乙醇浓度预测的多元线性回归模型建立及验证

设计了由光源、气室、探测器和控制器等组成的非分散红外吸收系统，往气室内通入不同浓度的多组分气体（含有乙醇、二氧化碳和水蒸气），采用红外光谱仪进行光谱数据采集，得到多组分气体混合光谱图。根据数据集样本求解回归系数，建立了多元线性回归模型，并进行干扰修正以降低二氧化碳和水蒸气对乙醇浓度预测的影响。对建立的多元线性回归模型进行评价，结果表明:模型真实有效且具有良好的线性回归效果，可以用于预测气体浓度，乙醇、二氧化碳和水蒸气浓度预测误差均在可接受的范围之内，其中乙醇浓度预测误差最小，不超过2.0×10-4。通过干扰修正尽可能排除二氧化碳和水蒸气的干扰，能够较准确地预测乙醇浓度。     

面向多数据流的车厢拥挤回归分析方法

公交车拥挤度分析对维护公共交通安全起着重要的作用.针对在传统的目标检测方法中使用单个摄像头导致无法获取完整的车厢图片信息,以及在高密度场景下乘客与乘客之间的遮挡或者乘客被车厢内的座椅等物体遮挡的问题,提出了一种借助两个前后车厢的摄像头面向多数据流的车厢拥挤回归分析方法.首先,定义一个线性方程;其次,获取相对可见信息:公交车最大核载人数、根据人眼标记出的总人数、以及通过YOLOv3和ResNet50分别检测出车厢内人头数和拥挤率;然后,将包含已知信息的样本数据矩阵和期望值向量代入所定义的方程中,拟合出隐含信息:系数向量和偏置项,构建出一个多元一次线性回归方程,在高密度环境中狭窄和遮挡严重等情况下能够获得更为精确的车厢内总人数;最后,通过人数估计线性回归算法,获得最终的车厢内总人数.实验结果表明,所提方法能够预测出公交车上的人数,实时获得公交车上的人群流量,并且通过平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)对数据进行误差分析后,验证了该方法能够正确地反映公交车拥挤度.     

基于全局优化与深度学习的条形码识别方法

提出了一种在深度神经网络的基础上结合全局优化方法的条形码识别算法,利用卷积循环网络提取出条码中各字元的特征并进行分类,较传统方法具有更强的适应性与泛化能力,再进一步结合全局优化的方法,以达到充分利用条码结构性先验信息的目的,能显著提升方法的效果,尤其是将全局优化方法引入到神经网络中进行端到端学习,不仅保持了两者的优势同时还进一步提高了识别精度.实验结果证明了所提方法的有效性,达到约99.48％的识别精度,超越了传统的图像处理方法.     

CrN和CrN/Ag涂层的真空高温摩擦磨损性能*

为改善涂层在真空、高温等苛刻条件下的摩擦学性能，利用中频直流磁控溅射技术在硅片和316L不锈钢上沉积了CrN和CrN/Ag涂层，利用扫描电镜、透射电镜和X射线衍射仪对涂层的成分及相结构进行了表征，通过划痕测试仪、纳米压痕仪和摩擦磨损试验机测试了涂层的力学及摩擦学性能。结果表明：添加Ag元素以后，CrN/Ag涂层硬度及承载能力有所减小，但结合强度增加；真空高温环境下CrN与CrN/Ag涂层摩擦因数随温度升高呈下降趋势，其中CrN涂层通过软化镀层减小剪切强度和阻力，从而减小摩擦因数，CrN/Ag涂层主要通过高温产生的热驱动力诱导表面Ag润滑膜的形成来减小摩擦因数；CrN涂层依靠自身剪切特性参与摩擦，而CrN/Ag涂层在真空高温下具有自润滑和持续润滑性能，作为自润滑零部件具有潜在的应用价值。     

我国水-能源-粮食耦合关系及影响因素

为缓解我国水、能源和粮食资源紧张问题，促进资源可持续利用，构建水-能源-粮食系统，利用耦合协调度模型对我国的30个省（自治区、直辖市）进行测算,并利用空间杜宾模型分析主要影响因素。结果表明：2003—2017年，我国能源、粮食评价[JP]指数高于水资源评价指数，系统综合评价指数逐年递增；大部分省份耦合协调度处于初级协调水平且呈现逐年上升的态势，个别省份耦合协调度濒临失调；耦合协调度空间自相关性较强，虽有明显波动，但是呈现逐年加强的态势；影响耦合协调度的主要因素有从业人口数、固定资产投资额、人均生产总值、人口总数、[JP]文盲人口占比、工业污染排放、城镇化。     

CHINAPLAS携4000+展商强势回归上海 橡塑创新解决方案蓄势待发,一起先睹为快

全球橡塑高科技大展——"CHINAPLAS 2022国际橡塑展"重磅回归上海,启用36万平方米展示面积,携手4 000+家海内外的优质展商,以前沿创新科技迎接橡塑行业的全新挑战与时代机遇。第二波展品倾囊放送,助行业人士及早把握行业发展风向标。     

关于论文中的图

1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。