多先验融合的图像显著性目标检测算法

为了更加准确地检测出图像中的显著性目标，提出了多先验融合的显著性目标检测算法。针对传统中心先验对偏离图像中心的显著性目标会出现检测失效的情况，提出在多颜色空间下求显著性目标的最小凸包交集来确定目标的大致位置，以凸包区域中心计算中心先验。同时通过融合策略将凸包区域中心先验、颜色对比先验和背景先验融合并集成到特征矩阵中。最后通过低秩矩阵恢复模型生成结果显著图。在公开数据集MSRA1000和ESSCD上的仿真实验结果表明，MPLRR能够得到清晰高亮的显著性目标视觉效果图，同时F，AUC，MAE等评价指标也比现有的许多方法有明显提升。     

多分量数据全波形反演在气藏检测中的关键问题——以苏里格气田为例

苏里格气田是中国典型的致密砂岩气藏，构造简单、平缓，横向非均质性强，有效储层与围岩声学特征差别小，地震响应不明显，常规地震监测方法预测难度大，但气田含气砂岩泊松比低，是地震气藏检测的有效参数。利用弹性全波形反演精度高和能处理复杂非均质介质的优势，反演地层拉梅常数、剪切模量和密度，并计算泊松比，从而进行气藏预测。重点阐述了苏里格气田多分量数据全波形反演初始模型建模、先验模型建模和地震数据预处理3个关键问题的处理方法。二维三分量数据反演和"甜点"预测结果表明：①对于具有强非均质性的苏里格气田，利用全波形反演获得精度较高的地层弹性参数能显著提高气藏预测的准确度；②苏里格地区构造简单、平缓，利用常规叠加速度并结合构造解释可以建立比较好的初始模型，从而有效地解决了周波跳跃和局部极小的难题；③先验知识的约束和地震数据的预处理是全波形反演成功应用于苏里格气田气藏检测的关键。     

基于多代理的分步签名方案

首先对数字证书认证机制进行安全性分析，并结合RSA签名算法的自身特点和先验式秘密共享机制的发展现状提出了一种基于多代理的分步签名方案。该方案一方面解决了离线签名的效率问题，另一方面解决了传统签名的安全问题。最后结合分步签名的实现论证了方案的可行性。     

Learning about tools in infancy.

These experiments explored the role of prior experience in 12- to 18-month-old infants' tool-directed actions. In Experiment 1, infants' use of a familiar tool (spoon) to accomplish a novel task (turning on lights inside a box) was examined. Infants tended to grasp the spoon by its handle even when doing so made solving the task impossible (the bowl did not fit through the hole in the box, but the handle did) and even though the experimenter demonstrated a bowl-grasp. In contrast, infants used a novel tool flexibly and grasped both sides equally often. In Experiment 2, infants received training using the novel tool for a particular function; 3 groups of infants were trained to use the tool differently. Later, infants' performance was facilitated on tasks that required infants to grasp the part of the tool they were trained to grasp. The results suggest that (a) infants' prior experiences with tools are important to understanding subsequent tool use, and (b) rather than learning about tool function (e.g., hammering), infants learn about which part of the tool is meant to be held, at least early in their exposure to a novel tool. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

试论就业形势与战略

论述了就业的特殊重要性、目前我国就业形势的极端严重性，以及所应当采取的战略和措施。     

A Novel UWB Pulse Shape Modulation System

In this paper novel modified Hermite polynomial functions for use in impulse radio (ultra-wideband) communications are proposed. With these functions pulse shapes which are orthogonal and have nearly constant pulse width regardless of the pulse order are generated. These properties hold under the effects of differentiation. An M-ary communication system is constructed using these pulse shapes. A Matlab model for generating the pulses is designed and the effect of timing jitter on the performance of the system is investigated by computer simulation.     

基于单幅图像景深和大气散射模型的去雾方法

为恢复雾天图像对比度和颜色,更好地提取图像中的信息,根据海上开阔海域的特点,利用3维到2维透视投影模型,推导了海上图像任意像素点景深的计算公式,并结合暗原色先验知识,有效解决基准景深点的选取和天空亮度的选取问题,最后基于相对景深模型和大气散射模型,对单幅雾天图像进行清晰化处理。通过大量雾天降质图像的实验验证,该算法的去雾效果优于基于暗原色先验统计方法的效果。     

基于DBSCAN-FPN的输电线路螺栓缺销检测方法

螺栓作为输电线路上数量最大的紧固件,其缺陷检测是输电线路巡检工作中的一项重要内容。针对螺栓缺销为小目标,其定位困难、特征难提取的问题,提出一种基于DBSCAN算法与FPN模型相结合的螺栓缺销检测方法。首先,利用FPN模型定位螺栓缺销目标区域,同时基于DBSCAN聚类算法对具有相同形态结构的区域进行聚类;然后,改进FPN模型：基于螺栓先验知识,利用卷积网络实现自底向上的特征提取,采用双线性插值方法将特征的高层语义信息自顶向下地传递到各个层级,通过卷积滤波方法横向加强高层语义特征与高分辨率特征的融合信息,获得更优化的螺栓缺销特征表达;利用改进FPN模型实现螺栓缺销的初步检测;最后,采用DBSCAN聚类算法对初步检测结果进行误检甄别,实现了螺栓缺销的精确检测。实验结果表明,DBSCAN-FPN在自建数据集上的检测精度达到76.23%,检测效果优于FPN、R-FCN和Faster R-CNN。所提方法可以有效提高螺栓缺销检测精度,对输电线路运维有实际意义。     

基于连续小波变换的电力系统动态稳定综合评估

提出一种基于连续小波变换的电力系统主导振荡模式、振荡模态、参与因子及同调机群的综合评估方法.首先,借助小波变换实现电力系统多通道广域量测信息的时频域分解,获取各量测通道对应的小波系数矩阵;针对各小波系数矩阵,通过小波功率谱甄别与系统主导振荡模式强相关的关键小波系数向量;然后,利用关键小波系数向量估计系统主导振荡模式的振荡频率和阻尼比;在此基础上,借助交叉小波变换,估计各主导振荡模式下系统的振荡模态;进一步地,根据估计得到的振荡模态,估计系统各量测通道的参与因子和同调机群构成,实现基于连续小波变换的电力系统动态稳定综合评估.利用所提方法对16机68节点测试系统的仿真数据和实际电网的广域实测数据进行分析,结果验证了所提方法的有效性和可行性.     

搅拌槽形对含钒页岩固液混合特性的数值模拟

搅拌槽是湿法提钒工业应用的重要设备,但在实际应用中存在矿物混合不均匀、易沉积在搅拌槽底部的问题。运用计算流体动力学(CFD)FLUENT软件,采用多重参考系法（MRF）、标准的k-ε方程、欧拉—欧拉多相流模型,对不同底部形状搅拌槽进行固液流场数值模拟。研究表明,平底搅拌槽对大粒径颗粒易产生固相沉积,圆底搅拌槽能有效解决沉积问题且搅拌更加均匀,槽内搅拌死区大幅下降。对槽内不同位置流场进行考察,圆弧底搅拌槽的湍动能、速度均优于平底搅拌槽,有利于提高固液混合效率。