聚乙烯催化剂用烷氧基镁载体的研究进展

基于烷氧基镁载体的Ziegler-Natta聚乙烯催化剂具有活性高、氢调性能好等优点,是目前聚烯烃工业中的研究热点。介绍了烷氧基镁载体的发展进程,综述了烷氧基镁载体的制备及改进方法,分析了烷氧基镁载体在催化剂制备过程中的作用,并对开发适用于乙烯聚合的烷氧基镁载体提出了展望。     

北极航线上的血腥与悲壮

1942年，苏德战场进入了关键阶段，斯大林三次致函丘吉尔，请求其迅速派出船队，英国方面保持沉默；最后罗斯福总统亲自致信丘吉尔，催促他尽快组织船队出海。在这种情况下，英国才组织了PQ-17船队，经过一番周密准备之后出动了。该船队规模之大，载货之多，是北极航线前所未有的，总共有34艘运输船、2艘油船和3艘救生船，载有20万吨武器装备和军事物资；护航兵力也是空前庞大，共有6艘驱逐舰、4艘护卫舰、2艘防空舰、3艘扫雷舰、4艘反潜拖网渔船和2艘潜艇，这些兵力用以抗击德军潜艇和飞机是绰绰有余的。     

面向电力传感器的环境能量收集技术发展趋势及面临的挑战

电力传感器作为能源互联网感知层的基本组成部分,其供电稳定性是广大从业者的关注重点。通过环境能量收集技术为传感器供电,可使传感器具有自供电特性以及长期免维护的优势,能量收集技术在电力传感领域的应用受到了越来越广泛关注。综述了环境能量收集技术在电力领域的应用现状以及温差、振动、风致振动等新型能量收集技术的特点。结合电力行业传感器应用需求,提出了环境能量收集技术在电力行业应用的发展趋势,总结为取能方式多样化、取能器件小型化和取能传感一体化等发展方向,并对应用发展面临的挑战进行了剖析,提出了取能技术应用面临的技术挑战、可靠性挑战和应用适配挑战。     

过量TiO2助烧剂对Ba0.998La0.002TiO3陶瓷晶粒生长的影响

采用电性能测定和微观结构分析等方法研究了过量TiO2助烧剂对Ba0.998La0.002TiO3陶瓷晶粒生长的影响.结果表明:对于Ba0.998La0.002TiO3陶瓷在有液相参与烧结的晶粒溶解-淀析过程中,晶粒生长的必要条件是不仅要有液相的形成,而且BaTiO3晶粒必须在液相中有一定的溶解度.由于BaTiO3晶粒在Ba6Ti17O40和Ba2TiSi2O8液相中有足够的溶解度,促进了晶粒的生长,同时旌主掺杂离子进入晶格而释放氧,形成半导性的陶瓷,而BaTiO3晶粒不能溶解于Ba2Ti2SiP2O13液相中,抑制了晶粒的生长.     

改进拉普拉斯金字塔模型的高动态图像色调映射方法

高动态图像的色调映射是图像处理的研究热点,用于解决常规色调范围显示设备无法有效显示高动态图像的问题.针对当前色调映射不能精准地显示出图像内容(如丢失细节、模糊弱边缘)的问题,提出一种改进拉普拉斯金字塔模型的高动态图像色调映射方法.首先基于滤波和下采样处理计算出对输入图像进行了简单去噪的高斯金字塔;然后通过约束强边缘数量分离出高斯金字塔中每层图像的强?弱边缘和细节;再针对每层图像构造其分层映射函数,通过增强细节、弱边缘的对比度以及保持强边缘对每层图像进行逐点映射,并据此计算描述每层对比度变化的拉普拉斯金字塔;最后根据拉普拉斯金字塔自底向上重构出目标图像.与已有的多种色调映射方法相比,根据客观评价和主观评价的结果表明,文中方法能增强细节和弱边缘、避免强边缘处梯度反转,更清晰、准确地显示出高动态图像内容.     

重要区域保持的图像缩放质量评价方法

目的 图像缩放质量评价是评估图像非等比例缩放优劣的依据,现有主流评价方法不能客观有效地给出定量评价结果,为此提出一种基于重要区域保持的图像非等比例缩放评价方法。方法 首先,结合视觉显著度、图像边缘和超像素分割构造重要区域识别算法;然后,设计描述图像缩放前后重要区域大小和内容保持的面积变化函数和成分变化函数;最后混合两种函数提出缩放质量评价函数。结果 在RetargetMe提供的标准测试集上对本文方法进行实验验证,计算缩放质量值以评价不同缩放方法的优劣,并利用肯德尔系数度量本文方法的评价结果与主观评价的一致性,本文方法的平均肯德尔系数比当前主流客观方法高0.5%~11%。结论 与现有主流客观评价方法相比,本文方法所得到的肯德尔系数值更大,证明该方法能够更准确有效、快速、定量地评价各类图像非等比例缩放结果。     

外场在材料制备和加工过程中的应用

总结了近几年来电流、磁场、振动、微重力场和超重力场等外场在金属凝固过程的应用,及其对固态相变过程的影响;从理论上分析和论述了外场影响凝固过程和固态相变的作用机理,并展望了外场技术的发展前景.     

特征学习的单幅图像去雾算法

目的 雾霾天气使图像降质,严重影响军事、交通和安全监控等领域信息系统的正常运作,因此图像去雾具有重要研究意义。目前主流的单幅图像去雾算法主要利用各种与雾相关的颜色特征实现,但不同的颜色先验知识往往存在各自的场景局限性。为提高图像去雾的普适性,提出一种特征学习的单幅图像去雾方法。方法 首先通过稀疏自动编码机对有雾图像进行多尺度的纹理结构特征提取,同时抽取各种与雾相关的颜色特征。然后采用多层神经网络进行样本训练,得到雾天条件下纹理结构特征及颜色特征与场景深度间的映射关系,并估算出有雾图像的场景深度图。最后结合大气散射模型,根据场景深度图复原无雾图像。结果 与主流去雾算法的结果定性对比,复原后的图像细节更清晰,颜色更自然。采用均方误差和结构相似度定量评价各算法去雾结果与真实无雾图像的相似度,本文算法结果与真实无雾场景间的相似度最高,达到99.9%。结论 对实验结果的定性及定量分析表明,本文算法能有效获取有雾图像的场景深度,复原出视觉效果理想的无雾图像,且具有很好的场景普适性。     

DICOM医学图像数据转换算法研究

分析DICOM格式的结构、组成和存储方式,提出一种DICOM格式图像向BMP格式图像转换的D2B算法,该算法将灰度级数多,存储位数多,结构复杂的DICOM格式的医学数据图像转换成易于处理且使用广泛的BMP格式的图像.实验结果表明,D2B算法在转换效率、信息保持等方面达到了令人满意的效果.