换为张量格式。当数据采用张量格式后，可以通过在2.1节中引入的那些张量函数来进一步操作。 +``` +import torch + +X = torch.tensor(inputs.to_numpy(dtype=float)) +y = torch.tensor(outputs.to_numpy(dtype=float)) +X, y +``` +``` +(tensor([3., 1., 0.], + [2., 0., 1.], + [4., 0., 1.], + [3., 0., 1.]], dtype=torch.float64), + tensor([127500., 106000., 178100., 140000.], dtype=torch.float64)) +``` + + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00086.md b/markdowns/research_programming_book_00086.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fdfb5e5f61643336bc046f2835e4f1731cf24965 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00086.md @@ -0,0 +1,39 @@ +``` +import java.io.*; + +public class Console { + public static String readLine() { + StringBuffer response = new StringBuffer(); + try { + BufferedInputStream bin = new + BufferedInputStream(System.in); + int in = 0; + char inChar; + do { + in = bin.read(); + inChar = (char) in; + if (in != -1) { + response.append(inChar); + } + } while ((in != -1) & (inChar != '\n')); + bin.close(); + return response.toString(); + } catch (IOException e) { + System.out.println("Exception: " + e.getMessage()); + return null; + } + } + + public static void main(String[] arguments) { + System.out.print("You are standing at the end of the road "); + System.out.print("before a small brick building. Around you "); + System.out.print("is a forest. A small stream flows out of "); + System.out.println("the building and down a gully.\n"); + System.out.print("> "); + String input = Console.readLine(); + System.out.println("That's not a verb I recognize."); + } +} +``` +Console 类包含一个 main() 方法，用于演示如何使用它。当运行该程序时，输出结果如图20.2所示。 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00087.md b/markdowns/research_programming_book_00087.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7351899e2c99b175daee6e40305e966abb8ab862 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00087.md @@ -0,0 +1,94 @@ +``` +import java.applet.*; +import java.awt.*; +import java.awt.event.*; +import javax.swing.*; +import java.net.*; + +public class LinkRotator extends JApplet +implements Runnable, ActionListener { + String[] pageTitle = new String[6]; + URL[] pageLink = new URL[6]; + Color butterscotch = new Color(255, 204, 158); + int current = 0; + Thread runner; + + public void init() { + pageTitle = new String[]; + "Sun's Java site", + "Cafe au Lait", + "JavaWorld", + "Java in 24 Hours", + "Sams Publishing", + "Workbench"; + + }; + pageLink[0] = getURL("http://java.sun.com"); + pageLink[1] = getURL("http://www.ibiblio.org/javafaq"); + pageLink[2] = getURL("http://www.javaworld.com"); + pageLink[3] = getURL("http://www.java24hours.com"); + pageLink[4] = getURL("http://www.samspublishing.com"); + pageLink[5] = getURL("http://workbench.cadenhead.org"); + Button goButton = new Button("Go"); + goButton.addActionListener(this); + FlowLayout flow = new FlowLayout(); + setLayout(flow); + add(goButton); + } + URL getURL(String urlText) { + URL pageURL = null; + try { + pageURL = new URL(getDocumentBase(), urlText); + } catch (MalformedURLError x) {} + return pageURL; + } + + public void paint(Graphics screen) { + Graphics2D screen2D = (Graphics2D) screen; + screen2D.setColor(butterscotch); + screen2D.fillRect(0, 0, getSize().width, getSize().height); + screen2D.setColor(Color.black); + screen2D.drawString(pageTitle[current], 5, 60); + screen2D.drawString("" + pageLink[current], 5, 80); + }; + + public void start() { + if (runner == null) { + runner = new Thread(this); + runner.start(); + } + } + + public void run() { + Thread thisThread = Thread.currentThread(); + while (runner == thisThread) { + current++; + if (current > 5) { + current = 0; + } + repaint(); + try { + Thread.sleep(1000); + } catch (InterruptedException e) { + // do nothing + } + } + }; + + public void stop() { + if (runner != null) { + runner = null; + } + }; + + public void actionPerformed(ActionEvent event) { + if (runner != null) { + runner = null; + } + AppletContext browser = getAppletContext(); + if (pageLink[current] != null) { + browser.showDocument(pageLink[current]); + } + } +} +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00088.md b/markdowns/research_programming_book_00088.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..3562945ffe98838bfa325a82619db6c7205d2180 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00088.md @@ -0,0 +1,33 @@ +将一个点放在指定的位置，还有一个名为translate()的方法，将对象沿x和y轴移动特定的距离。 + +在NetBeans中的Java24项目中，创建一个新的空文件，将其命名为Point3D，然后在源代码编辑器窗口中输入程序清单12.2中的全部文本，并保存。 + +## 程序清单12.2 Point3D.java的完整源代码 +``` +1: import java.awt.*; +2: +3: public class Point3D extends Point { +4: public int z; +5: +6: public Point3D(int x, int y, int z) { +7: super(x,y); +8: this.z = z; +9: } +10: +11: public void move(int x, int y, int z) { +12: this.z = z; +13: super.move(x, y); +14: } +15: +16: public void translate(int x, int y, int z) { +17: this.z += z; +18: super.translate(x, y); +19: } +20: } +``` +Point3D 类没有 main() 块语句，所以不能使用 Java 解释器运行它。但是你可以在需要三维空间点的 Java 程序中使用它。 + +Point3D 类只需完成其超类 Point 不能完成的工作，主要是记录整型变量 z，将 z 作为 move() 方法、translate() 方法和 Point3D() 构造函数参数。 + +这些方法都使用关键字supper和this。this用于引用当前的Point3D对象，因此第8行的this.z=z;语句将变量z设置为第6行作为参数传入的z + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00089.md b/markdowns/research_programming_book_00089.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..db9df979866f0969e9c72534a24898756259b9f1 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00089.md @@ -0,0 +1,34 @@ +出以下代码。 +``` +var max = a; //先默认较大的位数为 a +if(a < b) { //如果a比b小,就把b赋值给max(最大值) + max = b; +} +//根据位数获得对应的 10 的幂数 +//两个小数同时乘以倍数 +//相加完毕后，再将结果除以倍数 +``` +这样一来，max就是那个较大的位数，假如max为2，那么就需要把2变成100，也就是10×10。同理，如果max为1，那就是10了。具体逻辑如下所示。 + +$\mathrm{m a x}=1--->10$ + +$max = 2---> 10 \times 10$ + +$\mathrm{m a x}=3{---}>10\times10\times10$ + +$\mathrm{m a x}=4--->10\times10\times10\times10$ + +$\text{max} = 5 \longrightarrow 10 \times 10 \times 10 \times 10 \times 10$ + +$\text{max} = 6 \longrightarrow 10 \times 10 \times 10 \times 10 \times 10 \times 10$ + +如何实现这个逻辑呢？叶小凡思索了一下，决定用for循环完成，于是他右手一挥，一段代码流便凭空出现。 +``` +//根据位数获得对应的 10 的幂数 +var beishu = 1; +for(var i = 0;i + +图2-9 运行结果 + +函数需要用function关键字定义，叶小凡思索片刻，心中了然，于是打出一段代码。 +``` +function add(num1,num2) { +//将数字转换成字符串 +num1 = num1.toString(); +num2 = num2.toString(); + +//获取两个数字的小数点后面的位数 +var a = num1.split(".")[1].length; +var b = num2.split(".")[1].length; + +//用 console.log 查看倍数 +console.log(a); +console.log(b); +} +``` +函数并没有写完，但是叶小凡不着急，因为他明白，在编写函数的时候，一定不能着急。在有了一个大概的目标和方向后，为了保险，应该写一点，测试一点。不求一口吃成个大胖子，只求已经写上去的代码都是经得起推敲和认证的。比如有一个修炼者，自恃武艺高强，一口气打出100行代码流，然而在第5行代码中出现了一个严重的错误，那么剩下的95行代码就是没有意义的。不仅如此，这个人很可能还会受到运功 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00091.md b/markdowns/research_programming_book_00091.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..1d47a9b6b2e75a83608fed40b0597999dd56ed78 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00091.md @@ -0,0 +1,20 @@ + + +图1-2 确保选中复选框Add Python to PATH + +## 2. 启动Python终端会话 + +通过配置系统，让其能够在终端会话中运行Python，可简化文本编辑器的配置工作。打开一个命令窗口，并在其中执行命令python。如果出现了Python提示符（>>>），就说明Windows找到了你刚安装的Python版本。 +``` +C:\> python +Python 3.5.0 (v3.5.0:374f501f4567, Sep 13 2015, 22:15:05) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32 +Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. +>>> +``` +如果是这样，就可以直接跳到下一部分——“在终端会话中运行Python”。 + +然而，输出可能类似于下面这样： +``` +C:\> python +'python' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file. +``` diff --git a/markdowns/research_programming_book_00092.md b/markdowns/research_programming_book_00092.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d0cfab73da51daf26420e04049fa6db9e18d4da4 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00092.md @@ -0,0 +1,35 @@ +``` +def draw_bullet(self): + """在屏幕上绘制子弹""" +③ pygame.draw.rect(self.screen, self.color, self.rect) +``` +方法update()管理子弹的位置。发射出去后，子弹在屏幕中向上移动，这意味着y坐标将不断减小，因此为更新子弹的位置，我们从self.y中减去self.speed_factor的值（见①）。接下来，我们将self.rect.y设置为self.y的值（见②）。属性speed_factor让我们能够随着游戏的进行或根据需要提高子弹的速度，以调整游戏的行为。子弹发射后，其x坐标始终不变，因此子弹将沿直线垂直地往上穿行。 + +需要绘制子弹时，我们调用draw_bullet()。函数draw.rect()使用存储在self.color中的颜色填充表示子弹的rect占据的屏幕部分（见③）。 + +## 12.8.3 将子弹存储到编组中 + +定义Bullet 类和必要的设置后，就可以编写代码了，在玩家每次按空格键时都射出一发子弹。首先，我们将在alien_invasion.py中创建一个编组（group），用于存储所有有效的子弹，以便能够管理发射出去的所有子弹。这个编组将是pygame.sprite.Group 类的一个实例；pygame.sprite.Group 类类似于列表，但提供了有助于开发游戏的额外功能。在主循环中，我们将使用这个编组在屏幕上绘制子弹，以及更新每颗子弹的位置： + +## alien_invasion.py +``` +import pygame +from pygame.sprite import Group +--snip-- + +def run_game(): + --snip-- + # 创建一艘飞船 + ship = Ship(ai_settings, screen) + # 创建一个用于存储子弹的编组 +① bullets = Group() + + # 开始游戏主循环 + while True: + gf.check_events(ai_settings, screen, ship, bullets) + ship.update() +② bullets.update() + gf.update_screen(ai_settings, screen, ship, bullets) + +run_game() +``` diff --git a/markdowns/research_programming_book_00093.md b/markdowns/research_programming_book_00093.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9e8448c48eafe3641ed9084a0b64d2f9852cc0d2 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00093.md @@ -0,0 +1,33 @@ +随着游戏的进行，我们将提高每个外星人值的点数。为确保每次开始新游戏时这个值都会被重置，我们在initialize_dynamic_settings()中设置它。 + +在check_bullet_alien_collisions()中，每当有外星人被击落时，都更新得分： + +## game_functions.py +``` +def check_bullet_alien_collisions(ai_settings, screen, stats, sb, ship, aliens, bullets): + """响应子弹和外星人发生碰撞""" + # 删除发生碰撞的子弹和外星人 + collisions = pygame.sprite.groupcollide(bullets, aliens, True, True) + + if collisions: +① stats.score += ai_settings.alien_points + sb.prep_score() + --snip-- +``` +我们更新check_bullet_alien_collisions()的定义，在其中包含了形参stats和sb，让它能够更新得分和记分牌。有子弹撞到外星人时，Pygame返回一个字典（collisions）。我们检查这个字典是否存在，如果存在，就将得分加上一个外星人值的点数（见①）。接下来，我们调用prep_score()来创建一幅显示最新得分的新图像。 + +我们需要修改update_bullets()，确保在函数之间传递合适的实参: + +## game_functions.py +``` +def update_bullets(ai_settings, screen, stats, sb, ship, aliens, bullets): + """更新子弹的位置，并删除已消失的子弹""" + --snip-- + + check_bullet_alien_collisions(ai_settings, screen, stats, sb, ship, + aliens, bullets) +``` +在update_bullets() 的定义中，需要新增形参stats 和sb，而调用check_bullet_alien_collisions() 时，也需要传递实参stats 和sb。 + +我们还需要修改主while 循环中调用update_bullets() 的代码: + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00094.md b/markdowns/research_programming_book_00094.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..84fabff4e7749526a6ff5a104507726bb7eac408 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00094.md @@ -0,0 +1,34 @@ + + +图17-3 每个条形都有自定义的工具提示标签 + +## 17.2.3 根据数据绘图 + +为根据数据绘图，我们将自动生成plot_dicts，其中包含API调用返回的30个项目的信息。 + +完成这种工作的代码如下: + +## python_repos.py +``` +--snp-- +# 研究有关仓库的信息 +repo_dicts = response_dict['items'] +print("Number of items:", len(repo_dicts)) + +① names, plot_dicts = [], [] +for repo_dict in repo_dicts: + names.append(repo_dict['name']) + +② plot_dict = { + 'value': repo_dict['stargazers_count'], + 'label': repo_dict['description'], + } +③ plot_dicts.append(plot_dict) + +# 可视化 +my_style = LS('#333366', base_style=LCS) +--snip-- + +③ chart.add(' ', plot_dicts) +chart.render_to_file('python_repos.svg') +``` diff --git a/markdowns/research_programming_book_00095.md b/markdowns/research_programming_book_00095.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..45cf617e69c37182f97bb3b543ef8e25a9b25def --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00095.md @@ -0,0 +1,50 @@ +用继承。一个类继承另一个类时，它将自动获得另一个类的所有属性和方法；原有的类称为父类，而新类称为子类。子类继承了其父类的所有属性和方法，同时还可以定义自己的属性和方法。 + +## 9.3.1 子类的方法__init__() + +创建子类的实例时，Python首先需要完成的任务是给父类的所有属性赋值。为此，子类的方法__init__()需要父类施以援手。 + +例如，下面来模拟电动汽车。电动汽车是一种特殊的汽车，因此我们可以在前面创建的Car 类的基础上创建新类ElectricCar，这样我们就只需为电动汽车特有的属性和行为编写代码。 + +下面来创建一个简单的ElectricCar 类版本，它具备Car 类的所有功能: + +## electric_car.py + +``` +①class Car(): + """一次模拟汽车的简单尝试""" + + def __init__(self, make, model, year): + self.make = make + self.model = model + self.year = year + self.odometer_reading = 0 + + def get_descriptive_name(self): + long_name = str(self.year) + ' ' + self.make + ' ' + self.model + return long_name.title() + + def read_odometer(self): + print("This car has " + str(self.odometer_reading) + " miles on it.") + + def update_odometer(self, mileage): + if mileage >= self.odometer_reading: + self.odometer_reading = mileage + else: + print("You can't roll back an odometer!") + + def increment_odometer(self, miles): + self.odometer_reading += miles + + +②class ElectricCar(Car): + """""电汐汽车的独特之处""" + +③def __init__(self, make, model, year): + """初始化父类的属性""" + super().__init__(make, model, year) + + +④my_tesla = ElectricCar('tesla', 'model s', 2016) +print(my_tesla.get_descriptive_name()) +``` \ No newline at end of file diff --git a/markdowns/research_programming_book_00096.md b/markdowns/research_programming_book_00096.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..136f4556b99c08dcd8492c2cfe6a9e69423cec7d --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00096.md @@ -0,0 +1,36 @@ +在这个输出里显示了价格大于10且小于30的产品。 + +下面的语句不会返回任何数据，因为任何产品都只有一个标识: +``` +SELECT * +FROM PRODUCTS_TBL +WHERE PROD_ID = '7725' +AND PROD_ID = '2345'; + +no rows selected +``` +## 8.4.2 OR + +操作符OR可以在SQL语句的WHERE子句里连接多个条件，这时无论SQL语句是事务操作还是查询，只要OR连接的条件里有至少一个是TRUE，SQL语句就会执行。 + +下面的范例表示薪水必须匹配 20 000 或 30 000: +``` +WHERE SALARY = '20000' OR SALARY = '30000' +``` +下面的范例展示了操作符OR的具体应用: +``` +SELECT * +FROM PRODUCTS_TBL +WHERE PROD_ID = '90' +OR PROD_ID = '2345'; + +PROD_ID PROD_DESC COST +----------- ------------------- --------- +2345 OAK BOOKSHELF 59.99 +90 LIGHTED LANTERNS 14.5 +2 rows selected. +``` +在这个输出结果里包含了满足任意一个条件的记录。 + +注意：⽐较操作符的灵活应⽤ + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00097.md b/markdowns/research_programming_book_00097.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..bdd74275d62f450b515c086f04fd5e0e3ec3eb09 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00097.md @@ -0,0 +1,30 @@ +``` +select * from products_tbl; +PROD_ID PROD_DESC COST +---------- ---------- ---------- +11235 WITCH COSTUME 29.99 +222 PLASTIC PUMPKIN 18 INCH 7.75 +13 FALSE PARAFFIN TEETH 1.1 +90 LIGHTED LANTERNS 14.5 +15 ASSORTED COSTUMES 10 +9 CANDY CORN 1.35 +6 PUMPKIN CANDY 1.45 +87 PLASTIC SPIDERS 1.05 +119 ASSORTED MASKS 4.95 +1234 NULL 5.95 +2345 OAK BOOKSHELF 59.99 +11 rows selected. + +insert into products_tmp +select * from products_tbl; + +11 rows created. +``` +在这个范例中，如果数据即将插入的列允许接受NULL值，那么NULL值就可以直接插入该列。在后续章节中，我们会介绍如何为列指定默认值，这样，如果有NULL值被插入，就可以被自动转换成默认值。 + +## 5.3 更新现有数据 + +利用UPDATE命令可以修改表里的现有数据。这个命令不向表里添加新记录，也不删除记录，它只是修改现有的数据。它一般每次只更新数据库里的一个表，但可以同时更新表里的多个字段。根据需要，我们可以只更新表里的一行数据，也可以用一条语句就更新很多行数据。 + +## 5.3.1 更新一列的数据 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00098.md b/markdowns/research_programming_book_00098.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..fb166d76658df9eb6fd2bf75c3864920a38f4dea --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00098.md @@ -0,0 +1,32 @@ +``` +SELECT CUST_ID, CUST_NAME +FROM CUSTOMER_TBL +WHERE CUST_ID IN (SELECT O.CUST_ID + FROM ORDERS_TBL O, PRODUCTS_TBL P + WHERE O.PROD_ID = P.PROD_ID + AND O.QTY + P.COST > 138.08); +``` +当外层子查询也执行完成之后，主查询就是这样了: +``` +SELECT CUST_ID, CUST_NAME +FROM CUSTOMER_TBL +WHERE CUST_ID IN (287,43); +``` + +下面是最终的结果： +``` +CUST_ID CUST_NAME +---------- ---------- +43 SCHYLES NOVELTIES +287 GAVINS PLACE + +2 rows selected +``` +警告：多个子查询可能会产生问题 + +使用多个子查询可能会延长响应时间，还可能降低结果的准确性，因为代码里可能存在错误。 + +## 14.3 关联子查询 + +关联子查询在很多SQL实现里都存在，它的概念属于ANSI标准。关联子查询是依赖主查询里的信息的子查询。这意味着子查询里的表可以与主查询里的表相关联。 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00099.md b/markdowns/research_programming_book_00099.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..cbf7bdc81cc5620d8708fa391fb453250314c697 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00099.md @@ -0,0 +1,33 @@ +``` + Column data type (not)null +last_name varchar2(20) not null +first_name varchar2(20) not null +ssn char(9) not null +phone number(10) null +LAST_NAME FIRST_NAME SSN PHONE +SMITH JOHN 312456788 3174549923 +ROBERTS LISA 232118857 3175452321 +SMITH SUE 443221989 3178398712 +PIERCE BILLY 310239856 3176763990 +``` +下列语句运行后会有什么结果？ + +a) +``` +INSERT INTO EMPLOYEE_TBL +(' 'JACKSON', 'STEVE', '313546078', '3178523443'); +``` +答：这个INSERT语句不会运行，因为缺少了关键字VALUES。 +b) +``` +INSERT INTO EMPLOYEE_TBL VALUES +('JACKSON', 'STEVE', '313546078', '3178523443'); +``` +答：一条记录会被插入到表EMPLOYEE_TBL。 +c) +``` +INSERT INTO EMPLOYEE_TBL VALUES +('MILLER', 'DANIEL', '230980012', NULL); +``` +答：一条记录会被插入到表EMPLOYEE_TBL，字段PHONE的值是NULL。 + diff --git a/markdowns/research_programming_book_00100.md b/markdowns/research_programming_book_00100.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..9f285b880b97620c1f44f406108174def45360b8 --- /dev/null +++ b/markdowns/research_programming_book_00100.md @@ -0,0 +1,40 @@ +``` +cout << "max(float): " << numeric_limits::max() << endl; +cout << "max(double): " << numeric_limits::max() << endl; +cout << "max(long double): " << numeric_limits::max() << endl; +cout << endl; + +cout << "is_signed(char): " << numeric_limits::is_signed << endl; +cout << "is_specialized(string): " << numeric_limits::is_specialized << endl; +cout << endl; +``` +例9-7的执行结果为： +``` +max (short): 32767 +max (int): 2147483647 +max (long): 2147483647 + +max (float): 3.40282e+038 +max (double): 1.79769e+308 +max (long double): 1.79769e+308 + +_is_signed(char): 1 +_is_specialized(string): 0 +``` +程序执行结果的最后一行表示型别 string 没有定义数值极限，因为 string 并非数值型别。对任何型别可以进行询问：是否定义了极值。 + +## 9.4.2 较大/较小值（最大/最小值） + +STL 算法库中包含了 3 个辅助函数。一个用于挑选两者之中较大者，另一个用于在两者中的较小者，还有一个用于交换两个数值。本小节讲述最大值和最小值算法。后面章节讲述两值交换算法。算法 $\min()$ 和 $\max()$ 声明于头文件 \ 中。其声明形式如下： +``` +template + const Type& min( const Type& _left, const Type& _right ); +template + const Type& min( const Type& _left, const Type& _right, BinaryPredicate _comp ); +template + const Type& max( const Type& _left, const Type& _right ); +template + const Type& max( const Type& _left, const Type& _right, BinaryPredicate _comp ); +``` +当两值相等时，通常会返回第一值。上述函数的声明中，每个函数均有两个版本，即包含“比较准则”。作为“比较准则”的那个参数应该是个函数或仿函数，接受两个参数并进行比较。在某个指定规则下，判断第一参数是否小于第二次参数，并返回判断结果。 +