基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

广西三江县林江铅锌矿调查研究

随着时代的不断发展,针对当前矿山资源的调查就显得格外的重要。了解矿产资源的实际情况,这样才方便后续对于矿床整体性的分析。本文就广西三江县林江铅锌矿调查情况进行分析研究,以此来初步了解水工环地质状况,初步了解了矿床开采技术条件,这样对于后续的相关工作实施也起到了重要的推动作用。     

输电线路故障类型辨识研究

对输电线路常见的故障类型进行了归纳和分析，并对典型类型故障的辨识方法进行了研究，以期为输电线路故障智能诊断提供理论参考。     

microRNA在亨廷顿病中的研究进展

亨廷顿病(Huntington's disease, HD)是神经退行性疾病(neurodegenerative disorders)中一种单基因遗传病,由亨廷顿基因(the huntingtin gene, HTT)第一个外显子中的CAG三核苷酸序列重复扩增引起,尚无法治愈。HTT编码的蛋白产物被称为亨廷顿蛋白(Huntingtin protein, Htt)。突变亨廷顿蛋白(mutated huntingtin protein, mHtt)容易形成聚集体,具有毒性,导致一系列细胞学异常和神经元功能障碍。microRNA(miRNA)在基因转录后水平调控中起重要作用,其表达的改变与HD病理过程有关,成为治疗HD的潜在生物标志物。近年来,对一些特定miRNA在HD中调控机制及靶基因预测方面的研究可为HD提供潜在的治疗方法。本文就miRNA在HD中的相关研究进展进行综述。     

基于多体动力学的大尺寸模锻过程长轴类坯料定位

大尺寸热模锻工艺中坯料操作放置困难,在模具上的定位精度会强烈影响最终锻件质量及所需设备吨位。为实现在实际模锻过程中,长轴类坯料在复杂模具上的快速便捷的定位过程,以某超长铁道异形件的整体锻造工艺预锻过程中坯料定位为例,从运动学势能分析出发,基于多体动力学分析软件Adams对初始坯料位置姿态偏差下的最终坯料定位偏差进行预测。在正交试验预测结果的基础上,分析了各初始偏差因素对最终坯料定位状态的位置偏差及姿态偏差的影响,并给出了可行的辅助定位方式来提升坯料初始位置的定位精度裕度,最后通过塑性成形过程仿真加以验证。     

论公共场所灯光电气防火技术

公共场所人员集中程度较高,结构复杂化,易燃物、电气设备比较多,极易发生重、特大恶性火灾事故,强化防火安全管理尤为重要,要综合剖析公共场所灯光系统装置特征、火灾危险性等,采取行之有效的技术手段,高效开展电气防火工作,提升灯光系统装置安全性、经济性,保证公共场所秩序稳定进行。