矿工用洗涤剂配方的研究

煤矿工人清洁体表煤黑、油污和灰尘的洗涤用品,历来主要依靠肥皂。虽然有一定的清洁效果,但存在的问题也不容忽视。本文研究了一种专用于煤矿工人清洗的产品,并且经过实验效果理想。     

多输入多输出—非正交多址接入系统融合用户调度的下行波束赋形设计

针对多输入多输出—非正交多址接入（MIMO-NOMA）技术中用户间干扰较大的问题，提出了一种融合用户调度的波束赋形（BF）算法。首先，在进行用户调度时，为了同时兼顾簇内用户干扰和簇间用户干扰，根据各用户信道的差异性，利用L1-范数正则化方法对所有用户分组情况进行初步稀疏化处理，进而从各用户信道相关性角度出发，将信道相关性大的两个用户分为一簇；其次，结合部分发射功率控制（FTPC）策略实现簇内用户功率分配；最后，根据和速率最大化准则构建一目标优化函数，进而利用连续凸逼近（SCA）算法对其进行求解，以获得波束赋形矩阵。理论分析和链路仿真表明，与传统的正交多址接入技术相比，在系统容量方面实现了84.3%的提升；与传统的相关性用户分簇方法相比，在公平性方面实现了20.2%的提升。实验结果表明，该方案不仅有效地抑制了簇内用户干扰和簇间用户干扰，同时，又保证了用户间的公平性。     

计算机系统结构课程实验方案设计

针对目前国内系统结构课程难以开出实验的状况,在分析基于硬件实验和基于模拟器实验优缺点的基础上,指出采用基于模拟器的实验是一种很好的选择,能实现不用花钱买设备就能开出实验的效果。介绍我们设计的实验方案,该方案在同济大学两个年级中实际使用,取得很好的教学效果。     

QM基因研究进展

对QM基因的研究进展做了综述,希望为深入开展不同物种QM基因功能研究提供一些参考。     

改进YOLOv3在航拍目标检测中的应用

近年来,基于深度学习的航拍目标检测在无人驾驶、军事侦察、灾害检测等领域有着广泛的应用,更精确、高效的算法是目前航拍目标检测研究的热点与难点。提出一种基于改进YOLOv3算法的航拍目标检测方法,对航拍数据集进行目标先验框维度聚类、优化锚点参数,提高了网络对航拍目标的检测有效性。同时对原网络进行改进,减少部分卷积操作并引入跳跃连接机制降低特征冗余,提高了检测准确率,并降低了小目标的误检率与漏检率。实验结果表明,改进YOLOv3算法相较于原始YOLOv3算法的效果有明显提升,对于较高分辨率的航拍图像,加快了网络的收敛速度,并在保证实时性的前提下,将检测平均准确率（mean Average Precision,mAP）提高了12.7%。     

“计算机系统结构”课程内容体系的研究

本文针对目前国内高校计算机专业教学中普遍存在的"重视软件课程、轻视硬件课程"的现象,分析了计算机硬件类课程教学中存在的主要问题,结合自己多年的教学经验,提出了硬件类课程教学改革和学生创新能力培养的几点对策。     

七自由度车-路耦合模型设计及试验研究

针对车辆在行驶状态下车轮对路面的动载荷变化情况，根据车辆对路面的动力学响应理论建立了七自由度车-路耦合数值仿真模型。为进一步证明车辆前后车轮产生的动载荷具有相干性和规律性，搭建了车-路耦合模型试验装置并进行了相关试验研究。装置设计包括：车辆模型基于四轮七自由度车辆模型搭建；路面模型基于Kelvin地基上的Kichhoff薄板理论搭建。试验结果表明：所设计的模型试验装置能够证明车辆在不同载荷和速度下产生的动载荷具有相干性和规律性，仿真数据与试验数据幅值基本吻合，证明数值仿真方法合理，可对工程设计提供参考。     

基于AR能量比-FCM的滚动轴承退化状态定量评估

在长期的使用过程中,滚动轴承的使用性能会发生不同程度的退化,如果能对工作中滚动轴承的退化程度定量评估,则可以避免事故的发生。使用自回归模型对滚动轴承全寿命周期的振动信号进行滤波,计算滤波后剩余分量能量与滤波后信号能量的比值,即AR能量比,以此作为特征向量。采用min-max标准化方法处理得到的特征向量,输入到建立好的模糊C均值(FCM)模型中,得到性能退化指标DI值,并描绘出性能退化曲线。对信号进行包络谱分析,验证评估结果的正确性。     

玻璃及石材幕墙工程设计及施工中容易暴露的问题及对策

近年来玻璃及石材幕墙在我国大中城市得到快速的发展,但无论在设计上还是在施工中都存在不少的问题,随着国家颁布的一系列强制性行业标准,但由于种种原因,有些问题还尚未解决。本人通过实践,阐述了当前一些玻璃及石材幕墙的工程设计,以及施工中经常会出现的一些问题,并提出了相应的一些解决措施。     

人脸表情合成算法综述

人脸表情合成技术旨在保留人脸身份信息的情况下,对人脸表情进行重建,从而生成具有新表情的源人脸图像。深度学习的发展为表情合成提供了全新的解决方案,本文从特征提取、生成对抗网络的表情合成和实验评估方面综述了人脸表情合成技术的发展。首先,介绍了人脸特征的提取,这是表情合成任务中的一项关键技术,人脸特征可客观全面地描述人脸表情状态。其次,分析了表情合成领域中主流的基于深度学习的方法,主要针对生成对抗网络（Generative adversarial network,GAN）的发展现状,探讨了基于生成对抗网络的表情合成方法。通过对人脸数据集及实验评估方法的深入研究,总结出广泛使用的人脸表情合成数据集以及多种客观评价方法。最后根据现有方法所存在的问题,提出了未来工作的研究方向。