飞机数字化测量网络布站设计

考虑大尺寸、高精度要求的飞机或特殊机型飞行器需要采用多仪器组合测量网络来完成数字化测量任务,本文对测量网络进行了最优布站设计.介绍了传统的飞机调平理论,提出了飞机数字化调平变换算法,并建立了其不确定度模型.通过不确定度分析和误差依赖性仿真得出飞机各基准点不确定度和水平点位置对测量不确定度的影响.结合由激光雷达、iGPS组成的飞机数字化测量网络的测量特性,提出了飞机数字化测量网络的最优布站设计方案.对某机型飞机水平测量实验验证表明,经布站优化设计后的测量结果精度为0.402mm,提高了约20％.结果显示提出的布站设计方案有效、可行,其分析方法为寻找高准确度、高效率的飞机数字化测量的布站设计提供了参考依据.     

基于内容划分和傅里叶分析的图像缩放算法

为满足图像缩放中保护重要区域和视觉连贯性的要求,算法通过对不同重要度的区域采用不同的采样率进行缩放.用显著区域、语义内容和结构信息的特征来检测图像中的重要区域,根据重要区域将原图像自适应地划分为多个子图,并根据傅里叶分析和视觉损失能量函数计算每个子图的采样率,对子图进行下采样得到最终的缩放图像.仿真实验表明,与Seam Carving等算法相比,该算法计算效率较高,而且对图像中的显著物体保护较好.     

基于弱标注数据的汉语分词领域移植

近年来,基于神经网络的分词模型在封闭领域文本上取得了很高的性能。然而,在领域移植场景下,即测试数据与训练数据的领域差异较大时,分词的性能会显著下降。该文尝试利用自动获取的弱标注数据来提升领域移植场景下的分词性能。首先,对目前性能最好的BiLSTM-CRF分词模型进行扩展,引入适用于弱标注数据的损失函数;进而提出一种简单有效的数据筛选方法,从海量弱标注数据中筛选和目前领域更相关的数据;最后,该文发现数据预处理和在神经网络中引入传统特征均可以有效提高分词性能。在SIGHAN Bakeoff 2010和ZhuXian标注测试集上的实验结果表明,该文所提方法可有效提升汉语分词领域移植性能,平均F值提高了3.6%。     

液态急冷Cu—Sn合金的形状记忆效应

本文用超快冷技术制得 Cu-Snβ相合金微箔条带。由于晶粒细化、成份均匀、具有 DO_3型规则晶格,因而获得优异的形状记忆效应和良好的综合力学性能。