RS—485串行接口及其构成的工业测控网络

ＲＳ－４８５串行接口具有电路结构简单、通讯速率高、通讯距离远等诸多优点,在集散工业测控系统中得到了广泛的应用。本文讨论了ＲＳ－４８５串行接口的特点,介绍了ＲＳ－４８５串行接口的具体电路及其典型的应用实例。     

工程施工的质量控制

本文介绍了施工项目的质量控制 ,提出了各种质量控制方法的应用范围和要点 ,使企业有针对性地建立完善的质量体系。     

PLC在制氧机板式切换控制系统上的应用

广东省韶关钢铁集团有限公司（以下简称韶钢）１号制氧机是６０年代投入使用的日本产１５００ ｍ~３／ｈ机组,空分板式切换系统采用电动凸轮控制系统,已使用３０年．由于长期连续工作,设备老化,凸轮严重磨损,时序无法控制,故障点多,且无替代的备品备件．针对这种情况,为了确保１号制氧机组能够稳定、可控、正常地运行,决定对该制氧机空分板式切换系统进行全面改造,由可编程控制器ＰＬＣ替代电动凸轮控制系统．改造后的系统,完全满足生产工艺要求,达到了较好的效果．１ 控制系统功能及工艺控制流程１．１ 控制系统的构成及功能分…     

北京城区河流沉水植物分布特征及环境因子关系研究

通过北京城区11条河流30个点位沉水植物及水环境因子调查,对沉水物物种分布、生态位特征及与水环境因子相互关系进行了研究,结果表明:北京城区河流均有沉水植物分布,春季优势种为菹草、穗花狐尾藻和篦齿眼子菜,夏季为金鱼藻、狐尾藻、篦齿眼子菜、黑藻、苦草及菹草.水深为影响城区河流沉水植物种类数量的重要因子,菹草为春季沉水植物管理关键物种.研究城区河流沉水植物分布特征及与水环境因子的关系,对北京市河流水生态环境的管理和持续改善具有重要的参考和指导意义.     

四维混沌系统及其在图像加密中的应用

传统基于低维混沌系统的图像加密算法往往具有密钥空间较小、安全性较差的问题。针对这些问题,首先提出了一类新的平衡点不稳定的四维离散混沌系统,通过数值仿真对该类系统进行了动力学行为分析,正的Lyapunov指数的个数可以达到三个。同时并基于该类混沌系统设计了一个新的图像加密方案,并进一步对明密文的分布直方图、相关系数、信息熵以及加密方案对参数的敏感性进行了分析。分析结果表明,该加密方案抵抗外来攻击的能力强,密钥空间可达2996△,具有较高的安全性。     

PI/PE/PI纳米纤维基复合锂电隔膜的开发

选用热稳定性好、介电性能优良的聚酰亚胺(PI)聚合物,采用静电纺丝技术制备PI纳米纤维膜,改性后再与改性PE商业隔膜复合,制备PI/PE/PI复合隔膜,用于锂离子电池隔膜。测试结果表明,复合膜相对于商业隔膜在热安全性、电化学性能方面优于商业PP/PE/PP三层隔膜,兼具低温热闭孔性和高温热暴走性能,机械性能完全满足锂电隔膜的要求,具有良好的应用前景。     

基于二叉知识树推理的可扩展智能排课系统

针对高等院校整体教学资源条件下的复杂多约束、多目标组合优化排课问题,提出了一种基于二叉树知识推理的可扩展智能排课算法并进行系统研发。结合实际教学过程中涉及的课程、时间、专业、教室、教师和可信度模型进行定义,构建了智能排课模型,设计了系统结构和排课算法。原型系统利用不确定性推理巧妙地解决了排课过程中棘手的软约束问题,并将二叉知识树引入知识库存储结构以解决系统的灵活性和可扩展性问题,使原型系统能够适应动态大规模排课需求。     

探索性测试在APP项目中的应用

介绍了软件测试的概念和基本类型,对最新的探索性测试进行了研究,对比了探索性测试和脚本测试的差别和优缺点,研究了探索性测试的一般方法、优缺点,对业界常见的探索性测试工具做了初步的研究,并给出了探索性测试适用的一些场景.     

GRU改进算法对实时策略游戏中指令类型的预测

从人工智能技术的角度来看,实时性策略(RTS,Real-Time Strategy)游戏是最复杂和最具挑战性的领域之一.一些实时策略游戏不仅具有状态动作空间巨大、环境部分可观测和即时性的特点,而且具有稀疏决策的特征.为了解决在实时策略游戏中决策比较稀疏的条件下进行指令类型的选择问题,引入了一种使用带权重的交叉熵损失函数的GRU神经网络模型.为验证所提方法的有效性,实验在游戏仿真平台上对GRU神经网络模型进行了综合评估.实验结果表明,对实时策略游戏中决策稀疏条件下的指令类型选择,改进的GRU网络模型是有效且稳定的.     

基于边缘关注模型的语义分割方法

肝脏是人体代谢功能的主要器官,目前机器学习在肝脏影像语义分割研究中的难点有：1）肝脏中间部位有下腔静脉、软组织和血管,甚至有坏死或肝裂等情况;2）肝脏与一些邻近器官之间的边界模糊,难以分辨。针对这些问题,提出了边缘关注模型（EAM）及边缘关注网络（EANet）。该网络采用了Encoder-Decoder（编码-解码）的模型框架：在编码器中运用了在ImageNet上预训练好的残差网络ResNet34和EAM,由此来充分获取肝脏边缘的细节特征信息;在解码器中则运用了反卷积操作和EAM对有效信息进行特征提取,进而得到肝脏影像的语义分割图。最后,对分割后噪声较大的图片实施了平滑处理。在三个数据集上与AHCNet进行对比,结果显示：在3Dircadb数据集上,EANet的体积重叠误差（VOE）和相对体积差异（RVD）分别降低了1.95个百分点和0.11个百分点,且DICE精度提高了1.58个百分点;在Sliver07数据集上,EANet的VOE、最大表面距离（MSD）和均方差对称表面距离（RMSD）分别降低了大约1个百分点、3.3 mm和0.2 mm;在某医院临床MRI肝脏影像数据集上,EANet的VOE和RVD分别降低了0.88个百分点和0.31个百分点,且DICE精度提高了1.48个百分点。实验结果表明,所提出的EANet具有较好的肝脏图像分割效果。