65号航空冷却液的泡沫倾向性研究

针对65号航空冷却液在过滤循环中出现泡沫较多的现象，对65号航空冷却液泡沫倾向性进行探究。按照石化行业标准《发动机冷却液泡沫倾向测定法（SH /T 0066-2002）》，利用冷却液泡沫倾向测定仪来评价65号航空冷却液泡沫倾向性，并进行水乙二醇溶液对照试验。结果表明，航空冷却液在低温和循环时间较长的情况下，其泡沫倾向性较大，而随着温度的升高和循环时间的缩短，泡沫倾向性有一定程度的改善；并且通过水乙二醇对照试验可知，冷却液的基础液泡沫倾向性较小。航空冷却液在过滤循环中出现的泡沫问题，是加入的添加剂所引起的。     

Discovery of New Antiproliferative Imidazopyrazole Acylhydrazones Able To Interact with Microtubule Systems

Even though immunotherapy has radically changed the search for anticancer therapies, there are still many different pathways that are open to intervention with traditional small molecules. To expand our investigation in the anticancer field, we report here a new series of compounds in which our previous pyrazole and imidazopyrazole scaffolds are linked to a differently decorated phenyl ring through an acylhydrazone linker. Preliminary tests on the library were performed at the National Cancer Institute (USA) against the full NCI 60 cell panel. The best compounds among the imidazopyrazole series were then tested by immunofluorescence staining for their inhibition of cell proliferation, apoptosis induction, and their effect on the cell cycle and on microtubules. Two compounds, in particular 4-benzyloxy-3-methoxybenzyliden imidazopyrazole-7-carbohydrazide showed good growth inhibition, with IC₅₀ values in the low-micromolar range, and induced apoptosis. Both compounds altered the cell-cycle phases with the appearance of polyploid cells. Immunofluorescence analysis evidenced microtubules alterations; tubulin polymerization assays and docking studies suggested the tubulin system to be the possible, although not exclusive, target of the new acylhydrazone series reported here.     

珲春地区高瓦斯矿井煤自然发火标志气体研究

为了探究珲春地区高瓦斯矿井煤自然发火情况，选取该地区板石煤矿22、23a和八连城煤矿18#、26#共4个煤层进行程序升温特性实验，分析了CO及烃类气体产生量随温度的变化规律，优选自然发火标志气体，测算煤自燃临界温度。结果表明，板石22、23a和八连城18#、26#四个煤层的自燃临界温度分别为101.0℃、97.6℃、121.0℃、169.1℃。CO和C2H4的初现温度大约在30℃与80～120℃，且产生量随温度单调递增，可作为煤自燃预测预报的主要参考指标|而同时，为了保证检测的全面与准确，还可以将规律性良好的其他烃类气体、烯烷比和链烷比进行辅助参考。     

基于深度卷积神经网络的视觉里程计研究

视觉里程计利用视频信息来估计相机运动的位姿参数，实现对智能体的定位。传统视觉里程计方法需要特征提取、特征匹配/跟踪、外点剔除、运动估计、优化等流程，解算非常复杂，因此，提出了基于卷积神经网络的方法来实现端对端的单目视觉里程计。借助卷积神经网络对彩色图片自动学习提取图像帧间变化的全局特征，将用于分类的卷积神经网络转化为帧间时序特征网络，通过三层全连接层输出相机的帧间相对位姿参数。在KITTI数据集上的实验结果表明，提出的Deep-CNN-VO模型可以较准确地估计车辆的运动轨迹，证明了方法的可行性。在简化了复杂模型的基础上，与传统的视觉里程计系统相比，该模型的精度也有所提高。     

飞机机械成品试验信息管理系统设计与应用

分析了航空企业飞机机械成品试验的现状,结合企业信息化管理的发展趋势,对飞机机械成品试验的流程进行梳理,基于ASP.NET技术研究开发了某企业飞机机械成品试验数据收集及信息管理系统,以实现飞机机械成品试验的流程化、数字化及显性化管理,避免因试验台管理不善造成的质量问题,实时掌握试验台状态,促进形成自主管理模式。     

楼宇型分布式能源系统设备容量和运行策略优化研究

设备容量优化和运行策略优化是分布式能源系统设计，运行的关键问题。为实现分布式能源系统的经济效益，能效水平和环境效益最大化，针对楼宇型分布式能源系统建立了相对普适化的物理模型和数学模型，以粒子群优化算法和线性规划相结合，采用两阶段优化方法计算系统的最优容量配置，并给出运行策略。以某写字楼的分布式能源系统为例，得到最优的系统设备容量和全年逐时运行策略，并采用遍历法验证计算结果的准确性。优化的分布式能源系统与传统供能系统相比，费用年值降低7.79%，年总能耗降低24.18%，污染物排放量减少了62.77 %。     

Probabilistic tree-based representation for solving minimum cost integer flow problems with nonlinear non-convex cost functions

The minimum cost flow problem (MCFP) is the most generic variation of the network flow problem which aims to transfer a commodity throughout the network to satisfy demands. The problem size (in terms of the number of nodes and arcs) and the shape of the cost function are the most critical factors when considering MCFPs. Existing mathematical programming techniques often assume the cost functions to be linear or convex. Unfortunately, the linearity and convexity assumptions are too restrictive for modelling many real-world scenarios. In addition, many real-world MCFPs are large-scale, with networks having a large number of nodes and arcs. In this paper, we propose a probabilistic tree-based genetic algorithm (PTbGA) for solving large-scale minimum cost integer flow problems with nonlinear non-convex cost functions. We first compare this probabilistic tree-based representation scheme with the priority-based representation scheme, which is the most commonly-used representation for solving MCFPs. We then compare the performance of PTbGA with that of the priority-based genetic algorithm (PrGA), and two state-of-the-art mathematical solvers on a set of MCFP instances. Our experimental results demonstrate the superiority and efficiency of PTbGA in dealing with large-sized MCFPs, as compared to the PrGA method and the mathematical solvers.     

基于深度网络迁移学习的致痫区脑电识别* .txt

摘要：致痫区脑电识别能够为癫痫外科手术提供重要的参考价值。提出了一种基于深度网络迁移学习的致痫区脑电识别算法。首先利用连续小波变换（CWT）对脑电信号进行时频分析，获得脑电信号时频图；然后迁移学习AlexNet网络模型，调整网络结构使之适应于致痫区脑电识别，将模型第7层全连接层输出作为脑电信号时频图的特征表示，最后利用支持向量机（SVM）、BP神经网络、长短期记忆网络（LSTM）、基于稀疏表达分类算法（SRC）、线性判别分析（LDA）等分类算法进行特征分类。基于开源脑电数据集采用十折交叉验证的方法对算法进行了验证,比较6种分类器的效果，得到SVM算法的平均特异性为8881%，灵敏度为8807%，准确率为8844%，证明了该方法识别致痫区脑电信号的有效性。 .txt     

一种下肢运动意图识别算法性能实时测评系统* .txt

摘要：对腿部运动意图识别算法的实时性能进行综合可靠的评价是实现下肢假肢灵活稳定控制的前提。提出一种逐层分级的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法，对算法的可靠性、稳定性以及运动意图识别速度进行综合评价。利用开发的运动意图识别算法评测系统，对基于肌电信号源和机械信号源的两种运动意图识别算法进行了实时性能测试，发现肌电信号源的算法识别时间大于机械信号源算法，但是其算法稳定性优于机械信号源算法。进一步地，还利用该评测系统有效地区分出正常识别策略与异常识别策略，发现正常策略的动作识别稳定系数比异常策略高25%左右。因此，所提的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法，能够对不同信号源算法以及不同识别策略的实时性能进行有效评价，为智能下肢假肢控制系统开发提供可供参考的测试平台。 .txt