以后都不用软件了吗？

用电脑就是玩软件？以前的确如此，只能如此。但，世界正在悄悄地改变。 “再也没有复杂的安装过程，再也不用管理任何程序，再也不用为更新软件而烦心………”，这是谷歌在ChromeOS中向用户许下的愿景。难道以后，我们真的会把所有事都搬到网页上去做吗？     

不同检测方法对橡胶与金属粘接剥离强度的影响

基于ASTM D429方法 B,就两个不同水平的剥离角度、拉伸速度、胶料出片方向和胶粘剂的牌号等四个因素,对HC-101天然橡胶与冷轧钢试片的剥离强度的影响进行了正交分析。结果表明,剥离角度是影响剥离强度的最主要因素。在胶粘剂选择匹配的情况下,胶粘剂的牌号对剥离强度几乎没有影响,拉伸速度和胶料出片方向对剥离强度略有影响,但在实际操作时可以忽略不计。     

基于改进YOLOv5的PCB小目标缺陷检测研究

面对印刷电路板(print circuit board,PCB)小型化、多层化、高集成化的趋势,针对目前PCB缺陷检测方法存在漏检、特征提取困难、误检率高以及检测性能差等问题,本文提出了基于改进YOLOv5算法的PCB小目标缺陷检测方法。该方法先针对PCB小目标缺陷特点采用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise) +二分K-means聚类算法以找到更适合的锚框;然后对YOLOv5的特征提取层、特征融合层以及特征检测层进行改进,增强关键信息的提取,加强深层信息与浅层信息的融合;从而减少PCB缺陷的误检率、漏检率,以提高网络的检测性能;最后在公开PCB数据集上进行相关对比实验。结果表明,改进后模型的平均精度(mAP)为99.5%,检测速度为0.016 s。相比于Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4网络模型,检测精度分别提升了17.8%、9.7%、5.3%,检测速度分别提升了0.846 s、0.120 s、0.011 s,满足PCB缺陷在实际工业生产现场的高精度、高速度检测要求。     

他们愚弄全世界——充满“谎言”的iPad

他们广受尊敬，他们“劣迹斑斑”他们们是IT界的骄傲，一手引领着数字时代的前行风潮，向世人展示科技之美；他们也许还是演艺界派过来的卧底，“说话不算话”与“睁眼说瞎话”的演艺功力让专业人士都望尘莫及。你能猜到他们是谁吗？