融合重检测机制的卷积回归网络目标跟踪算法

针对基于人工特征的背景感知相关滤波（CACF）算法在形变、运动模糊、低分辨率情形跟踪效果较差以及跟踪器遇到严重遮挡等情形容易陷入局部最优而导致跟踪失败的问题，提出一种融合重检测机制的卷积回归网络（CRN）目标跟踪算法。在训练阶段，将相关滤波作为CRN层融入进深度神经网络，使网络成为一个整体进行端到端训练；在跟踪阶段，通过残差连接融合不同网络层及其响应值，同时引入重检测机制使算法从潜在的跟踪失败中恢复，当响应值低于给定阈值时激活检测器。在数据集OTB-2013上的实验表明，所提算法在50个视频序列上精确度达到88.1%，相比原始CACF算法提高9.7个百分点，在具有形变、运动模糊等属性的视频序列上相比原始算法表现更优秀。     

Blended Emotion in-the-Wild: Multi-label Facial Expression Recognition Using Crowdsourced Annotations and Deep Locality Feature Learning

International Journal of Computer Vision - Comprehending different categories of facial expressions plays a great role in the design of computational model analyzing human perceived and affective...     

西藏甲玛超大型斑岩成矿系统找矿方向

甲玛矿床位于西藏冈底斯成矿带，其勘查和研究程度均较高，矿体由斑岩型矿体、矽卡岩型矿体、角岩型矿体及外围独立金矿体组成，具有多元矿体结构，其成矿元素为Cu、Mo、Pb、Zn、Au和Ag，呈现多金属成矿作用特征。矿区深部及外围的勘查找矿方向一直是地质学者们关注的热点。在斑岩成矿系统理论的指导下，近年来在甲玛矿区深部及外围取得了重大找矿突破。基于最新勘查成果，甲玛矿床共探获铜资源储量超过850×10⁴ t，钼资源量达91×10⁴ t，铅锌资源量超过150×10⁴ t，伴生金储量为220 t，伴生银储量超过1×10⁴ t，达到超大型矿床规模。为进一步指导区域及外围勘查找矿工作，以甲玛矿区最新勘查成果为基础，通过对矿区钻孔的详细编录，采用地表构造蚀变填图等方法，系统解剖了甲玛矿区不同矿段的矿体地质结构，并揭示了其矿床地质特征。结合甲玛矿区新发现的主矿段深部的厚大矽卡岩矿体和外围则古朗北矿段的巨厚斑岩型矿体，分析了矿区深部及外围找矿潜力，认为甲玛矿区深部仍存在厚大矽卡岩铜钼矿体和斑岩钼矿体，应进一步加强对外围则古朗北矿段新发现的斑岩矿体、矽卡岩矿体和角岩型矿体的勘查，建立新的资源储备。此外，归纳总结有效勘查找矿方法，以期为深入探究甲玛矿床成矿作用和创建综合勘查找矿模型提供参考依据，并通过系统梳理矿区已有勘查和研究资料，总结甲玛矿床的找矿标志，为区域类似矿床的地质勘查提供重要线索，也为青藏高原斑岩成矿系统的勘查和研究工作奠定坚实基础。     

Association of size‐fractionated indoor particulate matter and black carbon with heart rate variability in healthy elderly women in Beijing

Associations between size‐fractionated indoor particulate matter (PM) and black carbon (BC) and heart rate variability (HRV) and heart rate (HR) in elderly women remain unclear. Twenty‐nine healthy elderly women were measured for 24‐hour HRV/HR indices. Real‐time size‐fractionated indoor PM and BC were monitored on the same day and on the preceding day. Mixed‐effects models were applied to investigate the associations between pollutants and HRV/HR indices. Increases in size‐fractionated indoor PM were significantly associated with declines in power in the high‐frequency band (HF), power in the low‐frequency band (LF), and standard deviation of all NN intervals (SDNN). The largest decline in HF was 19% at 5‐minute moving average for an interquartile range (IQR) increase (24 μg/m³) in PM_0.5. The results showed that smaller particles could lead to greater reductions in HRV indices. The reported associations were modified by body mass index (BMI): Declines in HF at 5‐minute average for an IQR increase in PM_0.5 were 34.5% and 1.0% for overweight (BMI ≥25 kg/m²) and normal‐weight (BMI <25 kg/m²) participants, respectively. Moreover, negative associations between BC and HRV indices were found to be significant in overweight participants. Increases in size‐fractionated indoor PM and BC were associated with compromised cardiac autonomic function in healthy elderly women, especially overweight ones.     

芽孢杆菌Bacillus sp.dwc-2对模拟地下水中U(Ⅵ)的还原行为研究

在厌氧条件下研究了西南地区一种典型土壤微生物芽孢杆菌Bacillus sp.dwc-2对模拟地下水中U(Ⅵ)的还原行为，重点考察了时间、无机阴离子、腐殖酸（HA）及富里酸（FA）对还原的影响，并利用TEM、EDS、SAED和XPS对还原后的样品进行了表征。结果表明：在pH=7.0、c_NaHCO3=5 mmol/L和T=303 K条件下，Bacillus sp.dwc-2对U(Ⅵ)的还原率随时间的增加而增加，24 h内最大还原率为12.2%，此后则随时间的增加逐渐降低；HA和FA对U(Ⅵ)的微生物还原行为有一定影响，其中HA和FA浓度为25 mg/L时，U(Ⅵ)的还原在24 h最明显，其还原率分别为14.2%和16.2%，但随着HA和FA浓度的继续增加，因在U(Ⅵ)离子与HA、FA形成的配合物表面形成致密的腐殖层，抑制了电子的转移，阻止了U(Ⅵ)的还原。此外，研究表明HCO₃^-也会抑制U(Ⅵ)的还原。TEM-SAED和XPS分析证实了还原过程中U(Ⅳ)的存在。上述结果可为真实环境中微生物还原U(Ⅵ)提供基础数据和参考。     

AB-BNCT中子靶物理设计分析

质子加速器适用于为硼中子俘获治疗提供中子源，其中子源强及能谱较反应堆中子源更具可调性。中子靶物理计算分析是加速器中子源设计的基础，为其提供粒子能量、流强等参数需求分析，并为靶体结构尺寸设计、中子慢化和屏蔽分析等提供前端参数。本文利用MCNPX蒙特卡罗程序，通过对质子打靶的中子产额和能谱、靶体能量沉积、打靶后靶材放射性活度和中子出射空间角分布等进行研究，提出能量2.5 MeV质子轰击100～200 μm锂靶的设计，并用模拟计算数据论证其合理性。该设计中子源在1 mA流强质子轰击下，源强可达9.74×10¹¹ s^-1；拟设计15 mA、2.5 MeV质子束产生的中子源，在治疗过程中靶材放射性活度累积最大值约为1.44×10¹³ Bq。     

酞菁蓝/蒽醌蓝研磨复配炭黑对织物印花色相的影响

将酞菁蓝颜料及蒽醌蓝与炭黑复配,以木质素磺酸钠为分散剂,用砂磨法制备纯黑色相炭黑色浆。结果显示,研磨1 h后粒径在108 nm左右,炭黑分布较窄,PDI为0. 083 9;SEM测试显示分散体颗粒大小分布均匀,分散性良好;该水性炭黑色浆体系稳定性较好。随着体系蓝色用量增加2. 5%,色浆a^*、b^*值均趋近于0,接近于纯黑色相。     

管道清管器运行速度控制技术研究进展

随着对管道安全问题和降本增效理念的逐步重视，管道清管操作已成为全世界油气管道运行中必不可少的作业规程，清管器的运行速度是需要重点控制的参数之一，当其处于合理区间内时（原油管道1~5m/s，天然气管道2~7m/s），清管效果最佳。本文基于对管道清管数学模型的研究，首先论述了不同的被动控制方法，认为该方法较为灵活，应用广泛，对不同入口条件下清管器速度的准确计算是能否控制清管器速度处于合理区间的关键；然后对不同的主动控制方法进行了研究，研究表明：射流清管器速度控制的核心是旁通率的优选，其依赖于压降系数、皮碗与管壁间摩擦力的准确计算，建立简便可靠的摩擦力工程计算模型将有助于射流清管技术应用的进一步推广；最终本文对清管器智能调速技术进行综述和展望，指出发展稳定可靠的国产智能调速技术是未来重点研究方向。     

[成形过程的数据挖掘与深度学习方法]基于机器学习的管材弯曲回弹有效预测与补偿

采用基于优化的误差反向传播(BP)神经网络的机器学习算法建模，提出了考虑材料参数、几何参数等多因素的弯管回弹精确预测和高效控制方法。该方法通过引入非线性惯性权重及遗传算法的杂交算子，改进了粒子群优化(PSO)算法，进而通过改进的PSO算法对BP神经网络进行优化，构建了基于改进的PSO-BP神经网络机器学习回弹预测和补偿模型。以多种规格的铝合金数控弯管构件为对象，将实际生产中不同规格、批次、成形参数下回弹数据作为训练样本，实现了所建机器学习预测模型的应用验证。所建模型获得的预测结果平均相对误差为6.3%，与未优化的BP神经网络等传统模型相比，预测精度最大提高了18.5%，计算时间可从1.5 h缩短至300 s，同时实现了回弹预测与补偿精度以及计算效率的显著提高。     

往复式活塞压缩机中间喷液制冷系统的(火用)分析

通过对往复式活塞压缩机进行改造，在单级活塞压缩系统的基础上搭建了一种中间喷液冷却的准两级压缩系统并在蒸发温度为-20 ℃的工况下进行实验测量，根据实验数据对单级活塞压缩系统和新型中间喷液冷却活塞压缩系统的COP、〖HT5”，7”〗火〖KG-*3〗用〖HT5”〗损失和〖HT5”，7”〗火〖KG-*3〗用〖HT5”〗效率进行计算。结果表明：加入中间喷液冷却系统后，系统的COP由1.27提升至1.36，单位制冷量由155.1 kJ/kg提升至176.7 kJ/kg；单级活塞压缩系统〖HT5”，7”〗火〖KG-*3〗用〖HT5”〗损失较大的部分是压缩机和膨胀阀，分别占压缩机输入〖HT5”，7”〗火〖KG-*3〗用〖HT5”〗的16.2%和14.8%，加入中间喷液冷却系统后压缩机部分的〖HT5”，7”〗火〖KG-*3〗用〖HT5”〗损失明显降低，仅占压缩机输入〖HT5”，7”〗火〖KG-*3〗用〖HT5”〗的3.6%，冷凝器及膨胀阀的〖HT5”，7”〗火〖KG-*3〗用〖HT5”〗损比也有所下降。