瑞士毕亚兹（BIAZZI）公司

瑞士毕亚兹（ＢＩＡＺＺＩ）公司瑞士毕亚兹公司是一家化工工程的专业公司。自１９３６年以来，活跃于传统的炸药制造领域。在１９５０年跨入芳烃硝比领域，多年来一硝基和二硝基化合物的硝化工艺一直被不断发展和精益求精。增加的工艺技术如特殊废水处理和硝基化合物的异...     

引进西德先进设备和技术,生产新颖塑料墙纸

本文在简明扼要地阐明了上海地区引进涂布法塑料墙纸的原因后,重点介绍了上海建筑涂料厂引进的西德RAMISCH公司塑料墙纸的品种、规格、生产能力、生产技术和设备,以及原材料等情况.     

改进的BP神经网络在运动想象脑电分类研究中的应用

传统BP神经网络算法由于自身结构设置导致反馈调节能力不甚理想,在运动想象（MI）脑电信号多分类问题上的鲁棒性与识别性能提升上还有待进一步优化。本文研究并应用了基于粒子群算法（PSO）与蝙蝠算法（BA）的改进BP神经网络,经过初始编码序列寻优实现对原始BP神经网络的权值与阈值的更新,进而提升BP算法在MI脑电信号中的分类识别能力。对08年BCI竞赛数据MI脑电信号的包络幅值特征进行四分类,平均结果为96.25%;实验室采集的MI脑电数据作进一步验证,二分类准确率为89.25%。实验结果表明BA-BP模型分类精度相较于PSO-BP方法提高了约24%,迭代效率提升了约50%,一定程度上抑制BP神经网络算法局部最优的出现,为脑电信号的多分类识别问题解决提供了一种新的途径。     

训练时间对上肢MI侧向性识别的影响研究

研究了短时间内的时间效应是否影响基于支持向量机模型的运动想象脑电信号分类准确率。实验中每名被试每天早晚各训练一次,分别采集第3、5、7d的数据。以左手为例,随着训练天数的增加,C4导联事件相关去同步现象加深,即能量衰减值增大且不同训练天数的能量衰减值之间属于显著性差异(P<0.05);信号的十折交叉验证(平均)准确率与训练天数为正相关(0相似文献   

化学建材技术开发论证会在沪举行

教育部科教司和国家建材局技术发展司于1985年12月18日至19日在华东化工学院召开了国家“七·五”规划重点科研项目中有关化学建材技术开发课题的论证会.会议邀请了有关的大专院校,建科所和从事化学建材的生产厂参加。与会代表对该论证材料展开了认真的讨论,提出了许多建设性的意见。会上,华东化工学院张副院长较为全面地介绍了化学建材国际国内的状况和我们的任务。“七·五”期间上海吴泾及齐鲁两地各发展20万吨PVC树脂后,     

聚氯乙烯发泡壁纸工艺与流变行为的研究

本文研究了圆网涂布法生产聚氯乙烯发泡壁纸的发泡增塑糊的配方和工艺，并探讨了聚氯乙烯增塑糊的流变行为及其对加工性能的影响。     

“天然洁蛋”热杀菌工艺及生产过程安全控制

目的出于节能、节水和安全的考虑,提出"天然洁蛋"概念及加工模式,对"天然洁蛋"的生产设备、工艺过程进行研究。方法将HACCP体系用于"天然洁蛋"生产全程,确定鲜蛋初分捡、光检、热风杀菌为关键控制点,并从加工车间安全和卫生两个方面制定操作规范。研究热风对蛋白变性、细菌杀灭效果的影响。结果最佳工艺参数确定为:热风杀菌温度150℃,最佳风速为1.0~1.2 m/s,杀菌时间57 s。结论在此温度和风速下,可几乎杀灭蛋壳表面所有细菌和致病菌,并保证贴近蛋壳的蛋白不变性,且经热风杀菌后鸡蛋品质比未经处理的更好。     

基于动态卷积核的自适应图像去雾算法

现有图像去雾方法普遍存在去雾不彻底、容易出现颜色失真等问题,基于传统深度学习模型的图像去雾方法多采用静态推理模式,在该模式下,模型对不同样本会采用同样的、固定的参数设置,从而抑制了模型的表达能力,影响图像的去雾效果。针对以上问题,文中提出了一种基于动态卷积核的自适应图像去雾算法,该算法包括编码网络、自适应特征增强网络和解码网络3个部分。文中采用动态卷积、密集残差、注意力机制设计了自适应特征增强网络,该网络主要包括动态残差组件和动态跨层特征融合组件。动态残差组件由动态密集残差模块、一个卷积层和双注意力模块构成,其中动态密集残差模块将动态卷积引入密集残差模块,同时设计了一个基于注意力的权重动态聚合子网络,动态地生成卷积核参数以达到样本自适应的目的,在减少信息丢失的同时增强了模型的表达能力;双注意力模块结合通道注意力和像素注意力,使模型更加关注图像通道之间的差异性以及雾霾分布不均匀的区域。动态跨层特征融合组件通过动态融合不同阶段的特征,来学习丰富的上下文信息,防止网络深层计算时遗忘网络的早期特征,同时极大地丰富了特征表示,有利于模型对无雾图像细节信息的恢复。在合成数据集和真实数据集上进行了大...