摘要：本发明公开了一种复合混凝土，属于建筑材料生产制造技术领域。提供一种既可以消化现有工业废弃物，又能有效的降低建设成本的复合混凝土。所述的复合混凝土为包含有下述组分的浇筑凝固体，所述的组分为水泥及其替代物、天然砂及其替代物、碎石和水，在所述的浇筑凝固体中，各组分按下述的重量百分比配比，38～42％的碎石、25～35％的天然砂及其替代物、10～15％的水泥及其替代物和10～15％的水。

摘要：本发明公开了一种三轴试验用框架式H‑V加筋土结构及其制备方法，属于理论试验品设计制造技术领域。提供一种协同性好、整体抵抗能力强的三轴试验用框架式H‑V加筋土结构及其制备方法。所述框架式H‑V加筋土结构包括夯实土块，所述的框架式H‑V加筋土结构还包括三维立体网格筋，所述的三维立体网格筋嵌接在所述的夯实土块中。所述的制备方法，先按规定分别制取竹质水平十字加强筋、竹质竖向连接加强筋、土工栅格质方框形水平箍筋和湿度、粗细度符合要求的沙土，然后再按竖向向上成形的顺序夯筑所述的夯实土体，最后干燥完成所述框架式H‑V加筋土结构的制备。

摘要：本发明涉及一种文件传输的处理方法和装置及文件传输系统。该方法包括：当接收到文件传输请求时，根据文件传输请求建立文件传输线程，并累计所建立的文件传输线程的个数，当文件传输线程的累计值大于1时，产生多操作按钮控件并显示，该多操作按钮控件与多个文件传输线程相关联；当检测到多操作按钮控件的操作时，接收方客户端分别响应与该多操作按钮控件关联的多个文件传输线程。该装置包括执行上述步骤的接收模块、累计模块、按钮控件生成模块和响应处理模块。该系统包括发送方客户端、处理服务器和本发明文件传输的处理装置。本发明简化了接收方客户端对多个文件传输操作的处理，能够减少用户的操作次数，改善用户的使用体验。

摘要：本发明涉及一种网络社区信息发送方法、服务器和系统，该方法包括：根据网络社区标识与即时通信标识的绑定关系获取与即时通信标识对应的网络社区信息；生成携带有即时通信标识和所述网络社区信息的系统消息；根据即时通信标识发送所述系统消息。该服务器包括顺次连接的信息获取模块、消息生成模块和消息发送模块。该系统包括上述服务器。本发明根据获取到的网络社区信息，生成并向即时客户端发送携带有所述网络社区信息的系统消息，即利用了即时通信系统向其客户端推送的系统消息实现了将网络社区中用户所关注内容即时发送给即时通信客户端，从而使得即时通信客户端用户能够即时获取到其所关注内容，增强了基于网页浏览器的网络社区信息的实效性。

摘要：本申请公开了一种服务器无线通信方法及系统，涉及无线通信技术领域，公开的服务器无线通信方法及系统，通过动态调整天线参数、调制方式、功率及频谱资源，并结合多协议协同与网络切换机制，解决了传统技术中信号干扰严重、传输效率低及资源利用率不足的问题，能够提升服务器通信质量与效率、增强抗干扰能力并优化频谱资源利用。

摘要：本发明公开了一种改性加竹筋昔格达土体，尤其是公开了一种用于三轴试验的改性加竹筋昔格达土体以及制备方法，属于建筑材料设计制造技术领域。提供一种结构简单、性能稳定，使用过程中不易出现垮塌现象用于三轴试验的改性加竹筋昔格达土体及其制备方法。所述的改性加竹筋昔格达土体包括改性昔格达土料和网格加强筋，所述的网格加强筋布置在夯实后的所述改性昔格达土料中。所述的制备方法包括改性昔格达土料的制备、网格加强筋的制备以及将所述的网格加强筋植入所述的改性昔格达土料中并夯实成所述的改性加竹筋昔格达土体几个步骤。

摘要：本发明公开了一种加竹筋昔格达夯实土体，尤其是公开了一种用于三轴试验的加竹筋昔格达夯实土体及其制备方法，属于建筑材料设计制造技术领域。提供一种结构简单、固定效果好，能有效提高昔格达土粘集力的用于三轴试验的加竹筋昔格达夯实土体及其制备方法。所述的加竹筋昔格达夯实土体包括昔格达土料，所述的加竹筋昔格达夯实土体还包括网格加强筋，所述的网格加强筋布置在夯实后的所述昔格达土料中。所述的制备方法包括昔格达土料的制备、网格加强筋的制备以及将所述的网格加强筋植入所述的昔格达土料中并夯实成所述的加竹筋昔格达夯实土体几个步骤。

摘要：本发明的基于ATTENTION‑LSTM的网络故障预测方法，对多个时间段用户时间序列状况特征数据进行模型训练，利用HMM优秀的能力预测用户时间序列故障数据最可能出现的状态序列；将状态序列连同日志数据，一同输入到数据增强模块产生故障率样本数据；根据故障率样本数据，输入到LSTM全连接层对提取的故障数据特征向量进行故障预测；最终对预测的结果进行注意力机制判别；在针对网络故障进行预测过程中，采用长短期神经网络并结合注意力机制。本发明的预测方法，兼容疑似故障数据和正常状态下的网络波动数据，有效提升了预测结果的准确率。

摘要：本发明公开了一种真实用户智能感知系统中的测试用例自动生成方法，包括：收集多个时间段内，多名用户的历史操作日志数据；搭建生成器神经网络和判别器神经网络；将操作类型标签以及随机噪声输入到生成器神经网络，得到测试用例的特征数据；由判别器神经网络使用注意力机制对两种用例的用例特征进行分析，计算生成器神经网络生成的测试用例的真实性；计算判别器神经网络以及生成器神经网络的损失，使用反向传播更新模型参数，使两者进行极大极小博弈；使用生成器神经网络批量生成测试用例，保留信息增益大于阈值的测试用例。本发明能够自动生成多种性质的测试用例，并自动保留信息增益较高的测试用例。

摘要：本发明公开了一种真实用户智能感知系统中用例的智能策略抓取方法，包括：分析真实用户智能感知系统中云端生成的和本地服务器已有的金融用例类型和数量，对用例的异构性进行分析；计算得到需要传输的用例类型和每个用例类型的数量；构建用例传输模型，对真实用户智能感知系统中的用例的端端传输和端云传输进行分析，计算得到云端和本地服务器之间的用例传输耗费时间，以及本地服务器和测试机之间的用例传输耗费时间；构建端云协同的用例调度模型，确定强化学习要素和奖励更新方式；根据强化学习策略，确定真实用户智能感知系统中基于强化学习的智能策略抓取方法。本发明能够实现高效的用例抓取，提高用户的服务体验。