防堵塞的地下灌溉水管

两位芬兰发明家和一个瑞典人,已就一种地下灌溉系统申请了一项英国专利(专利号为2125924)。该专利的目的是从地下对植物根部供水。因在热天进行地面喷灌时,大部分水将由于蒸发而浪费掉。在地下敷设多孔管道来灌水的设想早就有了,其缺点是出水的孔口常被污物或杂质堵塞。取得专利的新结构,是将一种双层水管埋在地表下,这种管子的外层加     

A5 对生物医学超声研究的一些看法

Ａ５对生物医学超声研究的一些看法沈建中（中国科学院声学研究所，北京·１０００８０）当前，对生命科学的研究为各先进国家所重视。生物医学的研究趋势已从宏观系统水平逐步向了解生物组织的相互关系的分子──细胞水平过渡。生命现象的特点决定了需要采用各种新技术和...     

迫-7引信FMEA及危害性与定量分析

按照有关国军标的程序、内容和要求、紧密结合迫－７引信的特点，对国军标中的ＦＭＥＡ和危害性分析表格进行了适当的修改，系统，深入地进行了引信失效模式及影响分析和危害性分析，并对危害性分析与定量分析进行了对比，通过分析确定了对引信可靠性影响最大的零件，为其它引信或产品的失效模式，影响及危害性定性与定量分析提供了参考。     

Excel二次开发在模拟水氡观测中的应用

尝试对Excel工作表进行二次开发,将其应用到台站模拟水氡观测工作当中,可以自动计算出模拟水氡观测的标定、季检结果,需要作图的还可以自动作图,杜绝了人工计算产生的不必要误差,减轻了劳动强度,实现了观测资料的数字化存档,对台站模拟水氡观测日常工作具有很大帮助。经吉林省地震局多个台站使用,Excel工作表自动计算结果与人工计算结果两者完全相符,效果良好。     

大万山岛海水抽水蓄能电站地下厂房自然通风模拟研究

针对目前抽水蓄能电站地下厂房自然通风规律尚不明确的问题,在考虑电站运行工况周期变化特点及室外风压的基础上,优化了现有的自然通风网络模型,使其可用于计算抽水蓄能电站地下厂房的自然通风情况。并且,利用优化后的模型,模拟计算了大万山岛海水抽水蓄能电站全年的自然通风情况。结果表明:热压是影响自然通风动力的最主要因素。整体上,自然通风量在冬季大于夏季;单日内,自然通风量受电站运行工况变化的影响。在发电和蓄能工况时,自然通风量较大,在卸载工况时,自然通风量较小。交通洞末端空气温度不受电站运行工况和自然通风量变化的影响,在单日内的变化幅度小于2℃,而在同季节的不同日之间的差异可达8.6℃。在过渡季的部分时段和整个夏季,交通洞末端空气温度高于规定的室内环境温度上限值,因此应开启空调制冷设备。通过优化后的模型与具体案例的分析,为其他类似工程的自然通风系统的设计及运行调控提供参考。     

一种基于门限ECC的PKI/CA模型的设计

随着电子商务的发展,如何实现对网络用户的身份认证成为了一个非常迫切的问题,目前广泛采用的是基于PKI的认证技术,而在PKI认证体系中,认证中心CA是核心部分。本文提出了一个基于门限ECC的PKI/CA的设计,本方案在传统的CA方案上引入了入侵容忍机制,结合椭圆曲线密码体制和门限密码方案,提高了CA系统的可靠性和安全性。     

基于数控加工的三次Bézier曲线变步长直线插补新算法

本文给出了基于数控加工的三次Bézier曲线变步长直线插补算法,和算法在程序上的实现.即在德卡斯特里奥算法和细化的基础上,引进Bézier曲线起点切矢与X轴夹角λ这个参数,通过控制相邻两段Bézier曲线起始切矢与X轴夹角λ的夹角差△λ在恒定范围内,对德氏点进行取舍,从而得到一组适合于数控加工的Bézier曲线插补点.     

基于数控加工的三次Bzier曲线变步长直线插补新算法

本文给出了基于数控加工的三次B啨ｚｉｅｒ曲线变步长直线插补算法 ,和算法在程序上的实现。即在德卡斯特里奥算法和细化的基础上 ,引进B啨ｚｉｅｒ曲线起点切矢与Ｘ轴夹角λ这个参数 ,通过控制相邻两段B啨ｚｉｅｒ曲线起始切矢与Ｘ轴夹角λ的夹角差△λ在恒定范围内 ,对德氏点进行取舍 ,从而得到一组适合于数控加工的B啨ｚｉｅｒ曲线插补点。     

基于改进ＡｌｅｘＮｅｔ的手腕骨图像成熟等级识别

ＣＨＮ 法是目前适用于我国评估骨龄的方法之一,其评估骨龄最关键的步骤是对手腕骨图像的成熟等级评定。传统的方法是由医学专家人工阅片,不仅工作量大、耗时长,评定的准确性还受到人的主观因素干扰。为了提高骨骼等级识别的准确率,提出了一种基于改进 ＡｌｅｘＮｅｔ的手腕骨图像等级识别方法,将优化的空间变换网络加入到 ＡｌｅｘＮｅｔ网络结构中,对特征图进行旋转、平移和缩放等变换操作以获取更有辨识度的特征信息;采用 Ｍａｘｏｕｔ激活函数作为网络中卷积层的激活函数,训练手腕骨图像成熟等级识别模型。实验结果表明：相比于原始 ＡｌｅｘＮｅｔ网络与其他几个常见的卷积神经网络,改进的 ＡｌｅｘＮｅｔ网络提高了网络模型对头状骨、钩骨、掌骨Ⅰ、远节指骨Ⅰ和中节指 骨Ⅴ等成熟等级识别的准确率,分 别 达 到 了８８．３９％,８５．３５％,７９．６９％,７９．４１％ 和８１．２９％。该方法可以为基于深度学习的骨龄评估方法提供新的技术参考。