基于CNN的人体姿态识别

姿态识别是人机交互中重要的研究课题之一，随着机器学习与神经网络的发展，研究的方式和成果趋于多样化，姿态识别的应用价值也日趋广泛。本文通过构建卷积神经网络模型，该模型共有11层，在对采样的数据集中5种人体姿态进行卷积与池化操作，最后进入全连接层进行分类，从而完成对数据集的训练和识别。结果显示，相较于机器学习方法，该模型的识别性能更加优秀，且免去了复杂的特征提取方式设计，让网络自身提取特征进行识别分类，效果更好。     

瞬态闭锁试验在0.13 μm大规模集成电路中引起的潜在损伤

瞬态剂量率辐射试验会引起集成电路发生损伤或失效，其原因至少有两种：闭锁大电流引起的电路内部金属互连熔融；累积电离总剂量引起的氧化层电荷造成阈值电压偏移。本文以一种0.13 μm体硅CMOS处理器为对象，研究了瞬态剂量率和稳态电离总剂量辐射效应规律。结果表明：瞬态剂量率闭锁效应对处理器造成了显著的潜在损伤，导致其总剂量失效阈值从1 030 Gy(Si)降低至600 Gy(Si)。研究结论对于大规模集成电路的可靠性评估和指导辐射加固设计有重要参考意义。     

0Cr17Ni4Cu4Nb传感器断裂原因分析

某力学传感器在出厂检验流程中发生断裂失效,为了确定失效原因,防止此类失效事件再次发生,实验对该传感器的力学性能、金相组织和断口形貌进行了分析,确定了断裂原因。结果表明,传感器的失效模式为氢致延迟开裂,材料中氢含量偏高和开裂位置机加工质量较差是导致传感器发生氢致开裂的主要原因。结合失效原因,提出了改进措施。     

某矿快速掘进最优炮孔间距的选择

山西某矿5308底抽巷在掘进过程中速度慢、效率低，直接影响工作面的瓦斯抽采，为了改善上述情形，对炮孔间距进行研究。通过使用ANSYS软件对不同炮孔间距下快速掘进效果的模拟分析，并经现场验证，得出了适应该矿的最佳炮孔间距。结果表明：炮孔间距为500 mm时，爆破产生裂隙发育范围和岩石损伤区域都最大，快速掘进的效果最好。     

萝卜硫素介导Akt/p70S6K信号传导诱导人鼻咽癌CNE-2细胞凋亡

目的:研究萝卜硫素对人鼻咽癌CNE-2细胞增殖、凋亡的影响及其对Akt/p70S6K信号传导的作用。方法:采用CCK-8实验分析萝卜硫素对CNE-2细胞生长增殖的影响，流式细胞仪检测萝卜硫素对CNE-2细胞凋亡率及细胞周期分布的影响，Western blot技术检测CNE-2细胞中调控细胞周期的相关蛋白及Akt/p70S6K信号通路关键蛋白的表达水平。结果:采用萝卜硫素干预CNE-2细胞后，细胞增殖抑制率及凋亡率相对于对照组呈浓度依赖的方式显著增高，差异有统计学意义（P<0.05）；流式细胞仪分析提示，萝卜硫素干预能够将细胞停留在S期及G2/M期，并且萝卜硫素还能抑制细胞周期蛋白Cyclin A、Cyclin B、Cyclin D、Cyclin E以及CDK/p34的表达水平，与对照组相比差异有统计学意义（P<0.05）；此外，萝卜硫素还能抑制Akt/p70S6K信号通路关键蛋白p-Akt及p70S6K蛋白表达水平（P<0.05），但萝卜硫素与Akt激动剂IGF-I共同处理细胞后，上述蛋白表达量与对照组相比没有统计学差异（P>0.05）。结论:萝卜硫素可能通过干扰CNE-2细胞中Akt/p70S6K信号传导而发挥有效的抗增殖及促凋亡的作用。     

基于粒子群优化和支持向量机的花粉浓度预测模型

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法和支持向量机（SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量；其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数；然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型；最后，使用优化后的模型对花粉未来24 h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。     

ATSP:时态网络可视化的自适应时间片划分方法

现有的时态网络可视化方法大多采用等量时间片来可视化网络的演变，不利于时态模式的快速挖掘和发现。为此，根据时态网络固有的特征提出自适应时间片划分方法（Adaptive Time Slice Partition method，ATSP）。在时态网络的两种表示方式（基于事件的表示方式和基于快照的表示方式）的基础上，构建了ATSP的基础模型，同时提出了一种改进模型用来描述事件间隔时间服从长尾分布的时态网络。为了实现时间片的不等量划分，针对探索任务的不同提出了基于时态模式的ATSP规则和基于中心节点的ATSP规则，并提出了实现算法--层次划分算法（Hierarchical Partition algorithm，HP）和增量划分算法（Incremental Partition algorithm，IP）。实验结果表明，ATSP方法比传统的时间片划分方法更能准确地表示网络的时态特征，且该方法应用于可视化时，能有效归纳并展示网络的特征，明显提高了视觉分析的效率。     

不同热解工艺下半焦的微观结构特点及其对燃烧性能的影响

摘要：对比研究了3种直立内热炉半焦(熄焦方式分别为水泡熄焦、喷水熄焦及烟气干熄焦)及一种流化床热解半焦的微观结构及燃烧性能。通过对半焦组成、孔隙结构、有机官能团、碳化学结构及半焦微晶结构分析，获得了不同低温热解工艺半焦的组成及微观结构特点，明确了组成及微观结构与燃烧性能之间的关系。结果表明，不同热解工艺半焦的组成和微观结构差异明显，其对半焦的燃烧性能影响显著。干熄焦碳化学结构缺陷比例大，快速热解半焦孔隙结构发0达、挥发分高，与水喷焦相比水泡焦石墨化程度低；水喷焦燃烧性能优于水泡焦，干法所得半焦的燃烧性优于湿法；半焦的挥发分含量决定其燃点，在快升温速率条件下孔隙结构对半焦的燃烧性能影响较大，而慢升温速率条件下有序化度对半焦的燃烧性能影响较大。     

罩式退火温度对高强IF钢组织及性能的影响

为研究不同退火温度下高强IF钢的组织性能及织构的变化规律,采用温箱式电阻炉加热模拟罩式退火工艺,研究了不同退火温度下高强IF钢210P1冷轧板力学性能;对不同退火温度钢板的r90进行了统计并对其进行显微组织观察;采用X射线衍射仪及热场发射扫描电镜对不同退火温度的罩式退火成品板进行了织构分析。结果表明,在高强IF钢210P1冷轧板的罩式退火过程中,提高退火温度将使晶粒明显长大。随着退火温度的升高,屈服强度及抗拉强度下降,伸长率升高,n值略有上升,板材横向r值增加较明显,有利织构{111}取向密度增加,不利织构{100}取向密度降低。     

Selective clustering for representative paintings selection

Multimedia Tools and Applications - Selective classification (or rejection based classification) has been proved useful in many applications. In this paper we describe a selective clustering...