基于云计算思想和HXFA机的主动Web服务研究

云计算是一个更先进的计算概念,是网格计算和分布式计算的延伸。基于XML的主动Web服务具有异构性、海量性、按需服务等特点,因此可看作是具有网络计算能力的云计算的应用之一。面对互联网海量的异构半/非结构化数据,过滤引擎执行效率通常是该系统的瓶颈所在。鉴于此,利用森林文法提出HXFA机算法以提高执行匹配能力,结合云计算思想,将该算法应用于提出的主动服务HXPS原型系统中,并阐述该系统的组成及其关键技术。     

GB/T 27545-2011《水平循环类机械式停车设备》修订送审稿专家审定会在山东青岛成功召开

<正>2023年8月30日至9月1日,全国起重机械标准化技术委员会停车设备分技术委员会（以下简称停车设备分会）在山东省青岛市组织召开了GB/T 27545-2011《水平循环类机械式停车设备》修订送审稿专家审定会。参加会议的有停车设备分会部分委员、行业专家、     

圆弧顺逆的编程

本文介绍了课程教学中圆弧加工指令（G02 G03）、机床坐标右手笛卡尔坐标系、前置刀架、后置刀架在数控车床编程中的应用及所采取的有效措施及具体方法。     

工业车辆国际标准的现状、发展趋势及国际、国内标准的分析对比

论述了工业车辆国际标准的现状和发展趋势,进行了国内标准与国际标准技术内容的对比分析,以及积极采用国际标准的作用和体会。     

组合均值平移和区域合并的图像分割算法

医学图像类的多细胞图像分割过程中,经常因为细胞边界模糊而影响分割质量.针对复杂情况下的细胞图像分割问题,提出了一种组合分割方法,新方法将一种非参数聚类算法(均值平移)和区域合并相结合,先利用均值平移算法获得图像的过分割结果,再根据区域合并准则,合并过分割区域得到准确的分割结果.将此方法应用于活细胞的显微灰度图像,并与几何活动轮廓模型算法、阈值分割算法、均值平移算法及水线分割算法相比较,实验结果证明了此算法的有效性.此算法不仅可以将粘连的细胞分开,还可以获得接近细胞原始形状的边界,为进一步图像研究提供了良好的基础.     

基于自适应混合高斯模型的时空背景建模

提出了一种基于自适应混合髙斯模型的时空背景建模方法, 有效地融合了像素在时空域上的分布信息, 改善了传统的混合髙斯背景建模方法对非平稳场景较为敏感的缺点. 首先利用混合髙斯模型学习每个像素在时间域上的分布, 构造了基于像素的时间域背景模型, 在此基础上, 通过非参数密度估计方法统计每个像素邻域内表示背景的髙斯成分在空间上的分布, 构造了基于像素的空间域背景模型; 在决策层融合了基于时空背景模型的背景减除结果. 为了提高本文时空背景建模的效率, 提出了一种新的混合高斯模型髙斯成分个数的自适应选择策略, 并利用积分图实现了空间域背景模型的快速计算. 通过在不同的场景下与多个背景建模方法比较, 实验结果验证了本文算法的有效性.     

北起院参与ISO 4306-1《起重机—术语—第1部分:通用术语》修订工作

2021年3月8日-9日,国际标准化组织ISO/TC96/SC2/WG1起重机技术委员会术语分技术委员会下设工作组第一次会议通过视频会议形式召开,来自中国、英国、法国、日本、澳大利亚共5个国家的8名专家参加了会议,北京起重运输机械设计研究院有限公司(以下简称北起院)派出专家代表国家标准化管理委员会(SAC)参加了会...     

国际标准化组织工业车辆技术委员会（ISO/TC110）2023年系列会议在美国明尼阿波利斯成功召开

<正>2023年10月16日至20日,国际标准化组织工业车辆技术委员会（ISO/TC110）2023年系列会议在美国明尼阿波利斯市召开,来自澳大利亚、中国、德国、法国、意大利、日本、瑞典、英国和美国共9个国家的30余名代表出席了会议。北京起重运输机械设计研究院有限公司（以下简称北起院）作为ISO/TC110国内技术对口单位,组织行业6名专家组成中国代表团,代表国家标准化管理委员会（SAC）参加了系列会议。     

基于Unscented变换的非线性状态平滑

众所周知, 平滑因可以使用更多的量测信息而能够获得比滤波更精确的状态估计. 为此, 本文提出一种面向非线性随机系统的状态平滑新算法. 首先, 基于最小方差估计理论, 提出了一种新颖的最优平滑器, 该平滑器为解决非线性状态平滑问题提供了一种通用的理论框架;接着, 采用Unscented变换(UT)来近似上述最优平滑框架中的平滑增益, 进而设计出一种次优平滑算法;最后, 相比传统扩展卡尔曼平滑器(EKS), 仿真结果验证了新算法的有效性和可行性.     

紧缩能量分层有限Ridgelet图像去噪新方法

有限Ridgelet变换是一种为了克服Wavelet在高维信号处理中的不足而提出的图像处理新方法。通过Radon变换将图像边缘奇异性转变为点奇异性,再利用Wavelet变换针对点奇异性进行处理。根据图像经Radon变换后能量分布紧缩集中,该文提出一种新的Ridgelet改进算法,该算法在图像Ridgelet变换过程中,按能量高低分为两种能量系数矩阵再分别进行降噪处理,并在融合重构以后,再次利用Wavelet变换提取低能量图像中的细节信息并将之融合,二次加强图像细节。使得输出信噪比及图像细节保持上得到大幅度提高。仿真试验表明在受噪声干扰严重情况下,该方法的输出信噪比及视觉效果均优于其他算法。