一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测方法北大核心

提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。     

基于电信号特征分析的电机故障诊断技术

介绍了电机故障诊断技术平台的组成,分析了电机常见故障下电信号的特征。利用宜昌和景洪工厂两台电机进行了实际对比测试,宜昌工厂电机定子电流特征频率在49.2Hz时表现出峰值-36.08dB,在50.8Hz时表现峰值则为-37.23dB,表明电机存在转子断条故障;景洪工厂电机在转子特征频率为113.51Hz时,出现峰值-58.47dB,表明电机存在静态偏心故障。经电机现场抽芯检查,验证了电机故障快速诊断平台给出的电机健康状态评估结果,证实了基于电信号特征分析的电机故障诊断技术的准确性。     

InP/InGaP/GaAsSb/InGaAsSb/InP双异质结双极晶体管设计北大核心

应用半导体器件的电阻电容计算理论和SILVACO ATLAS软件,在综合考虑载流子渡越时间和电阻电容延迟时间对增益截止频率的影响下设计了一种InP/InGaP/GaAsSb/InGaAsSb/InP双异质结双极晶体管(DHBT)结构。该结构中在基区与发射区之间加入P型半导体层以降低基区与发射区之间的电子势垒,并通过引入梯度渐变材料及优化掺杂分布提高基区电场、增强集电区中易趋近于零区域的电场,器件的电流增益截止频率得到显著提升。此外,还列出了InGaP和InGaAsSb材料的禁带宽度和电子亲合势、P型GaAs_(0.51)Sb_(0.49)和InGaAsSb材料的电子迁移率的近似计算公式。     

发酵工艺对白啤4-VG含量的影响分析

为提高白啤特征香气水平，研究了酵母菌种、酵母代数、酵母接种量、发酵温度、冷麦汁充氧量5种发酵工艺参数对白啤4-乙烯基愈创木酚（4-vinylguaiacol,4-VG）含量的影响。结果表明，选择酵母菌种为NO.3、0代酵母、酵母接种量为10百万个/mL、发酵温度为20℃、冷麦汁充氧量为22 mg/L的发酵工艺，白啤的4-VG含量有显著提高，为通过改进发酵工艺提高白啤4-VG含量提供了理论依据。     

响应面优化絮凝法去除水中Cr（Ⅵ）

为了探究不同絮凝剂对水中Cr（Ⅵ）的去除效果，比较了聚合硫酸铁、聚合氯化铝、聚丙烯酰胺、Fe Cl3对Cr（Ⅵ）的去除效果，通过效能对比以及成本分析得出了最合适的絮凝剂。通过改变反应温度、体系的初始p H值、絮凝剂的初始浓度和反应时间来探究聚合硫酸铁去除Cr（Ⅵ）效果的影响后，再进行均匀设计和响应面优化试验。结果表明，反应温度30℃、絮凝剂浓度为150mg·L^-1、pH值为7、反应时间9min，此时Cr（Ⅵ）的去除效率最高为68.4%；絮凝剂浓度、初始p H值、反应时间对Cr（Ⅵ）去除效果影响显著性为絮凝剂浓度>反应时间>初始pH值。响应面模型预测在最佳反应条件下，Cr（Ⅵ）的去除效率可达70.5%，实验结果为69.8%，二者接近，表明模型有效。     

基于多尺度特征校准的图像协调化方法

图像组合是图像处理中一个重要操作，然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节，其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致，从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而，现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异，忽略了图像局部的亮度变化差异，这使得图像整体的光照不协调。为此，该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块，该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化，然后利用解码器重构出图像，并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证，结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法，验证了该方法的有效性。