一种用于锁定髓内钉的新型计算机辅助整形外科系统

介绍了一套用于整形外科的全自动机器人系统．该系统中的并联机器人取代了传统的复位工具,并提出了一种简单、准确的基于几何模型的对准方法,得到一条能够穿过髓内钉远端孔的三维路径,引导串联机器人锁定髓内钉．实验结果表明,该系统有足够的定位精度和稳定性,并可以大大减少手术所需时间．     

中心加焦、“平台+漏斗”两种高炉布料制度操作控制技术

对中心加焦和“平台+漏斗”两种高炉布料模式进行了介绍,分析两种布料制度特点和操作控制技术及其在马钢部分高炉上的运用,深入探讨针对不同炉况制定对应布料操作制度,并举例介绍了马钢2#高炉由中心加焦向“平台+漏斗”转换实例,对转换经验进行了总结。     

超临界CO2法再生油气回收用活性炭机理研究进展

储油罐中的原油及汽油等轻质油品在储存或运输过程中，部分轻组分蒸发产生多种对大气有毒、有害的挥发性有机物（VOCs）。在油气回收的终端环节，常采用活性炭对VOCs进行充分吸附达标后排放至大气。对吸附VOCs饱和的活性炭进行脱附再生，既可延长活性炭使用寿命，又可减少固体废弃物处理量。超临界CO₂再生活性炭方法较好地克服了传统的热再生法固有的缺陷，被认为是目前有前途的再生活性炭方法。本文详细阐述了超临界CO₂再生活性炭的机理研究现状，总结了机理研究的关键点及存在的问题，指出了VOCs在超临界CO₂作用下脱附的微观机理及脱附后的VOCs在活性炭中相关传质系数的计算模型为今后机理研究的关键突破口，为超临界CO₂再生活性炭基础理论的进一步完善指明了研究方向。     

短文本分类的ResLCNN模型

短文本分类是互联网文本数据处理中的关键任务之一.长短时记忆网络LSTM（long short-term memory）和卷积神经网络CNN（convolutional neural network）是广泛应用于短文本分类任务的两种深度学习模型.在计算机视觉和语音识别领域的深度学习研究表明,深层次的神经网络模型具有较好的表达数据特征的能力.受此启发,面向文本深度学习分类问题,提出基于3层LSTM和CNN网络结构的ResLCNN（residual-LSTM-CNN）深度学习模型.该模型有效结合LSTM获取文本序列数据的长距离依赖特征和CNN通过卷积操作获取句子局部特征的优势,同时借鉴残差模型理论,在第1层LSTM层与CNN层之间加入恒等映射,构建残差层,缓解深层模型梯度消失问题.为了探究深层短文本分类中ResLCNN模型的文本分类能力,在多种数据集上将其与LSTM、CNN及其组合模型进行对比实验.结果表明,相比于单层LSTM与CNN组合模型,ResLCNN深层模型在MR、SST-2和SST-5数据集上分别提高了1.0%、0.5%、0.47%的准确率,取得了更好的分类效果.     

基于用户属性与覆盖范围的意见领袖挖掘研究

针对微博信息的交互性和不确定性,本文提出一种基于用户属性与覆盖范围的意见领袖研究方法。该方法分别计算用户属性值和用户传播覆盖范围。根据粉丝忠实程度计算出用户属性值从而得到用户属性排名。利用用户间微博内容主题相似度构建贡献图,获得用户覆盖范围排名。最后,结合用户属性排名和用户覆盖范围排名生成最终的意见领袖排名。实验结果表明,本方法相比其它意见领袖挖掘方法有更好的效果。     

筑坝砂砾料现场大型相对密度试验应用研究

砂砾料筑坝材料质量控制标准一般按相对密度进行控制,目前室内相对密度试验由于试验设备尺寸限制,只能采用经过缩尺处理的模拟级配材料进行试验。现在大型机械设备在水利工程上广泛应用,在工程质量检测中经常出现相对密度大于100%的情况,为解决这种问题,前坪水库在现场对原级配砂砾料筑坝材料进行大型相对密度试验(包括最大干密度试验和最小干密度试验),校核和论证设计填筑标准的合理性,根据试验结果,合理确定砂砾料最大干密度等关键参数,为合理确定相对密度指标和施工质量控制提供基础依据。     

合蜂群杂草算法及其在灌溉制度优化中的应用

首先针对杂草算法容易早熟收敛的问题,将人工蜂群算法的寻优机制引入其中,提出了一种混合蜂群杂草算法。该算法对杂草种群中的每个个体利用采蜜蜂搜索方式进行变异,对群体最优个体利用跟随蜂搜索方式进行变异,用较优的变异结果替代原有个体,提高了算法的收敛精度。然后,通过对几个标准测试函数进行实验,验证了改进算法的优化性能。最后,将该算法应用到灌溉制度优化问题中,为制定灌溉水量分配方案提供了一种新的工具。     

MRI导航的机器人辅助微创外科手术系统设计

机器人辅助微创外科手术在当前医疗外科领域中发展迅速,磁共振成像(MRI)是近年来才应用于微创外科手术的成像技术,良好的物理特性和无电离辐射等优势使其处于介入放射学领域的前沿。文中介绍了由磁共振成像导航的机器人辅助微创外科手术系统的国内外研究现状,对系统涉及的术中磁共振成像扫描机系统设计、与磁共振相容的机器人系统设计、手术器械的主动和被动示踪和术中影像导航等技术进行了分析,并指出了今后的研究方向。     

二次冷轧机组带钢下表面润滑工艺补偿技术

 为了解决二次冷轧机组轧制过程中带钢上、下表面油膜厚度存在差异的问题,通过分析油膜厚度形成与演变机理,建立了二次冷轧机组带钢上、下表面析出油膜厚度计算模型。在此基础上,采用增加带钢下表面乳化液流量和乳化液配比浓度的方法,开发出一套二次冷轧机组带钢下表面润滑工艺补偿技术。通过该技术实现了二次冷轧机组带钢上、下表面轧制变形区油膜厚度均等的目标,同时,最大程度降低了带钢表面条状斑迹缺陷的发生率。并将该技术应用到国内某钢厂1 220二次冷轧机组,应用效果显著,典型钢种带钢上、下表面条状斑迹缺陷发生率大大降低,降低程度均在50%以上。