再论u0-凹算子的不动点

讨论了u0-凹算子的几个新的性质，而且还推广了一个u0-凹算子的不动点定理，进一步丰富了u0-凹算子的有关理论．     

基于深度学习的垃圾分类方法综述

垃圾分类是保护生态环境、促进经济发展的有效措施,利用深度学习进行垃圾分类已成为当前学术界和工业界的研究热点。传统垃圾分类主要由人工进行分拣和分类,存在劳动强度大、分选效率低、工作环境差等缺点,急需智能化、自动化的分类方法来替代。近年来研究人员已经开始初步探索利用深度学习技术进行垃圾分类并提出一些有效的方法。从方法、数据集和研究方向等方面分析深度学习垃圾分类方法的研究现状,介绍不同深度学习模型在垃圾分类中的应用和发展,研究基于ResNet方法、基于DenseNet方法、基于单阶段目标检测方法和基于卷积神经网络与迁移学习相结合方法等多种典型方法的性能和特点并对比其优缺点,对现有的垃圾分类公开数据集进行概述与总结。在此基础上,分析深度学习在垃圾分类领域面临的挑战,并对其发展趋势及未来的研究方向进行展望。     

抓机遇 促发展——访西京广告公司

西京广告有限公司成立于1994年，是集广告代理、策划、设计、制作、印刷、发布一条龙服务的集团型、实体型的专业广告制作企业。在2007年恒晖杯第13届金网奖评选中，西京广告公司制作的UPS平面广告获得了金奖。在2008年北京奥运会的赛场上，西京公司承接了北京奥运会所有场馆景观的网版印刷项目，树立了西京的品牌形象，也体现了中国网印企业的实力。     

样本分类及其在地层水电阻率计算中的应用

调开井测井系列条件下,注水开发油田水淹层地层水电阻率不仅是水淹层评价十分重要的基础参数,也是制约水淹层评价的"瓶颈".提出了样本母体分类方法,将来自不同母体的样本更好地划归到各自母体下,满足回归分析对样本的正态属性要求.在有效分类基础上,以自然电位测井为主,其他测井方法为辅,分类确定静自然电位的诸多影响因素及其内在关系,进而根据地层水电阻率与静自然电佗理论关系求得水淹层地层水电阻率.具有井孔流体或井温测井的条件下,该方法均可获得满意的应用效果,为准确计算水淹层剩余油饱和度、定性划分水淹层提供必要参数.给出的样本分类方法对各种领域多元参数回归应用具有重要意义.     

基于时空联合的解码边信息插值算法

在Wyner-Ziv视频编码中,边信息质量是影响系统编码效率的关键因素,但解码端获得的运动矢量不精确而导致内插边信息的质量不高。为此,提出一种基于时空联合的解码边信息插值算法。该算法将多种块分割模式与双向运动估计相结合,匹配准则采用双向平均绝对误差和(SBAD)判断运动矢量时间变化,利用边界绝对误差(BAD)判断运动矢量的空间变化,通过时空联合匹配准则保证运动矢量的空间平滑性和时间连贯性。实验结果表明,该算法降低了编码码率,内插边信息的主观和客观质量均有所提高,边信息的峰值信噪比(PSNR)最大提高1.41dB。     

uClinux下JFFS2文件系统的实现

uClinux默认的根文件系统ROMFS是一个只读文件系统．不支持动态擦写保存。虽然对于需要系统动态保存的数据可以采用虚拟RAM盘的方法,但系统掉电后RAM盘的内容全部丢失,不能永久保存数据。而家庭网关需要动态保存少量的数据．例如．用户登陆时的信息、网络家电的注册信息等,所以有必要实现一个可读写的文件系统。这里,JFFS2文件系统是一个很好的选择。     

嵌入式家庭网关中SPI接口的软件模拟

介绍嵌入式家庭网关的基本框架和信息流程,及其CPU S3C4510B的体系结构和内部资源;说明在所选用uClinux操作系统下,添加SPI接口驱动程序的详细过程。     

迭代学习的四旋翼无人机重复航迹跟踪控制实验研究

新工科建设以强化学生的工程实践与创新能力的思想为指导,为应对新的要求并推进实验实践教学改革,设计一种适应于本科生工程实践训练的四旋翼无人机飞行实验平台。该实验平台结合机械、信号处理、自动控制等学科知识,以四旋翼无人机为研究对象,分析四旋翼无人机动力模型,研究和设计迭代控制算法。采用Simulink进行仿真,以北京航空航天大学可靠飞行控制组研发的RflySim无人机模拟器平台搭建所设计的实验平台。最后,进行现场实际测试和航迹跟踪飞行测试,测试结果符合实验的预期,且航迹跟踪准确。所设计系统易于激发学生的参与兴趣,能够有效提高学生的动手能力及工程实践技能。     

包芯线机组自动控制系统的设计与实现

为保证包芯线的质量和喂线处理时的稳定性,采用料位与单位长度下粉量双重检测技术,配之精密调整设备,严格控制包粉精度,采用V20工业控制计算机实现自动覆绕排线,设计了包芯线机组自动控制系统.详细介绍了系统的包粉率自动控制和自动覆绕排线的功能与实现.工厂实际运行表明,采用该系统可使包芯线的包粉合格率达到98%以上,覆绕速度由原来的8 m/min提高到40 m/min,生产效率提高了5倍.     

面向UAV的三维空间快速路径规划算法

无人机、无人水下机器人等工作在三维空间中的无人飞行器在进行路径规划时采用的路径规划算法多数为RRT*算法，但RRT*算法存在收敛速度较慢、迭代次数多、采样点利用率低、需要频繁进行碰撞检测等问题，针对现有算法采样的不足，提出双向自由化生长树算法（B-SOGT*）。该算法采用双向搜索、双引力场、试探性弹性扩张的方法来实现无人机在三维空间中的路径规划。双向搜索分别以起始点和目标点为根节点，构造出2棵随机树同时进行空间搜索，这样的方式提高了搜索效率；双引力场是分别以2颗随机树的根节点为中心生成的引力场，在引力场的作用下采样效率得到提升；试探性弹性扩张方法在生成路径时，引入父节点重选机制，并且去掉碰撞检测过程，提高了算法计算速度。仿真验证表明，B-SOGT*算法在取消碰撞检测过程后，拥有收敛速度更快、路径质量更优、迭代次数更少的优势。