首届水禽大会场景互动

为帮助企业和水禽养殖户解决水禽生产中遇到的各类难题，首届中国水禽发展大会组委会专门召开了一场剐开生面的答疑会，让企业与养殖户与水禽专家及成功企业家进行现场互动交流。互动场面气氛热烈，场下提问者迫不及待频频举手，主席台上专家、企业家不厌其烦耐心解答，整个会场不时传来声声掌声，把整个水禽大会推向一个新的高潮。以下选摘部分问答刊登。     

东方红拖拉机5G示范应用场景走来

都说2019年是5G元年,因为工业和信息化部在这一年正式发放了5G商用牌照,标志着中国进入5G时代。的确,短短半年时间里关于5G应用的消息就纷至沓来。据有关报道,5G初期的应用更多集中在工业互联网领域,如设计仿真、生产控制、质量监测、安全生产等制造环节。     

东汉墓葬中的陶灶设计研究

灶者,火之主。人所以自养也。(1)陶灶作为人们烹煮食物的主要器具的一种,不仅能与罐、釜、甑等配合烹调出美味的食物,而且还具备给屋内供暖御寒等功能。战国时期起秦人开始将生活用的灶随葬于墓中。     

基于场景构建的换流站可视化管理实现途径分析

为了实现换流站管理,需要紧紧围绕可视化管理原则。本文主要是分析探讨了换流站实行可视化管理的基本内涵以及方法等,阐述了可视化管理的实验以及现场建设等。     

影视动画场景设计中视觉艺术的研究

近几年,影视行业的快速发展推动了影视动画的不断进步和创新。本文通过对影视动画中场景设计的视觉艺术进行研究,以被人们熟知的经典动画作品为分析对象,结合动画视觉设计中的相关理论,对动画场景设计的方式以及营造视觉艺术的手法进行了探索和研究。     

党建赋能企业高质量发展

2用好“两套模板”,确保规定动作不走样一是用好党委中心组归档模板。贯彻“第一议题”制度,制定中心组学习通知、交流发言、材料汇编、人员签到、情况报告、会议纪要等模板,强化党委“领头雁”作用,通过“党建主责、部门配合、流程闭环”方式,确保工作部署有重点、工作过程有轨迹、工作开展见成效。二是用好党建专业工作模板。专业工作模板列明党建专业重点工作,标明月度重点工作、党建工作完成进度和情况;典型场景模板有换届选举、党员发展、组织生活会等,每类模板汇编成册,让党支部“拿来即用,用则即通”,解决支部管理“说起来重要,做起来次要”等问题,落实党建专项考核,确保工作到位、全面覆盖。     

场景化引导下的万州大社区建设标准研究

立足万州山地高密城市特点及其转型发展需求,提出了“大社区建设”的基本内涵与建设理念;并借鉴当今国内外社区建设的案例实践,针对万州旧城更新与社区建设面临的“邻里关系隔离、土地利用低效、景观风貌特色不足”等突出问题,最终提出了营建“新形态、新邻里、新服务、新治理”四大场景为核心打造万州大社区新生活愿景的目标驱动下引导社区服务综合体的建设标准,并结合万州空间规划给出了大社区建设行动计划,以满足新形势下万州城市新的空间、产业、景观、治理为一体的社区建设愿景。     

基于场景分析的风光储协调的配电网动态无功优化

针对风光储等分布式电源输出功率存在间歇性和随机性,无功的协调优化存在困难,运用概率场景分析的方法描述分布式电源这种不确定性,得到考虑随机特性的分布式电源有功出力及其相应的无功功率范围。采用拉丁超立方抽样和场景消减技术,得到全场景的时域概率,提出一种含源荷储协调的配电网无功优化模型。通过以风机和光伏出力调节储能系统的有功出力,并在此基础考虑网损,静态电压稳定裕度,无功补偿设备动作次数限制等多项指标为目标函数,建立多阶段的动态无功优化求解策略,采用引入禁忌表的精英保留策略的遗传算法对改进的IEEE33节点配电系统进行算例仿真,验证了所建立模型是合理有效的。     

基于应用场景的冷藏车工程工况分析

冷机功率选型是冷藏车动力系统开发的关键,基于用户调研缺少冷藏车工程工况数据,无法精准定义冷机功率。本文基于应用场景的工程工况,采集了5台冷藏车大数据,其中2台车布置数据采集设备采集冷机相关数据。基于车速分布和转速扭矩分布获得了冷机工程工况,发现冷机功率和发动机转速成线性相关。构建了包含冷机功率的冷藏车用户行驶工况,通过车速分布与特征值两个维度校验合格。还构建了冷藏车仿真分析模型,用大数据油耗校验仿真分析模型油耗结果,模型验收通过。     

猪舍场景下的生猪目标跟踪和行为检测方法研究

针对猪舍内光照情况复杂、目标与背景颜色较为接近、相机视角与参数不佳等环境与硬件条件的不足,导致生猪跟踪过程中精度低、稳定性差的问题,充分结合实际场景,提出了一种优化特征提取的压缩感知跟踪算法。优化跟踪窗口为椭圆形,以接近生猪体态;并结合灰度和纹理特征,优化传统压缩感知算法特征提取过程;划分猪舍区域,依据生猪所处位置来判断其当前行为。随机选取猪舍内不同场景、不同光照强度、不同生猪品种的多段视频进行实验,实验结果表明：中心点均方根误差均值为25.44,分别是传统压缩感知算法、模板更新跟踪算法和Camshift跟踪算法的60.32%、33.33%、32.57%;中心点均方根误差方差为70.26,分别是传统压缩感知算法、模板更新跟踪算法和Camshift跟踪算法的7.13%、47.62%、17.16%;跟踪速度达到19.3帧/s。