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本發(fā)明公開(kāi)了一種提高分布式緩存的命中率并減少固態(tài)硬盤磨 損的方法，結(jié)合緩存數(shù)據(jù)分布特性和固態(tài)硬盤特性優(yōu)化緩存性能并降 低成本。它能根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景分配內(nèi)存緩存區(qū)并將 SSD 劃分為連續(xù)分布 的與內(nèi)存緩存區(qū)等大的 Cage，內(nèi)存緩存區(qū)緩存新數(shù)據(jù)，內(nèi)存緩存區(qū)的 數(shù)據(jù)達(dá)到上限時(shí)將內(nèi)存緩存區(qū)所有數(shù)據(jù)寫入 Cage，擦除內(nèi)存緩存區(qū)進(jìn) 行新的數(shù)據(jù)緩存。替換算法通過(guò)分析內(nèi)存緩存區(qū)中的數(shù)據(jù)的訪問(wèn)頻度 分布，設(shè)定 Cage 中替換算法參數(shù)

本發(fā)明公開(kāi)了一種用于檢測(cè)織布機(jī)布鋏刀口縫隙的非接觸式檢 測(cè)系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括水平基座、壓緊裝置、支撐裝置、光源提 供裝置、視覺(jué)檢測(cè)裝置和數(shù)據(jù)處理裝置，壓緊裝置用于壓緊待檢測(cè)的 布鋏，支撐裝置對(duì)布鋏進(jìn)行支撐，光源提供裝置用于提供光源，視覺(jué) 檢測(cè)裝置用于采集布鋏刀口的圖像信息，數(shù)據(jù)處理裝置用于對(duì)圖像信 息進(jìn)行處理，獲得布鋏刀口縫隙值，并予以顯示。所述方法包括如下 步驟:將待測(cè)布鋏放入測(cè)量系統(tǒng)，視覺(jué)檢測(cè)裝置采集圖像信息，計(jì)算 機(jī)對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，計(jì)算獲得縫隙值，通過(guò)縫隙值與標(biāo)準(zhǔn)的比較， 判斷產(chǎn)品是否

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側(cè)就近安裝與消納，減少因長(zhǎng)距離輸送帶來(lái)的線路損耗問(wèn)題，在新型電力系統(tǒng)建設(shè)中發(fā)揮著重要作用。2021年6月，國(guó)家能源局綜合司發(fā)布了《關(guān)于報(bào)送整縣（市、區(qū)）屋頂分布式光伏開(kāi)發(fā)試點(diǎn)方案的通知》，用以推動(dòng)分布式光伏高質(zhì)量發(fā)展、支撐新型電力系統(tǒng)建設(shè)。在該政策的推進(jìn)下，分布式光伏容量迅猛增長(zhǎng)。截至2021年底，國(guó)內(nèi)分布式光伏裝機(jī)容量已達(dá)到107.5GW，約占光伏總裝機(jī)容量的三分之一，且其增長(zhǎng)速度已經(jīng)超過(guò)了集中式光伏。 （二）痛點(diǎn)問(wèn)題 對(duì)于配電網(wǎng)來(lái)說(shuō)，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強(qiáng)的隨機(jī)波動(dòng)特性，大規(guī)模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網(wǎng)負(fù)荷短時(shí)波動(dòng)，影響電力實(shí)時(shí)平衡，制約負(fù)荷預(yù)測(cè)精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負(fù)荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網(wǎng)運(yùn)行管理帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。 對(duì)于電力市場(chǎng)交易來(lái)說(shuō)，隨著新一輪電力體制改革的持續(xù)深入，分布式光伏所有者作為售電商參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)成為必然趨勢(shì)。分布式光伏出力的不確定性與短時(shí)劇烈波動(dòng)性，使得分布式光伏電站/售電商難以制定合理的市場(chǎng)交易策略與電力交易合同，面臨嚴(yán)重的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。 因此，亟需精準(zhǔn)的分布式光伏功率預(yù)測(cè)，為有源配電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場(chǎng)等提供有力數(shù)據(jù)支撐。 （三）技術(shù)方案 1、基于變分模態(tài)分解與動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預(yù)測(cè) 首先利用變分模態(tài)分解各分布式光伏復(fù)雜出力序列分解為相對(duì)簡(jiǎn)單、波動(dòng)較小的不同頻率子序列，以減小場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場(chǎng)站間時(shí)空關(guān)聯(lián)性處于動(dòng)態(tài)變化中的考慮，利用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將各節(jié)點(diǎn)特征映射到多維空間，而后利用時(shí)域卷積挖掘跨節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)關(guān)系，由此以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式挖掘各頻率下各場(chǎng)站子序列關(guān)聯(lián)性，有效實(shí)現(xiàn)子序列動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)的構(gòu)建。最終，基于可用于非歐式空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)建模的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其與動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)結(jié)合，建立考慮動(dòng)態(tài)時(shí)空關(guān)聯(lián)性的圖卷積預(yù)測(cè)模型，針對(duì)不同頻率下出力子序列分別預(yù)測(cè)，而后重構(gòu)得到各場(chǎng)站功率進(jìn)而獲取配電網(wǎng)分布式光伏總功率。 2、基于深度聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè) 首先，基于長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時(shí)域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個(gè)時(shí)間步輸入的時(shí)域特征，而后利用解碼器將該特征向量轉(zhuǎn)換為輸出序列進(jìn)行未來(lái)時(shí)間步的預(yù)測(cè)，自編碼能顯著增強(qiáng)長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)域建模能力。而后，利用注意力機(jī)制解決其在處理長(zhǎng)輸入時(shí)間序列時(shí)會(huì)導(dǎo)致解碼器面臨特征冗余問(wèn)題，且使模型聚焦于對(duì)輸出更關(guān)鍵的時(shí)域特征。由此，利用注意力自編碼預(yù)測(cè)模型通過(guò)對(duì)時(shí)域特征的有效挖掘?qū)崿F(xiàn)功率預(yù)測(cè)精度的進(jìn)一步提升。 在此基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了用于分布式光伏功率預(yù)測(cè)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進(jìn)行共享，無(wú)需數(shù)據(jù)的傳輸，而后由中央服務(wù)器進(jìn)行模型的聚合以實(shí)現(xiàn)用戶間信息共享。在各本地場(chǎng)站進(jìn)行注意力自編碼預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練；在中央服務(wù)器，基于聯(lián)邦平均算法實(shí)現(xiàn)各本地預(yù)測(cè)模型的匯聚、全局模型的生成與下發(fā)。在保證數(shù)據(jù)隱私性的前提下取得與傳統(tǒng)集中式機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練近似的預(yù)測(cè)效果。 （四）競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì) 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時(shí)空關(guān)聯(lián)特征，實(shí)現(xiàn)分布式光伏功率預(yù)測(cè)精度提升。 當(dāng)缺乏氣象實(shí)測(cè)或預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)時(shí)，考慮分布式光伏時(shí)空相關(guān)性可有效提升分布式光伏功率預(yù)測(cè)精度。現(xiàn)有研究多利用各光伏場(chǎng)站地理距離或者整體出力表征時(shí)空相關(guān)性。這種靜態(tài)建模方式在分布式光伏出力模式長(zhǎng)期穩(wěn)定的情況下，可以取得較好的預(yù)測(cè)效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發(fā)生短時(shí)波動(dòng)，因而各場(chǎng)站關(guān)聯(lián)性處于動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。以恒定的場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)關(guān)系去考慮這種復(fù)雜的集群出力序列，顯然無(wú)法反映天氣影響下分布式光伏出力短時(shí)變化，難以實(shí)現(xiàn)功率預(yù)測(cè)精度的有效提升。 所提的基于變分模態(tài)分解與動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)的分布式光伏功率預(yù)測(cè)方法，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式實(shí)現(xiàn)挖掘各場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)特性的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)挖掘。在基礎(chǔ)上，考慮到不同模態(tài)分量下各場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的差異性，將各場(chǎng)站原始功率分解為了相對(duì)簡(jiǎn)單、波動(dòng)較小的不同頻率模態(tài)分量，減小關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數(shù)據(jù)隱私性，且能取得與傳統(tǒng)集中式機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式近似的預(yù)測(cè)效果 現(xiàn)有的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)方法性能在很大程度上依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，因此大多以一種集中的訓(xùn)練方式實(shí)現(xiàn)，即中央服務(wù)器匯聚來(lái)自各場(chǎng)站的運(yùn)行數(shù)據(jù)而后進(jìn)行模型的訓(xùn)練。然而，這種集中訓(xùn)練的方式會(huì)期限數(shù)據(jù)隱私，使用戶信息暴露在公共環(huán)境而導(dǎo)致被外部攻擊者進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、行為探測(cè)等。此外，在競(jìng)爭(zhēng)激烈的電力市場(chǎng)中，分布式光伏場(chǎng)站所有者可能不愿共享數(shù)據(jù)。這些因素使傳統(tǒng)模型訓(xùn)練方式難以實(shí)現(xiàn)。 所提的基于深度聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分布式光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方法，利用注意力自編碼模型在本地場(chǎng)站進(jìn)行建模預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)本地功率時(shí)域特征的有效挖掘；利用分散式訓(xùn)練的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)各場(chǎng)站預(yù)測(cè)模型信息共享，有效保證本地用戶的數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)取得不錯(cuò)的預(yù)測(cè)效果。 創(chuàng)新點(diǎn) 1、考慮了場(chǎng)站間關(guān)聯(lián)關(guān)系的動(dòng)態(tài)性。對(duì)于分布式光伏，雖然場(chǎng)站數(shù)量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團(tuán)運(yùn)動(dòng)等氣象因素導(dǎo)致的相關(guān)性較強(qiáng)。所提方法以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式根據(jù)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的各場(chǎng)站輸入功率進(jìn)行關(guān)聯(lián)關(guān)系的動(dòng)態(tài)表征，實(shí)現(xiàn)功率預(yù)測(cè)精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點(diǎn)數(shù)據(jù)隱私應(yīng)的前提現(xiàn)實(shí)現(xiàn)信息共享。利用自編碼結(jié)構(gòu)進(jìn)一步提升LSTM的時(shí)間序列建模能力；利用注意力機(jī)制模型聚焦于對(duì)預(yù)測(cè)更關(guān)鍵的輸入特征，以此實(shí)現(xiàn)時(shí)域特征的有效挖掘。在此基礎(chǔ)上，利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架聚合各本地模型，實(shí)現(xiàn)各站點(diǎn)信息聚合，實(shí)現(xiàn)精度有效提升。 市場(chǎng)前景 隨著新型電力系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)的推進(jìn)，分布式光伏裝機(jī)容量呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。所研成果可應(yīng)用于配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)、用戶可調(diào)度容量評(píng)估、激勵(lì)型需求響應(yīng)基線負(fù)荷估計(jì)等場(chǎng)景中，為高比例分布式光伏有源配電網(wǎng)的安全、經(jīng)濟(jì)、高效運(yùn)行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時(shí)，隨著分布式光伏逐步參與到電力市場(chǎng)，所研成果可為分布式光伏售電商制定最優(yōu)的交易策略，簽訂合理的價(jià)格合同提供有力數(shù)據(jù)支撐。綜上所述，所研成果市場(chǎng)前景廣闊。

本實(shí)用新型公開(kāi)了一種基于嵌入式無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的多節(jié)點(diǎn)電能質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括下位機(jī)、上位機(jī)、無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸模塊；所述下位機(jī)主要包括無(wú)線傳感器測(cè)量模塊、GPS模塊、嵌入式模塊、人機(jī)交互模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊和電源模塊；所述上位機(jī)包括PC機(jī)與智能移動(dòng)設(shè)備。本實(shí)用新型通過(guò)使用無(wú)線傳感器模塊增加傳感器與下位機(jī)的物理距離，增加裝置的靈活性，實(shí)時(shí)獲取電量數(shù)據(jù)；易于實(shí)現(xiàn)多節(jié)點(diǎn)電能質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，大大降低了系統(tǒng)的成本，與計(jì)算機(jī)進(jìn)行無(wú)線互聯(lián)，同時(shí)將移動(dòng)設(shè)備作為上位機(jī)接入，增加裝置的便捷性，輔以計(jì)算機(jī)終端軟件，不僅可以利用計(jì)算機(jī)終端的成熟硬件設(shè)備，還可以實(shí)現(xiàn)軟件的高度復(fù)用；還可很容易提供高質(zhì)量的Web服務(wù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)共享化。

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產(chǎn)品詳細(xì)介紹產(chǎn)品名稱：直徑165管地埋圓管籃球架配玻璃鋼籃板 產(chǎn)品型號(hào):JH-0026 產(chǎn)品價(jià)格：1500元/只 產(chǎn)品材質(zhì)：JH-0026型地埋圓管籃球架，臂長(zhǎng)1.8米，；采用直徑165mm厚壁鋼管，配玻璃鋼復(fù)合籃板或鋼化玻璃籃板；具有抗沖擊力強(qiáng)、防水、耐氧化等優(yōu)點(diǎn)。該產(chǎn)品具有外型美觀、安裝簡(jiǎn)單，實(shí)用等特點(diǎn)。

（專利號(hào)：ZL 201410066913.3） 簡(jiǎn)介：本發(fā)明公開(kāi)了一種綠色催化合成N-(苯基亞氨基)吲唑-1-硫代酰胺類化合物的方法，屬于有機(jī)合成技術(shù)領(lǐng)域。該合成反應(yīng)中芳香醛、雙硫腙與5，5-二甲基-1，3-環(huán)己二酮的摩爾比為1：1：1，多磺酸基布朗斯特酸性離子液體催化劑的摩爾量是所用芳香醛的20～50%，反應(yīng)溫度為80～100℃，反應(yīng)時(shí)間為25～60min，反應(yīng)后冰水冷卻，抽濾，濾渣經(jīng)硅膠色譜柱分離得到純N-(苯基亞氨基)吲唑-1-硫代

本發(fā)明公開(kāi)的一種金屬氧化物/Cu2O/聚吡咯三層結(jié)構(gòu)納米空心球，該空心球的球殼從內(nèi)向外依次為金屬氧化物多晶層、氧化亞銅多晶層和聚吡咯層，每層厚度均在10納米以下。本發(fā)明利用模板吸附方法，通過(guò)分步吸附的方法和后續(xù)的水熱及退火處理制備得到金屬氧化物/Cu2O/聚吡咯三層結(jié)構(gòu)納米空心球。本發(fā)明制備的金屬氧化物/Cu2O/聚吡咯三層結(jié)構(gòu)納米空心球核殼結(jié)構(gòu)規(guī)整，球殼厚度可控，金屬氧化物和氧化亞銅晶粒尺寸在10nm以下，結(jié)晶質(zhì)量高，比表面積大于200?m2/g。本發(fā)明的方法簡(jiǎn)單、成本較低，克服了傳統(tǒng)方法中由氧化銅制備氧化亞銅困難的缺點(diǎn)。

本項(xiàng)目以嵌入式控制器為核心，結(jié)合現(xiàn)代電子測(cè)量技術(shù)、智能控制技術(shù)、 工程流體力學(xué)、呼吸力學(xué)等多學(xué)科知識(shí)，研發(fā)一款智能呼吸機(jī)，主要用來(lái)治療 睡眠呼吸暫停綜合癥、慢性阻塞性肺病等疾病，同時(shí)開(kāi)發(fā)基于 Android 系統(tǒng)的 智能手機(jī)數(shù)據(jù)采集與通信系統(tǒng)，并構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)健康信息管理系統(tǒng)和健康信息云 平臺(tái)，通過(guò)云傳輸實(shí)現(xiàn)患者與醫(yī)生及其醫(yī)療機(jī)構(gòu)的雙向遠(yuǎn)程監(jiān)控與服務(wù)。