短时

摘要： 以新疆吉木萨尔县新地乡大蒜为原料,研究大蒜在高温高压、低温熟化、热风干制等处理阶段中还原糖、总酚及褐变度的变化,并与两种市售黑蒜产品进行比较,确立一种黑蒜短时加工的工艺。结果表明:切片大蒜经高温高压(120°C、0.12 MPa)处理3 h、低温(70°C)熟化处理2 h、热风干制(50°C)处理4 h后,大蒜的还原糖含量为(127.603±0.194)mg·g^(-1),总酚含量为(5.087±0.044)mg·g^(-1),褐变度为75.463±0.360,产品的感官品质和营养品质均达到或优于市售黑蒜。黑蒜短时加工工艺不仅实现了黑蒜加工周期的缩短,而且保证了黑蒜产品的品质,具有可行性,为我国黑蒜加工工业化高效生产提供了理论依据。

摘要： 针对轨道交通短时流量预测存在流量波动预测精度较低、运行时间较长等问题,提出了基于手机信令大数据的轨道交通短时流量预测方法.获取用户手机信令数据和轨道交通路线信息,并将发出手机信令大数据的手机基站拟合至轨道交通路线上,根据手机信令数据切换确定手机基站切换序列与轨道交通路线基站切换序列间的相似度,确定轨道交通路线上的手机用户,构建轨道交通路线上的大量手机用户信令样本数据库.根据预测当 日交通轨道流量数据特征,在已构建的数据库内采用欧氏距离作为距离度量方式确定特征近邻,依照确定的K组近邻值数据预测下一时刻轨道交通流量.结果显示K取值为4时,该方法预测精度最高,预测日全天平均绝对百分比误差低于5％.

摘要： 毋庸置疑,“希望孩子快乐”是所有父母的美好心愿。那么,究竟什么是快乐?如何培养快乐的孩子呢?快乐既可以是一种“状态”,也可以是一种“性格”快乐的状态反映的是一种短时心情,不稳定,说来就来,说去就去。比如,一个1岁的孩子正在哭泣,你做一个鬼脸,他马上破涕为笑,这种快乐就是一种短时的状态。

摘要： 近日,金堆城钼业股份有限公司技术中心科研团队开发出一种“钼及钼合金新型短时低温烧结工艺”。该工艺不但大幅降低了烧结能耗,而且避免了钼材料的“过烧结”现象。

摘要： 基于镇江地区的降雨特征,采用Midas GTS NX建立下蜀土边坡的数值分析模型,分别分析短时强降雨入渗时间及坡度对镇江下蜀土边坡稳定性的影响.研究结果表明,短时强降雨作用对不同坡度镇江下蜀土边坡的稳定性影响较大,但随着强降雨时间的持续延长,安全系数值变化较小.研究结果对镇江地区下蜀土边坡的设计及养护治理具有重要意义.

摘要： 短时临近天气预报能够预测灾害来临之前的天气情况,是农业气象服务的重要组成部分.我国的农业经济处于发展时期,单一的气象服务和方式不能满足农业发展的实际需求,应该在农业气象服务中利用短时临近天气预报,提高气象信息的准确性和传播速度,为农业生产提供充足的规避自然灾害的时间.本文论述气象服务在农业生产中的重要性和短时临近天气预报在农业生产中的应用,希望为工作人员提供参考.

摘要： 高中女子三级跳远训练出现了训练时间少,系统连贯性差等现象,为了能够在短期内达到一定的水平,需要采取先进的训练手段帮助其尽快建立心理定向,根据项目特点对运动员的专项素质进行针对性的补差训练,选准突破口,狠抓关键技术。

摘要： 中古时期汉语变化剧烈,出现了许多新词新义,其中最值得关注的就是佛源词.佛源"短时时间词"体现着佛教固有的无限时间观、循环时间观等,这些词进入汉语语库后一直保持着旺盛的生命力.它们的语用意义及语义特征都离不开其背后强大的时间观.由于使用已久,人们对此早已习焉不察.今试以"弹指""刹那"这两个佛源"短时时间词"为例,探讨其佛教来源、语义特征和语用意义.

摘要： 中古时期汉语变化剧烈,出现了许多新词新义,其中最值得关注的就是佛源词。佛源"短时时间词"体现着佛教固有的无限时间观、循环时间观等,这些词进入汉语语库后一直保持着旺盛的生命力。它们的语用意义及语义特征都离不开其背后强大的时间观。由于使用已久,人们对此早已习焉不察。今试以"弹指""刹那"这两个佛源"短时时间词"为例,探讨其佛教来源、语义特征和语用意义。

摘要： 短时天气预报即对大概2~3 d之内的恶劣天气情况做出预判,使农民群众能够根据气象预测的数据,提前做好防灾准备,从而满足农业生产的需要,减少因气象灾害导致的经济损失。本文从短时天气预报出发,来探讨短时天气预报的内容、短时天气预报的重要性、短时天气预报在农业气象当中的作用、短时天气预报在农业气象当中的应用方法以及优化策略。

摘要： 本发明公开了一种基于长短时记忆网络模型的短时数据流预测方法，步骤为：首先获取观测点中的多个训练样本，然后提取练样本的特征，根据训练样本的特征对训练样本进行分类，分别为数据流量值变化趋势剧烈和平缓两个类型、或变化趋势上升和下降两个类型；采用所有训练样本针对LSTM模型进行训练，得到训练后的主模型，再分别采用两种类型的训练样本分别对主模型进行训练，分别得到第一类子模型和第二类子模型。获取观测点测试样本，通过分类器对测试样本进行分类，然后根据分类结果将测试样本输入到第一类子模型或第二类子模型中，通过第一类子模型或第二类子模型预测出观测点下一时间点的数量流量值。本发明方法提高了短时数据流预测的准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于长短时记忆递归神经网络的短时交通流预测方法。该方法包括以下步骤：根据短时交通流的预测时间间隔，对输入的历史交通流数据进行聚合；对聚合后的历史交通流进行预处理；对长短时记忆递归神经网络设置合理的参数；使用预处理后的数据训练该神经网络预测模型；调用预测模型预测指定时间间隔的交通流量并评估预测误差。本发明利用了长短时记忆递归神经网络能够长时记忆输入历史数据的优势，可以得到更高的预测精度，且对不同的预测间隔有较好的扩展性。

摘要： 本发明，提供一种利用已计算出来的干式变压器超短时过载短时工作周期的不规则输出功率曲线和预设干式变压器额定功率的数值，计算该干式变压器温升，验证所选干式变压器容量是否合适的办法。该方法主要是针对如图1所示的超短时过载短时工作周期干式变压器输出功率曲线：首先将该单周期输出功率曲线划分为最大过载部分和未过载部分；分别对这两部分进行等效均方根转换；然后将一个短时周期运行特性，转换成一天24个小时连续运行形式，通过公式计算出该干式变压器一天中的最高温升，确定其是否在温升允许范围内，从而确定所选变压器容量是否合适。如果温升超过了允许值，可以增设风机，也可以增大变压器容量进行降温。

摘要： 本发明提供了一种短时语音信噪比估算方法、装置、设备及存储介质，方法包括对原语音进行线性预测编码处理，得到生成语音；将生成语音作为维纳滤波器参考源，得到语音样本；计算语音样本的信噪比，并对比前一次迭代得到信噪比差值，若信噪比差值的增量小于预设阈值时，得到最终信噪比；若信噪比差值的增量大于所述预设阈值时，遍历所述对原语音进行线性预测编码处理的步骤。上述一种短时语音信噪比估算方法，通过线性预测编码生成一段语音，作为维纳滤波器的参考源，维纳滤波器可以在有语音参考源的情况，快速和准确的生成语音样本，通过维纳滤波器估计成语音样本，在从带噪语音中减去语音样本得到噪声样本，实现快速计算出信噪比。

摘要： 本发明的公开了一种短时节流管柱及短时节流方法，包括管柱，管柱内连接有球座，球座下方的管柱上连接有喷砂器，球座上方的管柱外连接有上封隔器，喷砂器下方的管柱外连接有下封隔器，球座内放有可溶球，可溶球上开有若干通孔，所述若干通孔的中心线均相交于可溶球球心。通过可溶球的通孔，在可溶球与球座之间实现金属密封时，仍保留一定的过液通道，使得可以在小排量下形成足够的节流压差，来让上封隔器坐封，等到加大排量后可溶球溶解，球座自身收缩的通径就可提供足够的节流压差来坐封上封隔器，实现小排量坐封上封隔器，大排量泵注压裂。

摘要： 本发明公开了一种基于长短时记忆网络模型的短时数据流预测方法，步骤为：首先获取观测点中的多个训练样本，然后提取练样本的特征，根据训练样本的特征对训练样本进行分类，分别为数据流量值变化趋势剧烈和平缓两个类型、或变化趋势上升和下降两个类型；采用所有训练样本针对LSTM模型进行训练，得到训练后的主模型，再分别采用两种类型的训练样本分别对主模型进行训练，分别得到第一类子模型和第二类子模型。获取观测点测试样本，通过分类器对测试样本进行分类，然后根据分类结果将测试样本输入到第一类子模型或第二类子模型中，通过第一类子模型或第二类子模型预测出观测点下一时间点的数量流量值。本发明方法提高了短时数据流预测的准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于长短时记忆递归神经网络的短时交通流预测方法。该方法包括以下步骤：根据短时交通流的预测时间间隔，对输入的历史交通流数据进行聚合；对聚合后的历史交通流进行预处理；对长短时记忆递归神经网络设置合理的参数；使用预处理后的数据训练该神经网络预测模型；调用预测模型预测指定时间间隔的交通流量并评估预测误差。本发明利用了长短时记忆递归神经网络能够长时记忆输入历史数据的优势，可以得到更高的预测精度，且对不同的预测间隔有较好的扩展性。

摘要： 本发明提供一种利用已计算出来的干式变压器超短时过载短时工作周期的不规则输出功率曲线和预设干式变压器额定功率的数值，计算该干式变压器温升，验证所选干式变压器容量是否合适的办法。该方法主要是针对如图1所示的超短时过载短时工作周期干式变压器输出功率曲线：首先将该单周期输出功率曲线划分为最大过载部分和未过载部分；分别对这两部分进行等效均方根转换；然后将一个短时周期运行特性，转换成一天24个小时连续运行形式，通过公式计算出该干式变压器一天中的最高温升，确定其是否在温升允许范围内，从而确定所选变压器容量是否合适。如果温升超过了允许值，可以增设风机，也可以增大变压器容量进行降温。

摘要： 本发明涉及一种面向水环境的中文命名实体识别的方法，特别是涉及一种基于Lattice双向长短时记忆(LatticeBi‑directionalLongShortTermMemory,LatticeBiLSTM)，带有位置编码的自注意力机制与条件随机场(ConditionalRandomField,CRF)混合神经网络的中文命名实体识别方法。首先，将获取到的中文水环境文本数据用预先训练好的词典进行词嵌入，将中文字符与词语映射成向量。然后，使用LatticeBiLSTM神经网络层从两个方向对数据的字符级和词语级特征进行提取。接着使用带有位置编码的自注意力机制对数据的位置以及句子级特征进行提取。最后使用CRF来解码特征，并获取精准度较高的命名实体所属类别的预测结果。

摘要： 本发明提供了一种基于短时窗均值‑VMD算法的惯导非平稳信号降噪方法，属于定位导航领域。该方法包括的步骤有：(1)短时窗求均值处理；(2)信号平稳化处理；(3)变分模态分解处理；(4)信号重构；(5)降噪信号获得。本发明的方法消除了振动与电磁等多源异构噪声干扰对组合惯导定位检测影响，能够抑制煤矿掘进工作面多源异构噪声干扰，提升煤矿掘进装备定位精度。