面部运动单元检测研究综述

面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究，尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起，面部运动单元检测技术发展迅速。首先，阐述了面部运动单元的基本概念，介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库，概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法；然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析；最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。     

Ca-Mg-Al复合氧化物催化尿素与1,2-丙二醇制碳酸丙烯酯

采用共沉淀法制备了系列Ca-Mg-Al复合氧化物催化剂，通过对沉淀剂配比、沉淀液pH值及焙烧温度等制备条件的考察，得到以Na₂CO₃为沉淀剂、pH=9.5、850℃下焙烧4h制备的Ca-Mg-Al催化活性最高。在 n(PG)∶n(urea)=1.5∶1、反应温度为145℃、绝压20kPa、反应时间4h、催化剂用量为尿素质量的5%时，碳酸丙烯酯收率达到84.6%。采用XRF、XRD、NH₃-TPD、SEM及BET对催化剂的组成、晶型及酸性进行了表征，发现随着沉淀剂中Na₂CO₃的含量增加，催化剂中CaO∶MgO的比例增大，碳酸丙烯酯的收率亦升高；经850℃焙烧后，催化剂中存在CaO和MgO两种活性中心，起协同催化作用；随着焙烧温度由700℃升高到850℃，NH₃-TPD脱附曲线向低温方向偏移，且强酸中心NH₃脱附峰面积比由81.14%明显下降为0，中强酸中心NH₃脱附峰面积比由0增加到78.07%，而碳酸丙烯酯收率由68%增加到84.6%，这表明催化剂强酸性位的减少是催化活性增加的主要原因。     

面向草莓抓取的气动四叶片软体抓手研制

农林业中果蔬的自动化采摘需求日趋强烈,末端抓手是实现无损采摘的关键。传统的末端抓手以刚性结构居多,现有的各种柔性抓手也存在抓取力不足、包覆性不佳等缺点。本文以草莓的无损采摘为研究对象,提出将草莓外部轮廓曲线作为设计曲线,设计了一种新型气动四叶片软体抓手。首先,对软体抓手的结构做仿真优化,提出一种安全地附着在目标物表面的设想。然后,在进行草莓表面的最小破坏应力试验的基础上,测试了软体抓手的末端力,验证了其实现无损抓取的可行性。再次,利用动态捕捉技术,研究了软体抓手叶面的弯曲变形规律。最后,选择使用弧线型气体通道的软体抓手进行了草莓抓取测试,结果证明了气动四叶片软体抓手可以实现草莓的无损抓取,抓取成功率达90%,破损率为2%,表明所研制的四叶片软体抓手用于草莓抓取时具有良好的稳定性和实用性,可用于草莓采摘的末端执行器。本研究也可为其他易损果蔬的采摘技术提供理论基础和技术支撑。     

醇盐水解法制备亚微米球形氧化铝粉体

以仲丁醇铝为铝源,以乙腈与正丁醇作溶剂,通过醇盐水解法制备了亚微米球形氧化铝粉体.研究了溶剂配比、水加入量及煅烧温度对产物相结构及微观形貌的影响.结果表明,乙腈与正丁醇的体积比及去离子水的加入量是影响产物的成球性以及粒径大小的关键因素,随着乙腈与正丁醇体积比增大,产物成球性变好;去离子水加入量的变化,影响了产物粒径的大小.经不同温度煅烧后,产物发生了由γ-Al2O3转化为α-Al2O3的相变,但仍保持着球形形貌.     

再生玻璃作为辅助胶凝材料制备ECC的力学及变形性能

为考察再生玻璃作为辅助胶凝材料对ECC的影响,开展了一系列力学性能试验,研究其抗折与抗压强度、弯曲性能和单轴拉伸性能.结果 表明:采用再生玻璃作为辅助胶凝材料可显著提高ECC的抗压强度,同时抗折强度略有降低;再生玻璃作为辅助胶凝材料或细骨料制备的ECC在弯曲荷载下可呈现出明显的多缝开裂和假应变硬化特征;通过良好的配合比设计,再生玻璃粉仅作为辅助胶凝材料制备的ECC平均极限拉伸应变接近3％,具备良好的变形能力.     

回字形环山地建筑结构设计

中央美院青岛创业中心项目为角部重叠的回字形山地建筑,采用了框架-剪力墙结构体系.主体建筑结构总高度为54m,坐落在三个台地上,每两个相邻台地高差10m左右.掉层处采用"掉层脱开式且有拉梁"的方式进行结构布置.结合山地建筑结构的基本概念和受力特点,介绍了本项目的结构处理方式和设计难点,采用PKPM,MIDAS Building,SAUSAGE软件对结构进行了弹性反应谱法分析、弹性时程分析、动力弹塑性时程分析和抗震性能设计,同时针对各种不利因素采取了相应的加强措施,确保了结构安全.     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。     

基于Isograph的FMECA分析在潜孔钻机中的应用

为提高潜孔钻机的可靠性,利用FMECA分析方法并结合Isograph软件对潜孔钻机进行FMECA分析。通过对潜孔钻机FMECA分析,确定了潜孔钻机危害性最高的组成结构,提出了预防维护的措施,为提高潜孔钻机的可靠性提供了依据。     

基于特征融合的中文简历解析方法研究

针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点，提出一种基于特征融合的中文简历解析方法，即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）建模字序列生成的词向量，然后再结合BLSTM和CRF（Conditional Random Fields）对中文简历进行解析（BLSTM-CRF）。为了提高中文简历解析的效率，级联包含字序列信息的词向量和用Word2Vec生成的词向量，融合成一个新的词向量表示；再由BLSTM强大的学习能力融合词的上下文信息，输出所有可能标签序列的分值给CRF层；再由CRF引入标签之间约束关系求解最优序列。利用梯度下降算法训练神经网络，使用预先训练的词向量和Dropout优化神经网络，最终完成对中文简历的解析工作。实验结果表明，所提的特征融合方法优于传统的简历解析方法。     

低剂量抑制剂Inhibex501存在下的甲烷水合物相平衡研究

含动力学抑制剂的天然气水合物相平衡研究对新型低剂量抑制剂的开发具有指导作用。在283.6 ~ 290.9 K和7.51 MPa ~ 15.97 MPa的温压范围内研究了抑制剂Inhibex501及其溶剂2-乙二醇单丁醚对甲烷水合物相平衡条件的影响。实验结果显示，0.5wt%和2.0wt%浓度的Inhibex501对甲烷水合物形成的热力学条件具有促进作用，能使甲烷水合物形成移向更高的温度或者更低的压力，而2-乙二醇单丁醚在浓度0.2wt% ~ 1.0wt%范围几乎不改变甲烷水合物形成的热力学条件，N-乙烯基己内酰胺与N-乙烯基吡咯烷酮的共聚物对水合物形成热力学条件的改变起主要作用。