发挥构建新发展格局的引领作用

参与构建新发展格局,是当下央企的重要使命。国资委党委书记、主任郝鹏在中央企业负责人会上要求,要发挥优势带动构建新发展格局,立足国内大循环,发挥产业龙头作用,推动上下游、产供销有效衔接、协调运转,主动适应和创造市场需求;助力畅通国内国际双循环,加强国际产能合作,优化境外投资布局,坚定不移深化对外开放。     

基于稀疏重构的超图谱聚类方法

超图谱聚类方法由于能很好地描述数据点间的高阶信息,近年来受到了广泛的关注。不同于传统图结构,超图结构中的超边不是两两数据点间的连接,而是一组具有某种相同特性的数据子集。在实际应用中,常用K-近邻来构建超图中的超边,因此,并没有考虑到数据内在的关联性。提出一种新的基于稀疏重构的超图构建方法。对每一样本,用稀疏表示来找到与其最有关联的近邻样本,以此形成基于稀疏重构的超图模型,使得每个超边内的样本都具有很强的关联性。最后通过对超图拉普拉斯矩阵进行谱分解得到聚类结果。在人脸数据库、手写体数据库上的实验结果验证了算法的有效性。     

条件生成对抗遥感图像时空融合

目的 卫星遥感技术在硬件方面的局限导致获取的遥感图像在时间与空间分辨率之间存在矛盾,而时空融合提供了一种高效、低成本的方式来融合具有时空互补性的两类遥感图像数据（典型代表是Landsat和MODIS （moderate-resolution imaging spectroradiometer）图像）,生成同时具有高时空分辨率的融合数据,解决该问题。方法 提出了一种基于条件生成对抗网络的时空融合方法,可高效处理实际应用中的大量遥感数据。与现有的学习模型相比,该模型具有以下优点：1）通过学习一个非线性映射关系来显式地关联MODIS图像和Landsat图像;2）自动学习有效的图像特征;3）将特征提取、非线性映射和图像重建统一到一个框架下进行优化。在训练阶段,使用条件生成对抗网络建立降采样Landsat和MODIS图像之间的非线性映射,然后在原始Landsat和降采样Landsat之间训练多尺度超分条件生成对抗网络。预测过程包含两层：每层均包括基于条件生成对抗网络的预测和融合模型。分别实现从MODIS到降采样Landsat数据之间的非线性映射以及降采样Landsat与原始Landsat之间的超分辨率首建。结果 在基准数据集CIA （coleam bally irrigation area）和LGC （lower Gwydir catchment）上的结果表明,条件生成对抗网络的方法在4种评测指标上均达到领先结果,例如在CIA数据集上,RMSE （root mean squared error）、SAM （spectral angle mapper）、SSIM （structural similarity）和ERGAS （erreur relative global adimensionnelle desynthese）分别平均提高了0.001、0.15、0.008和0.065;在LGC数据集上分别平均提高了0.001 2、0.7、0.018和0.008 9。明显优于现有基于稀疏表示的方法与基于卷积神经网络的方法。结论 本文提出的条件生成对抗融合模型,能够充分学习Landsat和MODIS图像之间复杂的非线性映射,产生更加准确的融合结果。     

基于运动引导的高效无监督视频目标分割网络

大量基于深度学习的无监督视频目标分割(Unsupervised video object segmentation, UVOS)算法存在模型参数量与计算量较大的问题,这显著限制了算法在实际中的应用.提出了基于运动引导的视频目标分割网络,在大幅降低模型参数量与计算量的同时,提升视频目标分割性能.整个模型由双流网络、运动引导模块、多尺度渐进融合模块三部分组成.具体地,首先, RGB图像与光流估计输入双流网络提取物体外观特征与运动特征;然后,运动引导模块通过局部注意力提取运动特征中的语义信息,用于引导外观特征学习丰富的语义信息;最后,多尺度渐进融合模块获取双流网络的各个阶段输出的特征,将深层特征渐进地融入浅层特征,最终提升边缘分割效果.在3个标准数据集上进行了大量评测,实验结果表明了该方法的优越性能.     

进一步优化国有资本布局

<正>当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，一些具有重大影响的新趋势和新变革正在加速演进。比如，数字化、智能化产业升级已成不可逆的发展趋势；气候变化成为全球治理核心议题，绿色低碳发展成为潮流。以变应变，更加积极投身构建新发展格局之中，进一步优化国有资本布局，成为央企的必然选择。《国资报告》记者梳理各央企年度工作报告发现，2022年，各央企的产业布局呈现出如下变化：首先是将更多资源集中于主业；其次是不断推动主业转型升级；最后是适度布局新产业新领域。     

Kernel-based nonlinear discriminant analysis for face recognition

Linear subspace analysis methods have been successfully applied to extract features for face recognition.But they are inadequate to represent the complex and nonlinear variations of real face images,such as illumination,facial expression and pose variations,because of their linear properties.In this paper,a nonlinear subspace analysis method,Kernel-based Nonlinear Discriminant Analysis (KNDA),is presented for face recognition,which combines the nonlinear kernel trick with the linear subspace analysis method-Fisher Linear Discriminant Analysis (FLDA).First,the kernel trick is used to project the input data into an implicit feature space,then FLDA is performed in this feature space.Thus nonlinear discriminant features of the input data are yielded.In addition,in order to reduce the computational complexity,a geometry-based feature vectors selection scheme is adopted.Another similar nonlinear subspace analysis is Kernel-based Principal Component Analysis (KPCA),which combines the kernel trick with linear Principal Component Analysis (PCA).Experiments are performed with the polynomial kernel,and KNDA is compared with KPCA and FLDA.Extensive experimental results show that KNDA can give a higher recognition rate than KPCA and FLDA.     

静电净油机与添加剂

1.前言静电净油机已被广泛地应用了十五年。如果油中的污浊成分清除后,不仅不必换油,而且很明显,节省电力,不需停机,还节约了维护费用。尽管如此,但由于存在下面几种见解,而仍然有人对静电净化处理抱犹豫态度。(1)微粒子(胶态粒子)与磨损没有关系,不必去除。(2)如果去除胶态粒子,就会失去添加剂。(3)如果使用抗磨添加剂,泵就不会磨损。因为以上几个观点,无论哪个都与胶态粒子有很大关系,所以对它们进行解释,并就用静电去除胶态粒子这一内容谈一下是很重     

不同胶凝材料在自密实混凝土中的作用

文章开展了基于不同胶凝材料的自密实混凝土实验,并据此提出了基于不同胶凝材料的自密实混凝土实验结果,分析了不同胶凝材料在自密实混凝土中的作用。     

疏基乙酸差示分光光度法测定铁的研究

研究了应用巯基乙酸显色 ,差示分光光度法测定不同含量铁的方法。在 p H9.6氨性介质中 ,铁 ( )与巯基乙酸生成紫红色络合物 ,表观摩尔吸光系数ε53 0 为 8.4× 1 0 3 L·mol- 1· cm- 1,在 2 5 ml体积中铁含量 6 0～ 1 3 0 μg(或 1 1 0～ 1 80 μg)范围内符合比尔定律。本法简便快速 ,选择性好 ,测定范围较广 ,适用于不同量特别是中常含量铁的测定。     

松南20丛式井组钻井完井液技术

根据松南地区后五家户构造气藏储层特点和直井钻井经验，首次选择了适合丛式钻井的ＰＫＺ－Ｉ型屏蔽暂堵式钾聚合物钻井完井液体系。经松南２０丛式井组的５口定向井验证，该体系具有良好的润滑性、防塌性、滤失性及携岩能力，有利于保护储层和提高钻速，效益显著