CIM技术在城市水环境治理中的应用研究

目前城市水环境治理主要采用"黑臭在河里,根源在岸上,关键在排口"的治理思路,通过源头截污与排口治理,解决城市与河道污染问题.通过现有治理技术,雨天污水溢流的面源污染问题以及城市扩容及其他特殊情况造成的污染问题未能得到有效解决.采用CIM技术,展示城市整体信息状况,能够有效模拟展现各种状况并找出原因.通过分析BIM模型、...     

汽车内饰纺织品整理技术研究与应用进展

结合汽车内饰纺织品的设计开发需要,从感知质量提升类和功能价值附加类两个方面,详细介绍了数码喷墨印花技术、激光表面处理技术、3D压纹技术以及抗菌、阻燃、硬挺、芳香、负离子等功能整理技术的工作原理和应用进展情况。最后指出,未来汽车内饰纺织品的整理技术会向绿色、环保和高性能、智能化方向发展。     

曲克芦丁脑蛋白水解物注射液治疗急性脑梗死疗效分析

目的:探讨曲克芦丁脑蛋白水解物注射液治疗急性脑梗死(ACI)的临床效果。方法:选取30例急性脑梗死患者,随机分为两组,治疗组给予曲克芦丁脑蛋白水解物注射液治疗,静脉滴注,对照组选用胞磷胆碱注射液、银杏达莫注射液治疗,静脉滴注,1次/d,两组均以15 d为1个疗程。比较治疗前后神经功能缺损的变化。结果:治疗组治疗急性脑梗死的效果明显,神经功能缺损评分明显降低,临床疗效较好,与对照组比较有显著性差异(P0.05)。结论:曲克芦丁脑蛋白水解物具有扩充血管、防止血栓、保护脑组织的作用,对急性脑梗死疗效显著,无明显的不良反应。。     

加州奥兰治县低影响开发:实施和评估中的挑战与对策

本文首先介绍美国加利福尼亚州奥兰治县从严重破坏自然溪流形态、栖息地和水质的粗放发展方式,转向平衡城市开发前后水文特征和自然环境的低影响开发历程;然后总结奥兰治县在实施和评估低影响开发绩效方面的逻辑框架和创新方法。奥兰治县通过参与区域低影响开发项目评估研究、制定低影响发展指导文件、创造评估低影响开发性能的系统框架,将低影响开发的实施和评估标准化,而在低影响开发受限区域则利用水质信贷交易建立替代性项目。本文通过对两个实际案例(格拉塞尔园区评估项目和莱格西园区水质交易项目)的分析,认为低影响开发设计前的场地调查、模拟和监测工作,实施后的标准化监测和数据共享,以及灵活的水质交易机制是低影响开发项目成功的关键。奥兰治县经验可为中国城市进行低影响开发实施和评估提供方法借鉴。     

自动翻页手机扫描支架

随着智能手机的迅速发展,手机的功能越来越强大,一部智能手机可以实现许多其他功能。为了纸质书籍实现自动翻页,达到自动扫描和阅读的目的,设计出一套能够自动翻页且借助手机APP扫描记录内容的机械装置。本装置针对不同规格页面都可自动对焦,对多页样本自动翻页,操作简单,减轻了劳动强度,提高了工作效率。     

基于谱聚类的高阶模糊时序自适应预测方法

结合数据特征及分布特点提出一种基于谱聚类的模糊时间序列自适应预测方法。首先基于谱聚类的思想,根据样本数据特征获取其所属论域的个数及范围,实现向模糊时间序列的自适应转化;然后基于Markov概率模型表示模糊时间序列中的模糊关系,从而对多步模糊关系、高阶模糊关系及模糊关系的稳态进行求解;最后获取预测值的可能模糊状态,进而利用去模糊化方法将其还原为预测值。在真实以及人工时间序列数据上的实验表明了所提方法的合理性与有效性。     

蔓荆子化学成分研究新进展

近年研究发现二萜、黄酮、木脂素类等化合物是中药蔓荆子发挥抗癌作用的物质基础,为中药蔓荆子用于癌症治疗的民间用法提供了科学依据。其中劳丹烷型二萜1~6,黄酮7~9,11~12,和木脂素化类化合物15是新的细胞周期抑制剂,为细胞周期抑制剂提供了新的结构类型,也为抗癌药的研究提供了新的先导化合物。     

基于EMD的复合储能不同控制策略对比分析

风电的规模化发展对电力系统造成了很大影响,因此利用复合储能系统进行并网风电的波动平抑具有重要意义。首先,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)将风电分解为不同的固有模态函数(intrinsic mode function,IM F)分量,通过不同的策略对比,挖掘风电并网的选取原则,在兼顾储能经济性的条件下使其得到有效平滑。然后,以储能爬坡功率为约束,对比选取不同的控制策略,实现蓄电池和超级电容器之间的功率分配。最后,通过算例分析验证了控制策略的有效性,为风电功率波动的平抑提供参考。     

两阶段特征提取策略的图像去雾

目的 传统以先验知识为基础的去雾算法,如最大化饱和度、暗通道等,在某些特定场景下效果非常不稳定,会出现色彩扭曲和光晕等现象。由于标注好的训练数据严重不足、特征的冗余性等原因,传统基于学习的去雾算法容易导致模型过拟合。为克服这些问题,本文提出一种基于两阶段特征提取的场景透射率回归去雾方法。方法 在第1阶段,提取图像在颜色空间上的饱和度、最小通道、最大通道以及灰度图的盖博响应等43维特征作为初始雾的特征,并在提取的特征图像局部窗口内,进一步提取最小值、最大值、均值、方差、偏度、峰度、高斯均值等7维特征。在第2阶段,将提取的43×7=301个维度特征组成表征雾的二阶段特征向量。最后采用支持向量机进行训练,得到雾的特征向量和场景透射率的回归模型。结果 实验结果表明,本文算法取得了非常好的去雾效果。平均梯度值为4.475,高于所有对比算法;峰值信噪比为18.150 dB,仅次于多尺度卷积神经网络去雾算法;结构相似性为0.867,处于较高水平;去雾后的亮度和对比度,也均排于前列。本文算法的去雾测试性能接近甚至超过了已有的基于深度学习的去雾算法,表明本文提出的两阶段特征能够很好地对雾进行表征,实现了小样本学习的高效去雾。结论 本文通过两阶段的特征提取策略,极大提升了算法的鲁棒性,仅需要极少量样本就能训练得到性能很好的去雾模型,具有很好的泛化性能。     

电磁无心夹具在非磁性材料轴承零件生产加工中的应用

电磁无心夹具是一种利用磁特性进行工作的夹具,在磁性材料回转体的生产加工中效率高,加工出的产品精度高、效果好,在磁性材料的轴承生产加工中得到广泛应用。为了使其优点能在非磁性材料轴承零件的生产加工中应用,设计了一种非磁性材料回转体的电磁无心夹具生产加工用夹具。