融合主题和视觉特征的图片拼贴画合成方法

为辅助设计师进行图片拼贴画艺术创作,提出一种融合主题和视觉特征的图片拼贴画合成方法.给定容器图片和素材图片集,将容器图片划分为若干子区域;并使用圆填充算法及Delaunay三角剖分算法生成子区域的Voronoi图,得到补丁集;之后,计算主题-颜色相似性矩阵,进行素材图片与补丁之间的映射;最后,使用颜色线性融合方法进一步优化拼贴画视觉效果.在保留图片视觉特征的同时,该方法亦能保证容器和素材之间具有相似的主题信息.与市面流行拼贴画制作软件的对比实验表明,该方法合成的图片拼贴画能取得更好的视觉效果,在数字媒体和装饰领域中均有着潜在的应用价值.     

如何搞好建设单位工程审价工作

对工程审价进行概括与定义。分析了工程审价前需要的准备及资料，提出工程审价针对的主要问题，然后阐述了工程审价需要注意的几方面工作。     

连续油管技术在元坝气田的应用

近年来随着连续油管技术的较快发展,其在修井、完井、增产、采输等石油工程领域得到了广泛应用。与传统修井相比,连续油管技术在超深井、小井眼井及带压油气井中对复杂问题的处理具有不可比拟的优势。针对元坝气田气井压力高、井深、井眼小、工况复杂等特点,分析了采用连续油管技术较常规修井的优势,通过连续油管技术方案优化,形成了适合于解决元坝气田复杂井况的连续油管解堵技术和复杂井筒处理技术,并在多口井进行了成功应用实践,为元坝气田安全经济高效开发提供了有力技术支撑。     

各级打叶风分单元分离片烟的尺寸分布变化规律

利用五打十一分打叶机组对上部烟配打模块进行梗叶分离,研究了打叶去梗工序中各级打叶风分后片烟的尺寸分布变化规律。结果表明:各级打叶风分单元分离出的片烟尺寸在各面积区间内的比例变化趋势基本一致;其中第一、二级打叶单元内各风分口的大中片比例均94%,较为稳定,且片烟特征尺寸及超大片比例均随风分级数的增加呈上升趋势,第三、四/五级打叶单元内片烟特征尺寸及超大片比例显著降低,小片率明显升高;各级打叶单元汇总片烟的特征尺寸及均匀性随打叶级数增加逐渐降低。     

底水油藏水平井射孔密度优化

水平井开发底水油藏时,水平井筒内因流体的变质量流动而引起压力降,从而使沿水平井段的流量剖面不均匀,对于非均质性严重的油藏,这种现象更加明显。这将会导致许多生产问题如底水的早期突破等,会大大降低油藏采收率。在考虑井筒内压降的基础上对底水油藏渗流及井筒内流动进行了研究,建立了射孔水平井底水油藏模型、井筒压降模型及其油藏/井筒耦合模型。针对压降带来的生产问题,提出了一种新的优化射孔孔密分布的方法,均衡了沿井筒的流量分布。利用水平井射孔优化设计软件,对某非均质严重的水平井进行了孔密优化设计,证明了此孔密分布优化模型的正确性和实用性。     

考虑流体压缩性的应力敏感油藏水平井稳定渗流模型

将水平井的渗流场划分为以水平井两端点为焦点的椭球体内部三维渗流和以椭圆柱状直井为中心的外部平面渗流,分别推导出内部渗流区域和外部渗流区域考虑流体压缩性和油层应力敏感性的渗流模型,再利用保角变换和等值渗流阻力法来整合内外部渗流,最终求得考虑流体压缩性和油层应力敏感性的水平井稳定渗流产能公式。与经典公式对比计算表明,该公式合理、可靠。考虑流体压缩性和油层应力敏感性,即α≠0时,水平井产量与生产压差不再呈线性关系;产量随CK的增大而减小,随Cρ的增大而增大;当储层的应力敏感性较强时,产量随生产压差增大而增加缓慢。     

结合网格保刚性的多目的地地图布局优化方法

针对当前多目的地地图生成方法存在布局优化和时间复杂度过高的问题,提出了一种基于保刚性变形的多目的地地图自动生成方法.首先用户选择感兴趣的多个目的地,系统自动选择出与用户指定的目的地最相关的道路网信息,生成上下文区域和关注区域的Delaunay三角网格;然后通过对关注区域凸包点的操作来调整道路细节信息的显示比例,并于每一次凸包点调整后在上下文区域的三角网格作保刚性处理,使得该区域的道路拓扑结构尽量保持不变;同时保证该区域路网的细节清晰地显示.在若干OpenStreetMap地图上的实验结果表明,该方法能快速生成多目的地地图,生成的地图在保持输入地图总体拓扑结构的同时,也优化了地图上目的地区域道路的布局;使得用户可以在有限显示空间内能够浏览地图的全局信息和详细的局部地图信息.     

烟草中总挥发酸含量的分析方法研究

通过对烟草中挥发酸总量分析的全过程进行研究，确定出该项分析的最佳条件为：10g烟样，用磷酸溶液调节其初始pH＝2．0，用去离子水进行水蒸气蒸馏80min，接收馏出液400mL（挥发酸总量≤0．3％时接收300mL），用苯酚红作指示剂（或采用自动电位滴定，终点pH＝8．0）。在此条件下，纯样品的回收率可达96．04％。     

基于多神经网络模块的入侵检测技术

神经网络应用于入侵检测可以克服传统检测技术的一些不足,如误报率高、对已知攻击的变种无法检测等,然而一般的神经网络模型只能判断系统是否遭到攻击,却无法知道是什么类型的攻击.本文描述的多神经网络模型以及训练方法不但可以判断是否受到攻击,而且可以识别出攻击的类型.     

一种引导型病毒的检测及消除

今年六月,我所在单位的一台计算机出了故障,在做养老保险库的转移时,频繁死机,经手工检查,发现了一种引导型病毒,用CPAV和kill均报告未发现病毒,故不知其名,但