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题名基于涟漪扩散算法的应急设施选址-路径优化研究
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作者
禹世林
宋元涛
何旭
卢晓涛
徐稳
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机构
中国科学院大学应急管理科学与工程学院
中国航空规划设计研究总院有限公司
广西计算中心有限责任公司
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出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第11期9-14,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(72074202)
工业和信息化部2021年产业基础再造和制造业高质量发展专项(TC210804D)
+1 种基金
住房与城乡建设部研究项目(2022-k-049)
广西科技厅创新驱动发展专项(桂科AA22068069)。
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文摘
在应急管理中时间就是生命,应急运输车辆的时变速度特征会影响到应急设施选址-路径优化结果,从而影响救援及时性。鉴于此,本文考虑了交通路网的时变速度特征,实现了应急车辆运输过程与交通速度协同演变,构建了以备选应急设施到所有受灾节点的总配送时间最小化的选址-路径模型,设计了一种可以有效克服动态交通网络时变特性的涟漪扩散算法用于求解最佳应急设施选址-路径方案。以北京市石景山区应急物资储备中心为例,与其他算法相比,实验结果表明涟漪扩散算法在解决复杂时变路网下的选址-路径问题时优势明显,具有更强的鲁棒性、更好的求解精度和计算速率。
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关键词
涟漪扩散算法
应急设施
选址-路径优化
时变路网
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Keywords
ripple spreading algorithm
emergency facilities
location-routing problem
time-varying road networks
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分类号
C934
[经济管理—管理学]
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题名一种基于LoRa的野生动物声音监测系统研究
被引量：2
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作者
许晓东
姜愉
孙卫宁
阳建中
屈百达
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机构
广西科学院
北部湾大学电子与信息工程学院
广西计算中心有限责任公司
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第18期97-100,共4页
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基金
广西自然科学基金资助项目(2016GXNSFAA380123)。
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文摘
针对野生保护动物主要分布于无信号的山区深处而难于监测的情况,提出一种利用LoRa技术的野生动物声音监测系统。文章以野生保护动物大壁虎为例,设计一种包含信息采集、LoRa网关及远程信息接收模块的声音监测系统,并对大壁虎声音进行实验分析。研究结果表明,LoRa扩频通信方式可实现在障碍物较多的山林环境下3 km范围内自行组网并准确传输数据,结合大壁虎声音特性,可准确监测其种群密度。此项研究对山区智慧农业、森林环境监测等领域具备较好参考价值。
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关键词
野生动物
声音监测
系统设计
LoRa
远程通信
扩频通信
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Keywords
wild animal
sound moniting
system design
LoRa
remote communication
spread spectrum communication
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分类号
TN98-34
[电子电信—信息与通信工程]
TP274.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名IT企业人才流失问题分析及对策
被引量：3
- 3
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作者
潘磊
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机构
广西计算中心有限责任公司
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出处
《社会科学家》
CSSCI
北大核心
2021年第7期88-91,共4页
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基金
广西干部教育课题研究项目“基于大数据技术的国有企业领导干部专业化能力培训体系建设规范研究——以广西交通投资集团有限公司为例”(课题编号:GXGJ-2020-24)
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文摘
当前,新一轮科技革命和产业变革与我国加快经济转变方式形成历史性交汇,国际产业分工格局正在加速重构,全球制造业格局面临重大历史性调整,我国经济社会发展环境发生重大变化,面对纷繁复杂的国内外环境,我国必须抓住这一重大历史性机遇,按照"四个全面"战略布局要求,实施制造强国战略,《中国制造2025》也是在此背景下酝酿提出。而"人才为本"作为国家实施《中国制造2025》战略目标而备受关注,企业是承担国家实施制造强国建设的主体,肩负着重要使命,尤其对正处于快速发展的IT企业来说,研究企业人才流失问题,分析人才流失原因,对做好企业人才管理工作,具有重要的理论和现实意义。
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关键词
IT企业
人才流失
PEST分析
原因分析
思考对策
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分类号
F272.92
[经济管理—企业管理]
F49
[经济管理—产业经济]
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题名基于图像技术的无砟道床表观伤损检测系统研制
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作者
暴学志
徐稳
柴雪松
李健超
王宁
马学志
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机构
中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所
中国铁道科学研究院集团有限公司高速铁路轨道技术国家重点实验室
广西计算中心有限责任公司
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出处
《铁道建筑》
北大核心
2022年第4期18-21,共4页
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基金
中国铁道科学研究院集团有限公司基金(2019YJ035)。
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文摘
我国高速铁路部分线路无砟道床裂缝、离缝、缺损等表观伤损主要依赖于人工持钢板尺、塞尺、测宽仪等传统工具进行测量,检测效率低,准确性差。针对这一问题,本文基于图像技术研制了无砟道床表观伤损检测系统,对无砟道床表观高清图像快速采集,利用图像处理、深度学习等技术构建图像识别算法,编制识别软件对采集图像进行智能识别。现场验证结果表明,该系统可大大提高检测效率,系统精度达到0.1 mm,识别准确率超过90%。
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关键词
无砟道床
高速铁路
检测系统
智能识别
图像采集
表观伤损
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Keywords
ballastless bed
high speed railway
detection system
intelligent recognition
image collection
apparent damage
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分类号
U213.7
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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