基于深度学习的图像本征属性预测方法综述

真实世界的外观主要取决于场景内对象的几何形状、表面材质及光照的方向和强度等图像的本 征属性。通过二维图像预测本征属性是计算机视觉和图形学中的经典问题,对于图像三维重建、增强现实等应 用具有重要意义。然而二维图像的本征属性预测是一个高维的、不适定的逆向问题,通过传统算法无法得到理 想结果。针对近年来随着深度学习在二维图像处理各个方面的应用,出现的大量利用深度学习对图像本征属性 进行预测的研究成果,首先介绍了基于深度学习的图像本征属性预测算法框架,分析了以获得场景反射率和阴 影图为主的本征图像预测、以获得图像中材质 BRDF 参数为主的本征属性预测及以获得图像光照相关信息为主 的本征属性预测 3 个方向的国内外研究进展并总结了各自方法的优缺点,最后指出了图像本征属性预测的研究 趋势和重点。     

我国风电利用技术现状及其前景分析

我国风电产业发展迅猛,多种风电利用技术也伴随而生。从我国风电利用技术的现状与存在问题出发,综述并对比了我国集群风电并网运行、风电与其他能源互补、风电的大规模直接利用及分布式风电接入与控制等技术现状,指出我国风电向集中式和分布式并重、促进多能互补利用技术推广、发展高效率低成本的风电利用技术方向发展的趋势,最后从加强新能源激励政策、新能源消纳市场机制、风电并网与技术标准建设方向提出了建议。     

基于高压电晕除湿的烟气消白技术参数优化设计研究

为了探究离子风除湿机理,获得影响除湿效率的关键参数,基于ANSYS CFX均质成核理论建立了除湿过程的三维空间多场耦合多相流数值模型,分析了集电极筒结构、流动、物性等参数变化对除湿效果的影响。基于可视化后处理软件,分析了电/流场耦合作用下流场速度、液滴的分布规律,并进一步阐明离子风除湿机理和除湿过程。结果表明：渐扩形集电极筒效果最佳但难以并联组合;随着进口流速的增加除湿效果迅速减弱;温差的增大显著提高了饱和蒸汽凝结的效率;相比于入口饱和蒸汽,气液两相入口明显改善了圆柱形集电极筒内的整体凝结程度,且核心凝结区域不仅限于出口处的U形区域;而电压的增强可以促进气相凝结,但是电压超过38 kV之后,液相平均质量分数变化幅度很小;增加电极长度可以提高除湿效果,但当电极长度达到0.37 m时,继续增加电极长度液相平均质量分数没有显著变化。     

船舶单轴并联式气电混合动力系统节能评价

为了提高船舶动力系统能效,同时弥补天然气发动机作为船舶主机时动态特性差、低负荷性能差等问题,本文提出了船舶单轴并联式气电混合动力系统方案。采用模块化建模的方法建立系统的Simulink仿真模型,以周期性作业船舶运行循环为例计算蓄电池储能效率,而后研究系统在E3循环、不同混合度下的单位时间系统能耗以及节能率变化规律,得出节能率脉谱图,并对系统的实际节能率进行加权评价。结果表明:系统在不同混合度、不同负荷下的节能率都为正值,在混合度为0. 3～0. 5、负荷小于40%时,平均节能率大于15%。本文的研究结果可为船舶单轴并联式气电混合动力系统的设计选型、匹配优化以及能量管理策略设计等提供理论依据。     

某型燃气轮机起动过程中火焰缺失 故障分析与处理

通过对某电站燃气轮机在起动时出现火焰缺失跳机故障检查研究，分析发现起动设备对燃气轮机发 出起动指令后有延迟响应时间。现场测试了起动电机响应时间、液力变扭器卸荷阀动作响应时间，发现响应 时间有延迟会引起燃料控制量自动增加以保证燃气轮机升速。重新设定了燃气轮机起动和暖机阶段燃料设 定值后解决了该故障。该燃气轮机火焰缺失故障检查和处理过程可为今后故障的处理提供参考。     

基于改进SCW的道路标志牌字符定位算法

本文提出了一种快速的基于改进SCW的道路标志牌字符定位算法。首先采用改进的自适应图像分割方法SCW对输入图像进行分割,然后对所得二值图像进行连通区域分析,获得斑块信息。最后根据一系列判决标准得出道路标志牌上字符的最终位置。实验结果显示该算法具有很强的准确性和鲁棒性。     

利用厌氧消化的弃风电转气自控系统及其应用

将生物质能利用技术中碳转化率最高的厌氧消化工艺应用于风电场弃风消纳方案中,以某风电场日产50m~3生物燃气工业实验为基础,研究设计了一个满足风电弃风利用的有机废物厌氧消化产生物燃气系统。实际运行结果表明:弃风电转气自控系统可使利用风电弃风进行厌氧消化的产生物燃气系统稳定运行。     

神经反馈训练中的虚拟现实技术综述

随着虚拟现实技术及脑-机接口技术的快速发展,虚拟现实在认知训练及神经康复等领域得到了广泛的应用,逐渐成为相关领域研究的热点.与传统的认知训练方法相比,应用于神经反馈训练中的虚拟现实技术通过将用户真实的训练环境替换为可定制的沉浸式虚拟环境,在显著降低系统使用成本的同时有效地提升了训练绩效.从虚拟现实技术在神经反馈训练领域的优势和应用出发,分析了神经反馈训练机制,讨论了虚拟现实技术的反馈训练方法;结合神经反馈训练中的虚拟现实技术研究现状,提出诱发更明显的脑电特征、设计个性化训练方案、提高反馈信息的传输速率、提高训练过程的舒适度以及融合多模态脑影像技术是未来的发展方向.     

抗鼻病毒抑制剂研究进展

人鼻病毒(human rhinovirus,HRV)是一种感染性很强的病毒,是致呼吸道感染的重要致病因子。到目前为止,还没有有效地抗鼻病毒的药物上市,尽管如此,在过去的几十年里,随着对鼻病毒病理学的深入研究,鼻病毒感染过程被确定,并由此产生了许多作用于病毒复制循环过程的抗病毒药物分子,这些分子有望在未来作为治疗鼻病毒的药物。