视觉诱发晕动症的脑电特征研究

晕动症(Motion Sickness,MS)作为一种常见的病症,严重影响人们的生活,目前关于晕动症的检测评估主要依赖偏主观的评价指标,存在一定的偏差和局限性.本文拟探究可用于量化评估晕动症的脑电特征因子,为精准的MS检测评估提供量化的参考依据.本文通过视觉旋转刺激的方式诱发晕动症,采集10位实验被试者的脑电信号(El...     

新型混凝土养护剂的配制及性能研究

为提高混凝土的养护效果,通过实验探究不同乳液以及表面活性剂对养护效果的影响,制备得到了一种新型混凝土养护剂。研究结果表明,在纯丙乳液中掺入0.5%的FCF-1型氟碳类表面活性剂作为混凝土养护剂可以增加混凝土的表面回弹值、抗压强度,降低表面碳化深度,从而达到较好的养护效果。     

~(12)C离子束辐照对酵母发酵能力的影响

利用100MeV/u的12C6+离子束辐照酵母Saccharomyces cerevsiea YY,选育出一株高产突变菌株C03A,考察C03A发酵过程中不同温度、pH、糖汁浓度对发酵的影响。通过正交实验确定最佳发酵条件为:糖汁浓度24%、温度35℃、pH5.0。在10L发酵罐实验中,C03A发酵速率相对原始菌株高,36h发酵完全,比原始菌株缩短12h;发酵产酒率达到13.2%(V/V),比原始菌株高1.6%(V/V)。     

OPCUA技术及其在海上采油平台的应用

OPC UA是OPC基金会最新发布的用于工业自动化领域系统互连的规范.该文介绍了OPC UA的规格书组成,描述了OPC UA的传输机制与数据建模两部分基础组件.基于海上采油平台对仪控系统的实际要求,分析了OPC UA技术在海上采油平台的典型应用案例,并给出了具体的工程设计方案.同时,针对每个案例,总结了OPC UA相对于经典OPC规范的优势.     

100μm超薄不锈钢板脉冲微束等离子弧焊成形机理

针对100μm超薄不锈钢板的脉冲微束等离子弧焊接,研究焊缝中心不同位置焊接热循环的动态变化机理以及脉冲参数对该动态变化的影响,结合试验获得的不同脉冲参数下的焊缝形貌,探讨焊缝成形与焊接热循环动态变化之间的关系.结果表明,在4个脉冲参数的不同组合下,可形成5种不同的焊缝形貌;频率的增加或基值电流/峰值电流之比的增加,均使...     

第三代聚丙烯高效催化剂及其制造方法

描述了传统的纳塔型、索尔维型和新的菲利浦斯型载体高效聚丙烯催化剂组分的制造方法和应用。催化剂载体是用固体粒子载体材料制造的;第二固体材料实质上是影响等规度;有机电子给予体是为了与有聚合活性的过渡金属化合物化合;还可选择第二有机电子给予体化合物形成催化剂组分;固体中的水可用脱水剂将其反应掉。制造这种催化剂和载体时,最好采用无溶剂的研磨预混溶。这种催化剂聚合的产品无需萃取和脱灰。     

数字签名在电子病历中的应用

数字签名技术在电子商务安全中发挥着重要作用,基于数字签名的应用已经渗透到了电子商务的各个领域。数字医疗作为电子商务的延伸,也需要使用数字签名技术,我们在这方面做出了一些尝试,希望对其他领域的电子商务安全也能起到借鉴作用。 为解决在医疗系统信息化过程中电子病历的防伪和电子处方的认证等问题,我们设计了医疗病历防伪系统。该系统利用数字签名技术,可以有效地防止对电子病历的篡改,并能够实现对电子处方的认证,对于我国卫生系统的信息化建设具有重要的参考价值。     

基于区域特征映射的模糊掌纹识别方法

针对掌纹在非接触采集时易出现模糊现象从而导致系统识别性能降低的问题,建立了区域到点的特征映射模型,提出了一种基于区域特征映射(Region feature map, RFM)的模糊掌纹识别方法.首先根据图像的模糊原理,建立等价的模糊模型,获取模糊掌纹; 然后使用RFM对模糊掌纹进行操作,将高维的区域特征映射到低维的点特征; 最后,采用归一化相关性分类器对掌纹所属类别进行判定识别.使用模糊模型对PolyU掌纹库进行处理得到PolyU模糊掌纹库,并分别在PolyU掌纹库和PolyU模糊掌纹库上进行测试,识别结果较为稳定. 在模糊掌纹库上,本文算法的等错误率(Equal error rate, EER)最小可达0.9069%,优于传统算法,且进行一次识别的时间为33.95ms,得到的特征数据维数较小,降低了算法复杂度,表明了本文算法的有效性和实时性.     

甲苯氧化制苯酚工艺及经济评价

介绍了甲苯氧化制苯酚的原理和工艺，并对该工艺进行了经济分析，结果表明：该工艺不仅可以合理地利用滞销的甲苯，而且流程简单，产品成本低，具有广阔的前景。     

基于信息熵的GLBP掌纹识别算法

提出了一种基于信息熵(information entropy)的GLBP掌纹识别算法(EGLBP),首次将该算法运用到掌纹中。同时,为了提高识别精度、降低算法复杂度,引入信息熵来度量掌纹所含的信息量,熵越大,所含信息量越多。首先对图像进行Gabor变换,分别计算变换后图像的信息熵,去除熵较小的几幅图像;然后对剩余的图像使用分块思想,对每块进行LBP特征提取,并联融合所有特征;最后使用卡方距离对掌纹所属类别进行判定。经过PolyU掌纹中心区域图像的验证,与传统掌纹识别算法相比,EGLBP算法识别率达到99.89%,识别时间为113.9ms,具有有效性和优越性。