宁夏地区雨季特征时空变化规律及其归因分析

为揭示宁夏地区雨季特征时空变化规律及物理归因，利用1960～2020年宁夏地区9个气象站点的降水资料，基于滑动t检验法确定宁夏地区各个站点多个雨季特征(包括雨季开始时间、结束时间、持续时间、降雨量、降雨强度和降雨日数)的时空分布规律，分析大气环流、季风以及海表温度对宁夏地区雨季特征的影响。结果表明：宁夏地区的雨季开始时间和结束时间具有明显的年代际和空间变化特征，西北太平洋增强(减弱)的反气旋是宁夏地区雨季开始(结束)的重要信号。雨季降雨量和降雨强度在突变年份发生后，具有增强的趋势。多个雨季特征表现出与厄尔尼诺(ENSO)区域明显的负相关性，即升高的海表温度会导致宁夏地区雨季起讫时间的提前、降雨量和降雨强度以及雨季降雨日数的减小。研究成果可为探究宁夏地区雨季特征与海表温度的遥相关性提供参考。     

基于形态特征提取的急性下壁心肌梗死BiLSTM网络辅助诊断算法

急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法,可大幅度提高医生对急性下壁心肌梗死疾病的诊断效率并有助于及时确诊.算法包括:对胸痛中心数据库心拍信号进行降噪及心拍分割;根据临床心内科医学诊断指南提取了12导联波形距离特征和分导联波形幅值特征;依据提取的特征搭建LSTM与BiLSTM神经网络进行心拍的分类识别;使用PTB公开数据库和胸痛中心数据库多临床中心进行交叉验证.实验结果表明,加入胸痛中心真实临床数据后,基于形态特征提取BiLSTM神经网络的急性下壁心肌梗死辅助诊断算法准确率达到99.72％,精度达到99.53％,灵敏度达到100.00％,同时F1-Score达到99.76.该算法比其他现有算法准确率提高至少1％,该项研究具有非常重要的临床应用价值.     

针对细微特征进行K-means聚类的电台分选识别技术

现代战场中的无线通信设备日益增多，精准获取个体信息已成为研究热点，但也是难点。针对通信电台，提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发，对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选，分选的同时提取各个个体的特征属性值，未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识，无需训练运算，通过实验验证，其可行、高效，易于工程实现。     

EBZ-260型掘进机截割头截割性能研究

通过对EBZ-260型掘进机截割头的截割性能进行分析和研究,深入了解和掌握了相关截割头的数据参数、设计结构及载荷等情况,进一步研究了截割头的受力情况、形状结构及其截齿运行轨迹及安装分布等特性,可为截割工作提供必要的数据参考及理论基础,有利于重要部件的有限元分析,对研究掘进机整机受力的情况、截割的性能、所具备的可靠性及稳定性等方面具有重要作用.     

动漫元素在肉食产品包装设计中的应用

近年来,随着国产动漫行业的不断突破与发展,喜洋洋与灰太狼、熊大熊二与光头强、虹猫与蓝兔等动漫形象深入人心,动漫形象不仅以视觉冲击力直接吸引消费者,还能通过动漫形象触动消费者对产品的亲切感和趣味性,因而,越来越多的食品企业选择自创动漫形象或者选择经典动漫形象作为食品包装图案。如何有效设计动漫元素食品包装增加产品营销竞争力、提高产品经济文化价值、激发消费者购买欲望成为包装设计关键所在。     

靠卖茶饮“出圈”中医药老字号能否开辟新蓝海

近期,始创于清朝乾隆四十八年(1783年)的上海一家老药店——童涵春堂城隍庙店推出中药奶茶,吸引大量市民前往打卡,受到了不少年轻人的喜爱。近年来,中医药老字号搭乘“国潮风”,将时尚元素融入药食同源领域,寻求转型升级,逐渐得到众人的关注。这些靠卖茶饮“出圈”的中医药老字号能否守住热度一路飘红,或是铩羽而归,现在仍不明晰。能否将茶饮、消费群体、品牌进行三位一体的品牌化打造,或是决定此类茶饮能否长远发展的核心因素。     

基于面元素重排的三维网格模型数据隐藏算法

目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题，提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式，保证数据的安全性。然后利用面元素重排，完全不会造成三维模型失真的性质，通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排，以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明，该算法不会对三维模型造成任何失真，嵌入容量为每顶点2比特，且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真，容量大、安全性高、鲁棒性强，适用于三维载体不容修改的情形，如军事、医学、秘密通信和版权保护等。     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

作品名称:《港城遗梦》

作品说明:“港城遗梦”以湛江非遗项目:雷州石狗、舞鹰雄、北坡游鱼、湛江傩舞、吴川飘色为创意文化,从中提取创意元素进行设计。非遗里悠久的故事和精神内核是世代相传的,这五项非遗都独具湛江特色,具有悠久的历史,生动表达了湛江人民爱憎好恶的价值评判态度与审美情趣,传达出人们对生活的美好祝福和向往。此次设计从湛江非遗文化中提取元素进行插画设计,采用现代表现手法与传统文化的融合,并选用精美的金属书签作为载体,让湛江非遗融入人们的生活,让非遗“潮起来”。