阻尼脉动干扰床分选机分选试验研究

介绍了脉动阻尼干扰床分选机的结构和工作原理,采用该分选机对薛湖选煤厂原煤中<1.5 mm粒级粗煤泥进行分选试验,确定了设备的最佳上升流流量和入料粒度范围,基于此对影响其分选效果的因素进行试验分析。结果表明,脉动阻尼干扰床分选机最佳入料粒度范围为0.2～0.9 mm;入料固液比对其分选效果有一定影响,固液比为1∶1.5～1∶0.5时分选效果最好;脉动水流对产品产率影响有限,对产品灰分的影响因上升水流流量而异。     

基于斜率变化的一种数字滤波算法

在测量系统所采集的数字信号中,都含有各种噪声和干扰,要想获得准确的采集信号必须削弱或滤除掉这些干扰信号.常见的数字滤波方法有很多,根据采集信号的不同可以选择适当的方法进行滤波处理,从而使采集信号特征明显化.本论文通过对凸形物体轮廓特征的分析提出了一种基于斜率变化的数字滤波算法.     

平行手术:基于ACP的智能手术计算方法*

由人工社会(Artificial Societies)、计算实验(Computational Experiments)、平行执行(Parallel Execution)构成的ACP理论在平行智能和复杂系统建模与调控中发挥重要作用.文中将ACP理论引入到医疗手术领域中,提出平行手术的基本框架及相关流程.在平行手术中,采用人工场景模拟医生和患者情况,表征真实复杂的手术场景.在此基础上,采用计算试验的方法试验和评估手术方案,选择最佳方案.最后通过虚实互动的平行执行功能在线优化手术方案,实时地对手术进行智能预测与导引.整个框架结合规则提取、计算机图形学、虚拟现实/增强现实、机器学习、知识自动化等技术,力图有效提高手术的效率和准确性.     

平行高特:基于ACP的平行痛风诊疗系统框架*

为了解决复杂环境中痛风诊疗的精准决策难题,突破不同医生业务水平对于痛风诊疗的局限,提高痛风诊断的准确率和治疗的有效性,文中提出基于ACP理论的平行痛风诊疗系统框架,称为“平行高特(Gout)”.平行高特通过构建人工痛风诊疗系统以模拟和表示实际痛风诊疗系统,运用计算实验进行各种痛风诊疗模型的训练与评估,借助平行执行对实际痛风诊疗系统进行管理决策与实时优化,实现痛风诊疗过程的自动化与智能化.该平行的诊疗过程可以帮助医生减少误诊误治,提高效率,提升水平,同时也能帮助患者做好慢病管理,远离疾病.考虑到痛风病在当前社会的严重程度,平行高特在痛风诊疗中的应用具有重要的实际意义,是传统医疗模式走向智慧化、平行化的有效途径和自然选择,有利于推进健康中国建设,实现更高水平的全民健康.     

内蒙巴彦宝力格地区遥感找水应用研究

介绍了内蒙古锡林浩特市胜利煤田露天矿区水文地质普查中运用综合水文地质勘察方法的情况、遥感方案的选择、技术思路,以及利用遥感方法进行区域水文地质调绘所取得的成果,对遥感水文地质的发展提出了作者的看法     

平行视觉:基于ACP的智能视觉计算方法

在视觉计算研究中,对复杂环境的适应能力通常决定了算法能否实际应用,已经成为该领域的研究焦点之一.由人工社会（Artificial societies）、计算实验（Computational experiments）、平行执行（Parallel execution）构成的ACP理论在复杂系统建模与调控中发挥着重要作用.本文将ACP理论引入智能视觉计算领域,提出平行视觉的基本框架与关键技术.平行视觉利用人工场景来模拟和表示复杂挑战的实际场景,通过计算实验进行各种视觉模型的训练与评估,最后借助平行执行来在线优化视觉系统,实现对复杂环境的智能感知与理解.这一虚实互动的视觉计算方法结合了计算机图形学、虚拟现实、机器学习、知识自动化等技术,是视觉系统走向应用的有效途径和自然选择.     

名正才能言顺:评《设计和制造中的计算智能》

该文应John Wiley&Sons出版社之邀简评了Kusiak教授的新著《设计和制造中的计算智能》.针对什么是计算智能,书名与书内容的关系发表了作者的见解.     

溪洛渡水电站右岸坝肩边坡开挖爆破参数试验研究

本文分析了溪洛渡水电站右岸坝肩边坡8次爆破试验、参数和爆破效果之间的关系,对不同爆破参数的选择进行了分析研究,推荐了高程610m以下拱肩槽开挖的爆破参数。     

针对身份证文本识别的黑盒攻击算法研究

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证, 存在很大的隐私泄露隐患. 并且, 当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件, 很难在物理世界达到理想的攻击效果, 不适用于复杂背景、数据及黑盒条件. 为缓解上述问题, 本文提出针对身份证文本识别模型的黑盒攻击算法, 考虑较为复杂的图像背景、更严苛的黑盒条件以及物理世界的攻击效果. 本算法在基于迁移的黑盒攻击算法的基础上引入二值化掩码和空间变换, 在保证攻击成功率的前提下提升了对抗样本的视觉效果和物理世界中的鲁棒性. 通过探索不同范数限制下基于迁移的黑盒攻击算法的性能上限和关键超参数的影响, 本算法在百度身份证识别模型上实现了100%的攻击成功率. 身份证数据集后续将开源.     

关于二型模糊集合的一些基本问题

采用集合论的方法给出了单位模糊集合和二型模糊集合及其在一点的限制等定义,使得二型模糊集合更易于理解.通过定义嵌入单位模糊集合来描述一般二型模糊集合,并给出离散、半连通二型模糊集合的表达式.根据论域、主隶属度及隶属函数的特性将二型模糊集合分为四种类型：离散、半连通、连通及复合型,并根据连通的特点将连通二型模糊集合分为单连通及多连通两类.利用支集的闭包（Closure of support,CoS）划分法表述主隶属度及区间二型模糊集合.提出了CoS二、三次划分法分别来表述单、复连通二型模糊集合,并使每一个子区域的上下边界及次隶属函数在该子区域上的限制分别具有相同的解析表述式.最后,探讨了二型模糊集合在一点的限制、主隶属度、支集、嵌入单位模糊集合之间的关系.