一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测方法北大核心

提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。     

光栅对石墨烯太赫兹光学性质的影响

在不考虑等离激元诱导效应的情况下，利用玻尔兹曼平衡方程方法从理论上研究了金属光栅结构对石墨烯光电导率的直接影响。研究发现由于光栅对入射光的动量补偿作用，光栅对石墨烯的带内光电导率产生了显著的影响，使得在石墨烯的太赫兹吸收窗口区域出现光电导率峰，并且该光电导率峰可由光栅周期、电子浓度以及温度来调控。该研究有助于深入理解光栅结构对光电材料的影响，并表明光栅-石墨烯体系可以应用于可调谐的太赫兹光电器件，如太赫兹探测器。     

基于多尺度特征校准的图像协调化方法

图像组合是图像处理中一个重要操作，然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节，其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致，从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而，现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异，忽略了图像局部的亮度变化差异，这使得图像整体的光照不协调。为此，该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块，该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化，然后利用解码器重构出图像，并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证，结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法，验证了该方法的有效性。     

南轻YXP系列饮料洗瓶机的发展沿革

随着中国饮料市场的升温,南京轻工业机械厂于2004年设计开发了YXP双端式饮料洗瓶机,该设备最初是针对百事可乐玻璃瓶进行清洗,后来为了提高洗净率演变成为附加超声波装置的,并且还研发出酸梅汤玻璃瓶清洗,瓶盒间距有83、78、105 mm。由于饮料瓶大部分不带标纸,所以该设备不带除标,我厂也根据带标饮料瓶又推出过带除标机构的饮料洗瓶机。箱体多种组合方式,一般为两碱槽,三个圆弧头,根据用户浸泡时间需要,对箱体进行了多种组合方式。     

CFETR水冷陶瓷增殖剂包层模块产氚率实验验证

水冷陶瓷增殖剂（WCCB）包层作为中国聚变工程试验堆（CFETR）候选包层之一，承担着氚增殖、核热提取、屏蔽等重要涉核功能，其中子学设计的可靠性直接影响CFETR氚自持目标的实现。为验证中子学设计工具，即MCNP和FNEDL3.0数据库，在WCCB包层中子学设计中的可靠性，基于研制出的WCCB包层模块，在DT中子环境下开展中子学实验，对以产氚率（TPR）为代表的中子学参数进行了模拟值（C）和实验值（E）对比分析。结果表明，模块中轴线位置处TPR的C/E为0.97?1.08，而模块边缘位置处TPR的C/E为0.65?0.82；模块钛酸锂层边缘区197Au（n，γ）198Au反应率的C/E为0.72?0.90，表明模块边缘区存在非期望的散射中子，导致该区TPR模拟值和实验值偏离较大。     

填料类型与填充率对短程硝化的影响研究

研究不同填料类型与不同填充率对氨氮转化能力及亚氮积累效果影响。结果表明,在填充率相同的情况下,比表面积800 m²/m³的PE-03型号填料亚硝化效果最佳,氨氮转化50%,亚氮积累99%,PE-04型号填料比表面积1 200 m²/m³,相比于PE-03,氨氮转化降低5%、亚氮积累降低3%,PE-05型号填料比表面积510 m²/m³,相比于PE-03,氨氮转化30%、亚氮积累92%;随着填料填充率10%增加到30%,氨氮转化能力从20%增长至55%,之后再增加填充料,会小范围减小亚硝化能力,最低降至48%,由于该阶段亚硝化稳定运行,AOB优势生长,填充率的改变对亚氮积累率的影响不大。不同填料类型的影响研究中,PE-03型号的填料效果最佳;在填充率的考察中,随着同种填料填充率的增加,氨氮转化能力先增加后略微减小,对亚氮积累的情况影响较小;综合经济及技术因素,确定悬浮填料取材为PE-03型号,比表面积为800 m²/m³