11T NbTi-Nb_3Sn超导磁体

一、引言为了发展高场磁体技术,1983年初,我们接受了中国科学院关于研制中心场为11T的高场磁体的攻关项目。于1985年底,研制出内孔径8cm的NbTi—Nb_3Sn组合磁体,经实验中心场达11.4T,贮能263KJ。其中,NbTi磁体口径167mm,提供了7T磁场,Nb_3Sn磁     

5·12地震成都在用电梯受损状况及原因分析——安徽省质监局抗震救灾特种设备技术服务队

四川汶川5·12里氏8．0级大地震给灾区人民带来巨大的人员伤亡和财产损失，同时也使成都、绵阳、德阳、阿坝、雅安、广元六市州20918台在用特种设备受损。为使灾区受损特种设备早日投入使用，让灾区人民早日放心使用这些设备，在国家质量技术监督检验检疫总局特种设备安全监察局统一安排领导下，全国17个省市200多位检验人员紧急奔赴灾区开展受损特种设备排查检验工作。安徽省质量技术监督局援川特种设备检验工作队一行12人，分别于5月21且和22日奔赴成都，在四川特种设备抢修检验指挥部统一领导下，参加成都市震后受损电梯排查检验工作。     

D-阿洛酮糖功能特性、制备方法及产业化应用研究

概述了阿洛酮糖的理化特性及生理功效，总结了国内外制备D-阿洛酮糖的方法。结合产业化过程中遇到的问题，从食品安全的角度阐述了各种不同来源生物酶基因的挖掘和改造应注意的问题，包括重组菌株的选择以及酶的最适反应条件优化等，对阿洛酮糖产业化制备和市场前景进行了展望。     

PEG400存在下聚乙烯膜的光氧化降解特性研究

通过对聚乙烯的特性黏度、凝胶含量、羧基含量和红外光谱特征吸收的测定,研究了PEG400含量为8%(质量分数,下同),5%,1%,0.1%,0%的五种聚乙烯膜样品在人工加速老化实验下的光氧化降解特性,并利用扫描电镜对PEG400含量为1%的聚乙烯膜进行了表面形貌分析.结果表明:在实验条件下,PEG400明显加速了聚乙烯膜中的自由基反应,致使聚乙烯分子交联和断链,并在聚乙烯分子链中引入了羰基和羧基;当PEG400含量为1%时,聚乙烯膜的降解效果最为明显,光照60d后基体聚乙烯的特性黏度由67.6 Pa·s下降为34.9 Pa·s,凝胶含量为5.84%,羧基含量为1.29%.     

海藻糖的特性、功能及应用

海藻糖是一种安全的非还原性双糖,广泛存在于自然界中,具有保湿性、抗寒抗旱性、耐热耐酸性等特殊的生物学功能,对生物大分子和生物体均有非特异性的保护作用。本文介绍了海藻糖的理化性质和生物学特性,并综述了海藻糖的合成方法及在相关领域的应用,并展望了海藻糖在新型食品开发中的应用前景。     

电子变压器和电感器的国际标准及采用情况分析

简述了电子变压器和电感器的IEC国际标准状况，讨论分析了国家标准、电子行业标准采用IEC国际标准的情况。     

四川省电子厅举办省电子行业标准化知识竞赛

四川省电子厅举办省电子行业标准化知识竞赛为了加强省电子工业的标准化工作，进一步贯彻实施新颁布的《电子工业标准化管理办法》等５个标准化工作规章，普及标准化知识，更好地贯彻省电子厅１９９６年提出的“一推二创三入轨”（即推行标准化，创标准化先进企业，入以法...     

面向对象多粒度概念格的构造

如何降低概念格构造过程中的复杂度是形式概念分析中一个重要的研究课题．粒计算可以从多个角度对问题进行分析、求解,已经成为人工智能领域中研究问题的有效工具．针对多粒度概念格的快速构造问题,基于粒计算理论,本文研究了属性粒度变化前后概念外延与内涵之间的关系,定义了不同类型的概念,提出了基于不同属性粒度组合的面向对象概念格转换算法---Zoom,具体包括对属性粒度进行细化的Zoom-in算法和对属性粒度进行粗化的Zoom-out算法．Zoom算法在原概念格的基础上直接实现新概念格的构造,避免了遵循传统的概念格构造方法时从新形式背景中生成新面向对象概念格的繁琐步骤,从而提高了概念格的构造效率,可以快速确定概念格的属性最优粒度组合,进而有助于在数据中进行数据挖掘和知识发现．     

基于SENet改进的Faster R-CNN行人检测模型

随着无人驾驶和智能驾驶技术的发展,计算机视觉对视频图像检测的实时性和准确性要求也越来越高.现有的行人检测方法在检测速度和检测精度两个方面难以权衡.针对此问题,提出一种改进的Faster R-CNN模型,在Faster R-CNN的主体特征提取网络模块中加入SE网络单元,进行道路行人检测.这种方法不仅能达到相对较高的准确率,用于视频检测时还能达到一个较好的检测速率,其综合表现比Faster R-CNN模型更好.在INRIA数据集和私有数据集上的实验表明,模型的mAP最好成绩能达到93.76%,最高检测速度达到了13.79 f/s.     

多尺度生成式对抗网络图像修复算法

图像修复作为深度学习领域的一个研究热点,在人们现实生活中有着重要的意义。现有图像修复算法存在各种问题,导致视觉上无法达到人们的要求。针对现有图像修复算法精确度低、视觉一致性差以及训练不稳定等缺陷,提出了一种基于生成式对抗网络(GAN)模型的图像修复算法。该算法主要对判别器的网络结构进行改进,在全局判别器和局部判别器的基础上引入多尺度判别器。多尺度判别器在不同分辨率的图像上进行训练,不同尺度的判别器具有不同的感受野,能够引导生成器生成更全局的图像视图以及更精细的细节。针对GAN训练中经常出现的梯度消失或梯度爆炸问题,使用WGAN(Wasserstein GAN)的思想,采用EM距离模拟样本数据分布。在CelebA、ImageNet以及Place2图像数据集上对该算法的网络模型进行了训练和测试,结果显示与先前的算法模型相比,该算法提高了图像修复的精确度,能够生成更为逼真的修复图片,并且适用于多种类型图片的修复。