醉酒型危险驾驶罪量刑失衡困境及规范路径研究 ——基于量刑影响因素的回归分析

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非介入式负荷辨识是一种通过低成本、低风险、高可行性、易维护的高级量测方案对用户内部的负荷进行监测与辨识的技术。通过对进线端主电表的电气特征的量测与分析,非介入式负荷辨识算法能够间接地对用户内部的负荷情况进行评估。非介入式负荷辨识分为两类,一类是与节能用电与智能配电息息相关的面向能耗监控类负荷辨识,这一类问题主要对用户内电器的能耗进行细粒度分析;另一类是电弧事故进行及时阻断的面向故障检测类负荷辨识,
电动汽车产业的快速发展无疑给汽车充电设备带来了巨大挑战。传统的有线充电方式采用充电枪连接电动汽车与充电桩,这带来了一系列问题:布线复杂、充电枪容易破损老化、充电设备不能灵活移动等,电动汽车无线充电技术的出现为其提供了解决方案。传统无线充电系统以硅器件为核心,功率损耗大,在高温高频环境下工作性能差。为了改善无线充电系统的性能,本文采用碳化硅器件研制无线充电汽车地端装置。首先,对地端装置结构展开研究。
目前,不可再生能源的不断消耗带来了严重的能源危机和环境污染,可再生的绿色能源受到越来越多的重视。可再生能源具有非稳态性的特点,例如太阳昼夜更替、自然风力随季节变化等。因此,开发稳定高效的储能器件,解决可再生能源发电过程中存在的间歇性和不稳定性问题,对能源结构调整具有十分重要的意义。超级电容器作为一种新型储能装置,因其充放电效率高、循环性能稳定、功率密度高等优点而备受关注。超级电容器的性能和成本受电
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深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network)通常使用大量监督数据进行学习。然而一些计算机视觉应用存在人工标注昂贵、数据量稀少等问题,无法直接使用传统的深度卷积神经网络进行学习。因此,研究小样本学习问题对计算机视觉应用落地的推动具有极为重要的意义。本文对小样本学习算法中现存的领域限定的小样本学习产生强归纳偏置问题,以及单领域数据集上设计更好的深度网络结构提高
装配整体式地下车站的出现顺应了装配式建筑工业化发展的趋势,既能满足城市轨道交通绿色发展的要求,又能提高其中的科技含量,待技术成熟后更能有效地把握工程质量、降低资源消耗和成本投入。在未来的地下车站建设中,装配式技术具有较广的发展和利用空间,而预制叠合墙板无疑是一种应运而生的工业化建筑产品。本工程将在地下车站结构的侧墙中采用单侧预制叠合墙板,该应用尚属首例。为保证地下结构中钢筋混凝土的抗渗性和耐久性,
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