基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

基于重力势能转化的下肢外骨骼设计与动力学研究

基于人体重力势能转化的弹性助力原理,设计了一款下肢外骨骼,其类型为被动式,可为髋关节提供助力。依据拉格朗日方程建立了下肢外骨骼数学模型,研究了该模型在释能阶段的髋关节转矩。利用Adams软件建立了下肢外骨骼动力学仿真模型,通过数理统计的方法对比了数学模型和动力学仿真模型髋关节转矩的计算结果,得出两者高度相关。利用Adams软件仿真分别得出了人体在穿戴下肢外骨骼和不穿戴下肢外骨骼情况下释能阶段的髋关节转矩曲线,以髋关节做功值为依据对两组髋关节转矩曲线做了对比分析。结果表明,穿戴下肢外骨骼时,释能阶段髋关节做功值减少了19.29%。最后,以储能弹簧刚度与预拉力为设计变量对下肢外骨骼髋关节转矩进行优化,得出最适储能弹簧刚度下穿戴下肢外骨骼时髋关节做功值比不穿戴下肢外骨骼时减少了26.00%。     

广西三江县林江铅锌矿调查研究

随着时代的不断发展,针对当前矿山资源的调查就显得格外的重要。了解矿产资源的实际情况,这样才方便后续对于矿床整体性的分析。本文就广西三江县林江铅锌矿调查情况进行分析研究,以此来初步了解水工环地质状况,初步了解了矿床开采技术条件,这样对于后续的相关工作实施也起到了重要的推动作用。     

输电线路故障类型辨识研究

对输电线路常见的故障类型进行了归纳和分析，并对典型类型故障的辨识方法进行了研究，以期为输电线路故障智能诊断提供理论参考。     

低浓度硼对锆合金缓蚀作用研究

采用动电位极化和电化学阻抗谱法（EIS）研究了核电厂包壳材料锆合金在3种pH值相同的正常硼锂水质中的高温电化学腐蚀行为；采用高压釜腐蚀增重和微观分析等手段研究了锆合金在2种锂浓缩水质中的均匀腐蚀行为。高温电化学腐蚀试验表明:在3种pH值相同的正常硼锂水质中，随着硼浓度的增加， 锆合金的钝化电流密度减少而交流阻抗值增大，硼对减缓锆合金的腐蚀有利。均匀腐蚀试验表明:相对于无硼的锂浓缩水质而言，加硼显著降低了锆合金的腐蚀增重量，减少了氧化膜厚度，并使氧化膜更为致密，对提高锆合金的耐锂浓缩加速腐蚀有明显作用。      

microRNA在亨廷顿病中的研究进展

亨廷顿病(Huntington's disease, HD)是神经退行性疾病(neurodegenerative disorders)中一种单基因遗传病,由亨廷顿基因(the huntingtin gene, HTT)第一个外显子中的CAG三核苷酸序列重复扩增引起,尚无法治愈。HTT编码的蛋白产物被称为亨廷顿蛋白(Huntingtin protein, Htt)。突变亨廷顿蛋白(mutated huntingtin protein, mHtt)容易形成聚集体,具有毒性,导致一系列细胞学异常和神经元功能障碍。microRNA(miRNA)在基因转录后水平调控中起重要作用,其表达的改变与HD病理过程有关,成为治疗HD的潜在生物标志物。近年来,对一些特定miRNA在HD中调控机制及靶基因预测方面的研究可为HD提供潜在的治疗方法。本文就miRNA在HD中的相关研究进展进行综述。