时序

摘要： 菲利普·迪克的科幻短篇小说《少数派报告》采用非线性叙事结构,多条时间线并行和交织,小说的开头和结尾形成环型结构,事件的因果驱动呈现一定的开放性.本文运用热奈特的"时序"理论,阐述该小说中大故事套小故事的非线性叙事结构,分析多个故事之间的交叉与闭合,发现非线性叙事结构对提升小说可读性的重要作用.

摘要： 针对短时间内星点轨迹的研究,文中通过建立几何数学模型证明短时间内星点运行轨迹为线型的结论;利用实测数据拟合星点方位角时序,验证一次拟合均方根误差最小;最后拟合不同时间跨度的方位角时序,证明均方根误差随着时间跨度的增大而增大,且时间跨度不超过60 s时,拟合均方根误差不超过1″,保障星图的快速处理,为实现快速天文测量提供支撑。

摘要： 针对同时段三座变电站线路开关跳闸的问题,采用保护装置动作时序分析法。进行了相关保护装置报文、故障录波分析,结合现场勘查情况,认为造成三座变电站线路开关跳闸的原因为甲站A线负荷侧故障引起的故障电流两次冲击设备而导致绝缘降低、发生短路故障所致。并根据电力系统继电保护相关规程提出了电流互感器绕组配置及保护范围最大化、变电站不间断电源系统的整改建议,以确保设备安全可靠运行。

摘要： 清明源自天的自然意象,代表清朗明净的天气状态,以及构成天的纯阳之气。在以阴阳时气运行为理论的时序建构中,清明所代表的阳气状态,逐渐成为某个时段的代称。在这一过程中产生了诸如“八节风”中的“清明风”,“三十时”中的“清明”,以及“二十四节气”中的清明节气。秦汉时期,二十四节气融入历法,奠定了清明节气的时序地位,同时随着节气次序的变化,农时的功用得以加强。清明作为农时,在反映作物生长状态、作物播种、生产预测等方面有着丰富的内容,同时与物候相辅相成,共同建构了农时体系,保证了指导农业生产的有效性。

摘要： 现有时序知识图谱推理主要是基于静态知识图谱的推理方法,通过知识图谱的结构特征挖掘潜在的语义信息和关系特征,忽略了实体时序信息的重要性,因此提出一种基于实体活跃度及复制生成机制的时序知识图谱推理方法(EACG)。首先,通过改进的图卷积神经网络对多关系实体建模,有效挖掘知识图谱的潜在语义信息和结构特征。其次,时序编码器基于实体活跃度学习实体的时序特征。最后,使用复制生成机制进一步学习知识图谱的历史信息,提升对时序数据建模的能力。在时序知识图谱数据集ICEWS14、ICEWS05-15、GDELT上推理的实验结果表明,EACG在MRR评估指标中分别优于次优方法2%、10%和5%。

摘要： 加强对区域城市更新开发建设时序的策划研究,对提高区域城市更新的效率、质量和一体化建设的速度有重要影响。文章以某城市副中心为例,详细分析了区域城市更新开发建设过程中时序策划应遵循的原则,对多种因素制约项目实施进行较为详细的分析。研究内容对引领区域城市更新开发建设每个项目更快进入良性轨道有着重要指导意义。

摘要： 电池组级联(BPCSs)电源的脉冲电容器电压是电磁推进的关键指标,重频模式下电池组多次为脉冲电容器充电后容量衰减,脉冲电容器电压在规定时间内达不到电压设定值,电磁推进的一致性将无法保证。基于BPCSs电源理论模型,提出一种时序动态调整算法,通过调整电池组串入回路的时刻来提高充电速度。实验结果表明:在电池组容量衰减40 V情况下,该算法充电时间缩短9.3%,平均电流提升10.2%,平均功率提升10.3%,能够保证重频模式下脉冲电容器电压及时达到设定值。

摘要： 纪年是人们给年代起名的方法,我国历史上采用的纪年主要有帝王纪年、干支纪年、民国纪年和公元纪年等。《义务教育历史课程标准(2011年版)》明确指出:“逐步掌握学习历史的一些基本方法,包括计算历史年代的方法。”对于历史学习而言,应该掌握历史纪年的换算,构建历史时序。

摘要： 为了建立基于农场尺度的遥感数据水稻估产模型,运用2016年安徽省盛农农场的GF-1/WFV影像获取3个水稻关键生育期(拔节孕穗期、抽穗扬花期和灌浆成熟期)数据,分析建立植被指数与产量之间的相关性,筛选各生育期的最佳植被指数,构建估产回归模型。结果表明:(1)不同生育期的最佳植被指数与估产模型不同:拔节孕穗期最佳指数MSAVI,模型为乘幂模型(R^(2)=0.691);抽穗扬花期为DVI,乘幂模型(R^(2)=0.743);灌浆成熟期为WDRVI,多项式模型(R^(2)=0.592)。(2)用多元线性构建的水稻全生育期模型R^(2)=0.708。

摘要： 针对复杂系统研发及运行过程中产生的大量信号可以表征系统运行的时序健康状态这一特性,提出了一种基于数据可视化及卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)智能识别的时序特征识别方法;该方法使用数据可视化技术将信号的时序特征映射至图像,通过训练好的特征识别模型对信号可视化图像进行时序特征的识别,可实现系统运行时的实时智能状态监测;选取了三种典型信号的正常及异常特征,通过模型构建及测试分析,验证该方法对复杂系统信号的时序特征有良好的识别效果,可应用于对时序要求较高的复杂系统进行状态监测及故障诊断。

摘要： 触发系统是BESⅢ的数据获取硬件控制系统，负责好事例的筛选和本底事例的在线排除。主触发子系统是触发系统的核心判选系统，负责根据各探测器触发子系统输入的触发条件产生最终的好事例判选信号L1*，并通过快控制系统扇出给各电子学系统和触发系统以便数据获取。触发系统的逻辑设计需要考虑到各探测器信号的特点，并满足流水线工作方式的要求．作为核心判选系统，时序设计是主触发子系统逻辑设计的重点．时序设计包括定时对齐设计和事例判选对齐设计两个方面．本文着重介绍主触发子系统的时序设计，系统规划和主触发判选插件的功能设计．

摘要： C8051Fxxx系列单片机是Cygnal公司最新推出的高速、高性能单片机,与51系列兼容.文章中从总线时序和端口I/O两个方面分析了C8051Fxxx与51系列常用外围芯片的连接,它能够和传统的单片机外围芯片"无缝"结合.

摘要： 该文较详细介绍了远望号测量船718经纬仪新型操控系统的结构、功能和特点、 讨论了控制台内部的时序关系，重点是推导和建立了引导经纬仪测星和主结导向偏差的数学模型。

摘要： 在一般的控制系统中，经常涉及到硬件设计和软件编程，而且两者是紧密联系的。两者不协调，也达不到预期的控制目的。特别对于一些专用的控制器和外围器件，协调两者的工作更为重要。文章研究了在一种专用控制器系统（某型声呐伺服单片机控制系统）中，通过对控制器时序上的分析，从硬件设计和软件编程两方面着手，使外围器件（74LS374锁存芯片）与单片机控制器相互配合最终实现了数据的锁存功能，从而提出了一种从控制器的操作时序上分析、解决软硬件不协调问题的思想方法。

摘要： 本申请实施例提供了一种时序控制芯片、时序控制系统、时序监控方法及显示器。该时序控制芯片包括:电源时序监测模块，被配置为对各电源信号的上/下电时序进行监测以获得实际上/下电时序；数据处理模块，被配置为获取实际上电时序，确定实际上电时序是否符合标准，若实际上电时序不符合标准则使各电源信号停止输出，并对异常的实际上电时序进行存储；获取实际下电时序，确定实际下电时序是否符合标准，若实际下电时序不符合标准则对异常的实际下电时序进行存储。本实施例对各电源信号的上电时序和下电时序进行监测，确定实际上/下电时序是否符合标准，若不符合标准能够及时进行断电以避免引起器件损伤。

摘要： 一种感测装置、时序校准装置、时序处理方法及时序校准方法。该感测装置于一第一区域时间点开始感测到至少一感测数据。该感测装置于一第二区域时间点传送一回复消息。该回复消息载有该至少一感测数据、该第一区域时间点及该第二区域时间点。该时序校准装置于一第一全域时间点接收该回复消息。该时序校准装置根据该时序校准装置与该感测装置间的一所需传输时间、该时序校准装置与该感测装置间的一时间比、该第一全域时间点、该第一区域时间点及该第二区域时间点，计算该至少一感测数据被该感测装置感测到的一第二全域时间点。

摘要： 时序校准电路包含多个缓冲器、多个延迟选择器、多个调整符号产生器及控制单元。缓冲器接收相对应数据信道上的有序符号集合。延迟选择器依据延迟控制信号来延迟相对应缓冲器的有序符号集合的输出。调整符号产生器依据调整控制信号来输出调整符号或输出接收自相对应延迟选择器的输出。当控制单元检测到特定延迟选择器的起始符号而尚有其它延迟选择器的起始符号未检测到时，会产生延迟控制信号至特定延迟选择器、产生调整控制信号来控制对应特定延迟选择器的特定调整符号产生器输出调整符号，直到检测到所有延迟选择器的起始符号。

摘要： 本申请公开了流水线型模数转换器及其时序控制方法和时序产生电路，给每一级流水线中的比较器都留出了充足的量化时间，缓解了运放的设计难度。该时序控制方法包括：控制流水线型模数转换器中的每一级流水线均按照预设的工作时序进行工作；所述预设的工作时序将流水线的一个工作周期分为采样、量化和放大三个阶段，并且分配给采样阶段与量化阶段的时间总和等于分配给放大阶段的时间，奇数级流水线间的工作时序一致，偶数级流水线间的工作时序一致，奇数级流水线的工作时序滞后半个工作周期为偶数级流水线的工作时序。

摘要： 本发明公开了一种时序数据库的架构方法、查询方法和时序数据库，属于数据库技术领域，包括步骤：S1，根据时序数据本身自带顺序的特点，保留顺序写；S2，按时间颗粒度进行统计信息分层，每一层之间直接访问，无需返回根节点或上层节点，所述统计信息按统一的数据块来进行管理。本发明可以有效减少I/O，显著提高数据库查询性能。

摘要： 本公开的实施例公开了基于迁移学习的时序模型训练方法和用于时序预测的方法。该方法的一具体实施方式包括：获取用于迁移学习的目标域数据和目标数目的源域数据，其中，该目标域数据和源域数据分别包括样本时序数据和对应的标签；基于该目标数目的源域数据，按照与该目标数目对应的方式训练初始时序模型，得到预训练时序模型；利用该目标域数据训练该预训练时序模型，得到训练完成后的时序模型。该实施方式有助于提升时序模型的训练效率和学习效果，实现了模型的冷启动。还可以利用上述模型进行时序预测，从而提升了冷启动时序模型的预测效果。

摘要： 本发明公开了一种基于时序数据库的时序分析方法。该方法包括：针对时序数据库，构建预设静态列的单列模型建表结构，其包含预设的时间周期、预测距离值和模型计算方式；读取选定时间范围内的时序数据并根据所述预设的时间周期计算周期内平均值；根据获得的平均值以及所述计算方式对数据进行模式识别，以估计模型的相关参数；根据所估计的参数进行残差计算，以确定模型的拟合程度；在模型的拟合程度满足要求的情况下，提取所述预测距离值，用于预测时序数据的变化趋势。本发明增加了时序分析功能，提高了对时序数据的处理能力，并且采用独特的建表结构，提高了指令的传参能力，扩展了指令的功能。

摘要： 本发明提供一种基于动态权重均衡时序数据库集群的时序数据存储方法，包括：时序数据库集群配置集群接口、发布订阅消息系统集群、读写器和m个时序数据库；集群接口启动时初始化生成n个虚拟桶，为每个虚拟桶确定分配区间段；采用基于动态权重均衡时序数据库集群的时序数据库选取算法，确定目标时序数据库，并存储数据。本发明提供一种基于动态权重均衡时序数据库集群的时序数据存储方法，用于物联网云端存储海量设备采集数据的场景，可以解决当前集群内各个时序数据库存储数据严重不均衡造成存储空间浪费和集群横向扩展困难的问题。通过本发明，能够将物联网设备采集数据均匀的存储到时序数据库集群中的各个时序数据库中，提高用户体验。

摘要： 时序边界检测方法及时序感知器，基于变换解码器结构和注意力机制，建立通用的无类别时序动作检测模型，检测模型的编码器中引入少量隐特征查询量，通过交叉注意力机制将输入特征压缩到固定维度，并使用变换解码器对特征进行解码，实现通用无类别时序边界的稀疏检测。本发明通过特征压缩，有效解决了长视频的时序冗余问题，并将二次模型的复杂度降低到线性级别；构建边界查询量和上下文查询量这两种隐特征查询量，以相应处理视频中语义不连贯的边界区域和连贯的上下文区域，充分利用视频的语义结构；提出基于交叉注意力计算的对齐损失函数，使网络快速稳定收敛；使用变换解码器稀疏编码边界位置，避免复杂后处理，提高模型泛化性能。

摘要： 本公开提出一种时序数据预测模型的训练方法、时序数据预测方法和装置，涉及人工智能领域。输入训练用的时序数据(X，zt)，zt是t时刻对应的时序数据，X是t时刻、t时刻之前的时刻、以及zt相关的特征；设置fi是函数库中的第i个函数，αi是第i个函数的系数，yt是t时刻对应的残差时序数据；设置n和p是超参数，yt‑j是(t‑j)时刻对应的残差时序数据，βj代表yt‑j的系数，是yt的预测值；利用时序数据预测模型计算t时刻对应的时序数据的预测值根据zt和利用拟合方法对αi和βj进行训练，输出训练后的时序数据预测模型。从而，通过时序数据预测模型的平稳化变换部分和平稳时序数据预测部分，实现非平稳的时序数据的准确预测。