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1.
ER7车轮钢经不同工艺热处理后,可获得珠光体片层间距以及铁素体含量不同的显微组织,并对不同工艺处理试样的拉伸性能及-20 ℃冲击性能进行了测试。结果表明,随冷却速度的增大,车轮钢铁素体含量增加,珠光体片间距和珠光体球团尺寸减小。增大冷却速率,会使车轮钢的屈服强度、抗拉强度、伸长率和断面收缩率都随之增加。随着珠光体片间距和晶粒尺寸减小,车轮钢的断裂韧性也相应增大。在850 ℃加热并通过水雾冷却后的车轮钢试样强韧匹配最好,综合力学性能最好。  相似文献   
2.
我们整个的项目是围绕着倡节能,促环保进行的,将节能环保与现代技术相连接。拯救地球、保护环境、节约能源,是我们共同的责任。该平台可以清楚的看见个人或集体使用水电量的多少与变化,还可以通过记录将个人的使用与官方平均数据相比较,从而根据此来设置一些等级和奖励,来激励学生时刻节约资源的行动。我们进行了生态学,物理学,心理学等方面的了解和探究,但在网络平台搭建的过程中遇到了很棘手的问题,在IC卡的制作方面我们的能力和条件还不足以满足IC卡的制作,经过探讨我们转换思路使问题得到了比较好的解决。最后我们进行了项目的宣传工作,该项目取得了阶段性的良好进展。  相似文献   
3.
陈莹  周文 《广州化工》2022,(7):235-236
“课程思政”是我国实行的重要教育改革举措,其内涵是在教学过程引入思政教育,教导学生“先做人,再做学问”,引导青年学子立鸿鹄志,做奋斗者。通识课程《化学与现代生活》的任务是完善当代大学生的化学知识结构,提高大学生综合素质,并能将所学的化学知识应用于现代生活。本文将结合《化学与现代生活》的课堂授课实践,提出三种在通识课程中融入课程思政元素的有效方法。  相似文献   
4.
针对负离子空气净化器去除氨气的有效性开展了试验研究。利用风道式空气净化性能实验台研究了负离子去除氨气的效率与迎面风速、外施电压、初始氨气浓度的关系。在环境试验舱里测试了负离子净化器样机去除氨气性能的有效性。结果表明:负离子样机能较有效地去除氨气;在其他条件不变时,该负离子装置对氨气的去除效率随风速的增大而逐渐降低;随外施电压的增大,先升高后降低;随初始氨气浓度的增大,先升高再逐渐降低;各因素对氨气去除效率的影响顺序从大到小依次为风速、初始氨气浓度、电压。  相似文献   
5.
针对网孔织物图像的对比度低和噪声点多而导致分割结果中存在网孔连在一起和残缺等问题,提出一种基于区域灰度极小值的分割算法以期提高网孔的分割精度。首先利用高斯金字塔缩放和直方图均衡化算法处理图像以增强图像的纹理轮廓和明暗对比度。然后采用一种基于区域灰度极小值的分割算法以解决仅仅依靠灰度值大小而无法正确分割网孔的问题。最后采用一种多图像融合算法以解决基于局部灰度极小值的分割算法中阈值选择困难的问题。选择多种不同光照程度的网孔织物图像进行实验,实验结果表明所提算法的分割效果良好,能够有效地解决分割结果中网孔连在一起和残缺等问题,且网孔织物的分割错误率为0.24%。  相似文献   
6.
针对深度学习的方法用于微表情识别时微表情识别的实验数据库非常稀缺,导致神经网络在学习的过程中知识获取有限而难以提高精度及泛化能力的问题,提出基于双流网络信息交互的微表情识别方法.通过改进的深度互学习策略引导图像序列不同模态之间的交互训练,提高网络的识别率.方法基于RGB图像序列建立主体网络,基于光流建立辅助网络;在训练阶段,通过设计互学习损失中的有监督学习损失和拟态损失,优化训练过程,使得每一种模态都能学习正确地预测训练样本的真实标识,同时能与其他模态的预测相匹配;在测试阶段,由于互学习机制增强了RGB分支的判别能力,因此可对光流分支进行剪裁,在保证精度的前提下提高识别速度.在CASME,CASMEⅡ和SMIC数据库上的实验结果表明,该方法有效地提高了识别精度,整体性能优于已有方法.  相似文献   
7.
面砖作为上海市历史建筑外墙的重要形式,其修缮尚缺乏技术指导。通过了解历史建筑面砖外墙存在的病症,详细介绍了面砖孔洞、开裂、破损、空鼓等破坏类型的修缮方法。这些修缮工艺能够消除历史建筑面砖外墙的安全隐患,可以为国内历史建筑面砖外墙的修缮提供指导。  相似文献   
8.
9.
针对行人再识别中由于外观差异不显著导致特征描述不准确的问题,该文提出一种基于双向参考集矩阵度量学习(BRM2L)的行人再识别算法。首先通过互近邻算法获得每个摄像头下的互近邻参考集,为保证参考集的鲁棒性,联合考虑各摄像头下的互近邻参考集获得双向参考集。通过双向参考集挖掘出困难样本进行特征描述,从而得到准确的外观差异描述。最后利用该特征描述进行更有效的矩阵度量学习。在多个公开数据集上的实验结果证明了该算法比现有算法具有更好的行人再识别性能。  相似文献   
10.
陈莹  陈巧媛 《电子与信息学报》2020,42(12):3037-3044
为减轻行人图片中的背景干扰,使网络着重于行人前景并且提高前景中人体部位的利用率,该文提出引入语义部位约束(SPC)的行人再识别网络。在训练阶段,首先将行人图片同时输入主干网络和语义部位分割网络,分别得到行人特征图和部位分割图;然后,将部位分割图与行人特征图融合,得到语义部位特征;接着,对行人特征图进行池化得到全局特征;最后,同时使用身份约束和语义部位约束训练网络。在测试阶段,由于语义部位约束使得全局特征拥有部位信息,因此测试时仅使用主干网络提取行人的全局信息即可。在大规模公开数据集上的实验结果表明,语义部位约束能有效使得网络提高辨别行人身份的能力并且缩减推断网络的计算花费。与现有方法比较,该文网络能更好地抵抗背景干扰,提高行人再识别性能。  相似文献   
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