国内铁桶涂料与涂装工艺调研

根据中国包装进出口总公司铁桶包装科研会议精神、由上海包装进出口分公司组织和浙江省包装进出口分公司,杭州油墨油漆厂负责研制油漆涂料,上海金山漕泾制桶厂负责研制涂装工艺的攻关小组,为了使新研制的涂料与涂装工艺,能适应各地制桶厂共     

铁桶底面合一漆的研制

我国出口包装铁桶,长期存在渗漏,锈蚀,污损,脱漆等问题,1981年初我厂接承了中国包装进出口公司关于研制新型铁桶外涂料的科研任务,经过二年时间的攻关试验,终于研制成功防锈性好,外观装饰性高,施工适应范围广的8104底面合一铁桶外漆。82     

一种实用的去基线漂移滤波算法

心电图中的基线漂移是影响心电图信号识别的一个重要因素。本文将介绍一种简单、实用的快速滤波算法——移动窗口中值滤波算法，并采用MIT—BIH Arrhythmia Database以及European ST-T Database中的数据进行大量的实验验证。     

一种便携式长度测量系统的硬件设计

利用单片机控制超声波传感器发射超声波,利用片内计数器计数,监测接收从被测物另一端反射回来的反射波,同时让计数器停止计数并记录数据,经过换算来实现对长度的自动化测量和存储.主要介绍了该系统的硬件组成以及对功能的实现.     

一种新型多功能诱发电位刺激器的研制

设计了一种基于FPGA的用于诱发电位系统的刺激器,利用FPGA实现诱发电位所需的光刺激、声刺激和电流刺激。可用于视觉诱发电位、听觉诱发电位及体感诱发电位等多种自发和诱发电位等生理检查中。与传统的诱发电生理刺激系统相比,该设计简化了电路、功能多、体积小、刺激输出准确可靠,应用范围广,能很好地满足诱发电位检测的性能要求。     

一种最小长度约束的EMD包络拟合方法

 经典经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)采用三次样条插值方法进行包络拟和,存在较严重的"过冲"现象。在研究该问题已有方法基础上,提出了一种基于最小长度约束的包络拟合方法,以包络曲线长度最小为目标函数,采用Lagrange求极小值法优化极值点处的导数值,然后采用分段三次Hermite函数插值方法进行包络拟合,得到平滑包络线.实验表明该方法能有效地克服三次样条插值法的"过冲"现象和分段抛物线插值法的人为弯折现象,能拟合出更平滑的包络线,使得EMD分解更准确,有效改善模态混淆问题.     

多媒体实时通信中同步和差错控制技术实现

从理论和实践两个方面详细阐述了多媒体实时通信中图像声音数据的同步播放和差错控制技术的具体实现方法，提出了多媒体会议系统的实现方案。     

国内铁桶专用涂料——8104底面合一漆的研制

我国包装铁桶质量,长期存在渗漏、锈蚀、污损等问题,影响出口商品的销路和外贸信誉.为了在铁桶防锈和装饰方面赶上国际水平,我们经二年时间的试验,研制成防锈性好,外观装饰性高,施工条件适应性广的8104铁桶专用底面合一外漆,经供各地近20家制桶厂试用并装运出口,受到客户欢迎与好评.     

文本数字水印

目前数字水印技术的研究和文献主要集中在静止图像和视频的保护等方面,文本数字水印研究的很少,国内甚至还未见到文本数字水印的相关文献。而实际上,一些文本文档比图像、视频等更需要得到保护;数字文本的保护对互联网时代的政府工作和电子商务等也具有重要意义。本文主要介绍文本数字水印技术的基本思想和目前的研究状况,首先介绍了文本数字水印的嵌入与检测方法,然后分析了用于中文的文本数字水印的研究方向以及可能的应用前景。     

面向高度近视条纹损伤的深监督特征聚合网络

目的 条纹状损伤是高度近视向病理性近视发展过程中的一种重要眼底改变。临床研究表明,在无创的眼底光学相干断层扫描（optical coherence tomography,OCT）图像中,条纹状损伤主要表现为视网膜色素上皮层—Bruch’s膜—脉络膜毛细血管复合体（retinal pigment epithelium-Bruch’s membrane-choriocapillario complex,RBCC）损伤,具体包括RBCC异常和近视牵引纹。由于OCT图像中条纹损伤存在目标小、边界模糊等问题,其自动分割极具挑战性。本文提出了一种基于特征聚合下采样和密集语义流监督的特征融合分割网络（deep-supervision and feature-aggregation based network,DSFA-Net）,用于实现OCT图像中条纹损伤的自动分割。方法 为减少网络参数量,DSFA-Net以通道减半的U-Net为基准网络,在编码器路径中设计并嵌入特征聚合下采样模块（feature aggregation pooling module,FAPM）,使得网络在下采样过程中保留更多的上下文和局部信息,在解码器路径中设计并嵌入一种新的深监督模块——密集语义流监督模块（dense semantic flow supervision module,DSFSM）,使得网络在解码过程中聚合不同分辨率图像之间的细节和语义信息。结果 方法在上海市第一人民医院提供的751幅2维眼底OCT B扫描图像上进行验证与评估。相比于U-Net,本文方法在参数量降低53.19%的情况下,平均Dice相似系数（Dice similarity coefficient,DSC）、Jaccard和敏感度指标分别提高了4.30%、4.60%和2.35%。与多种较流行的语义分割网络相比,本文网络在保持最小网络参数量的同时,分割性能取得了较明显提升。为了更加客观地评估FAPM与DSFSM模块的性能,本文同时进行了一系列消融实验。在基准网络添加FAPM模块后,平均DSC、Jaccard和敏感度指标分别提高了1.05%、1.35%和3.35%。在基准网络添加DSFSM模块后,平均DSC、Jaccard和敏感度指标分别提高了4.90%、5.35%和5.90%。在基准网络添加FAPM与DSFSM模块后,平均DSC、Jaccard和敏感度指标分别提高了6.00%、6.45%和5.50%。消融实验的结果表明,本文提出的DSFSM和FAPM模块可以有效提升网络的分割性能。结论 本文提出的DSFA-Net提升了眼底OCT图像中条纹损伤的分割精度,具备潜在的临床应用价值。