基于Arduino技术的智能家庭系统

针对当前广阔的智能家庭市场,通过对Arduino开发板和GPS,无线通信技术的学习,设计了一个智能小车配合传感器网络构成的家庭智能系统,配合手机应用,可以实现家庭实时监控,控制小车完成关窗等基本动作,同时可以通过小车控制家庭智能设备如电视微波炉等,可以有效的实现远程管理家庭,给予人们便利.     

荚膜红假单胞菌产类胡萝卜素的培养基优化实验

对荚膜红假单胞菌产类胡萝卜素的培养基组成进行优化研究,结果表明,荚膜红假单胞菌产类胡萝卜素的最优培养基组成为:柠檬酸钠3·9g、NH4Cl0·4g、KH2PO41·36g、酵母膏0·1g、无水MgSO40·3g、FeSO49mg、蒸馏水1000mL,pH7·4。该配方在30℃,500lx光照下,类胡萝卜素的产量为1·07mg/g菌体湿重,较优化前产量的0·45mg/g(菌体湿重)提高了1倍多,而培养基成分减少了6种。     

基于步态特征提取的ELM身份识别方法

利用步态信息进行身份识别是一种新兴的生物识别技术。相较于其他的生物识别技术,其具有不易伪装、可在远距离情况下进行身份识别的优点。现有模型的识别方法计算量大、模型难以准确建立;现有的分类方法普遍存在训练时间长、分类准确率不高的问题。针对以上问题,对步态视频进行分帧处理,将分帧后的图像进行运动目标检测、形态学处理和图像归一化预处理,生成步态能量图(GEI),提出了对GEI进行特征提取并采用超限学习机(ELM)进行分类的方法。测试结果表明,该方法在保证身份识别准确率的前提下,训练模型的速度有大幅提升。所提方法对利用步态信息进行身份识别有一定指导意义,特别对大规模图像分类问题的训练速度提升有较大启发。     

某危险性深基坑开挖对周围土体的影响分析

依托某危险性深基坑开挖工程,对开挖过程中引起的基坑上坎和周围路面的沉降进行了监测,监测内容包括实时高程、实时沉降和总沉降,监测结果表明:基坑上坎与基坑周围道路其总沉降均在可控范围之内,说明了该工程支护方式的合理性和可行性。