基于ViLBERT与BiLSTM的图像描述算法

传统图像描述算法存在提取图像特征利用不足、缺少上下文信息学习和训练参数过多的问题,提出基于ViLBERT和双层长短期记忆网络(BiLSTM)结合的图像描述算法.使用ViLBERT作为编码器,ViLBERT模型能将图片特征和描述文本信息通过联合注意力的方式进行结合,输出图像和文本的联合特征向量.解码器使用结合注意力机制的BiLSTM来生成图像描述.该算法在MSCOCO2014数据集进行训练和测试,实验评价标准BLEU-4和BLEU得分分别达到36.9和125.2,优于基于传统图像特征提取结合注意力机制图像描述算法.通过生成文本描述对比可看出,该算法生成的图像描述能够更细致地表述图片信息.     

一种基于FPGA的高精度同步信号生成设计与实现

针对特定通信系统中需要实现快速、高精度的时间同步需求,设计了一种基于 FPGA 同步信号生成的系统方案。系统以C/A码码片为最小时间刻度,通过对信号中码片数计数输出秒脉冲信号,并在同源情况下,根据码相位累加器溢出后残余值的特点,调整秒脉冲信号的输出位置。结果表明,调整后的秒脉冲信号同步精度能达到纳秒级,在工程上具有一定的应用价值。     

圆光栅偏心对仿真转台角位置精度的影响

为了满足仿真转台角位置精度的指标要求,减小圆光栅安装偏心引起的角位置误差,本文提出了运用最小二乘拟合对该误差进行修正的方法。首先介绍了仿真转台的工作原理并给出了角位置精度的技术指标,然后理论分析了圆光栅安装偏心引起的测角误差与转角的规律,运用最小二乘拟合对测角误差进行修正。通过对比,修正后的测角误差明显小于修正前。结果表明,最小二乘拟合方法能够有效地修正圆光栅安装偏心带来较大的测角误差,使得角位置测量精度满足±4″指标要求。     

AlSi7Mg合金熔体等温处理中组织形态的演变

研究了AlSi7Mg合金在液相线附近不同的温度下保温时，其凝固组织形态的演变规律。在600—650℃之间不同的温度下对AlSi7Mg合金保温30min处理，研究了合金中初生α相的形态随温度改变而演变的过程。试验结果表明：在605—650℃之间保温时，随着保温温度的降低，初生α相逐渐由发达的树枝晶向蔷薇状枝晶和粒状晶转变；在605℃保温30min，可得到尺寸较小、分布均匀的粒状初生α相，在605℃以下保温时，初生α相又开始向蔷薇状形态演变。另外，在605℃下对AlSi7Mg合金进行不同时间的保温处理，结果显示：随着保温时间由10min延长到60min，初生α相的形态经历了由不规则的枝晶到均匀的粒状等轴晶再到蔷薇状组织的转变过程。     

等温淬火奥—贝球铁抗磨性能的研究

对用３００℃和３６０℃等温淬火的奥－贝球铁的机械性能和抗磨性能进行了测试，结果表明：等温淬火奥－贝球铁是一种具有良好综合力学性能和抗磨性能的抗磨材料。     

簧片连续模及其国产化

簧片连续模及其国产化２６６０２３青岛元通股份公司金秀法集成电路插座生产线是“八五”期间山东临沂某厂从日本引进的项目。其接触簧片多工位精密连续模是该项目的关键技术之一。它的国产化是降低成本的重要因素，曾列入１９９１年山东省科委的重点科研计划。经努力，于...     

应变率对泡沫Al-Mg合金压缩性能的影响

在应变率分别为10^-3s^-1,600s^-1和1600s^-1条件下对开孔泡沫Al-Mg合金进行了压缩试验，测量了不同应变率下材料的压缩应力．应变(σ-ε)曲线，研究了应变率的变化对这种Al合金泡沫的压缩性能和吸能性的影响。试验结果表明：这种开孔结构的泡沫Al-Mg合金具有明显的应变率效应，随应变率的提高，其屈服强度和流动应力升高；因此，与静态下相比，动态压缩下的吸能性上升，而对应的应力也随之提高。     

泡沫ZL104合金中的密度梯度对压缩性能的影响

采用渗流铸造法制备开孔泡沫ZL104合金和泡沫工业纯铝，对制备的两种泡沫铸块中不同部位的密度进行了检测，发现其中存在着自上而下的密度梯度，先凝固与后凝固部位之间的密度差异较显著。另外，对不同密度的泡沫ZL104合金及泡沫纯铝进行了压缩试验，结果表明：密度对压缩力学性能和吸能性具有显著影响；泡沫ZL104合金的密度低于泡沫纯铝，但其压缩力学性能和吸能性均比后者高。     

基于蚁群的无线传感器网络双簇头算法

在无线传感器网络分层路由协议LEACH的基础上,重新定义了"轮"的概念,把每一轮划分成3个阶段而不是传统的2个阶段.提出基于蚁群的双簇头算法,根据信息素浓度在每一簇中选择具有分工特征的主簇头和副簇头,分别进行数据收集、融合、传输等工作.与LEACH和LEACH-C算法进行实验比较,该算法较好地平衡了网络的能量消耗,延长了网络的生命周期.     

一种基于正态分布交叉的ε-MOEA

实数编码的多目标进化算法常使用模拟二进制交叉(simulated binary crossover,简称SBX)算子.通过对SBX以及进化策略中变异算子进行对比分析,并引入进化策略中的离散重组算子,提出了一种正态分布交叉(normal distribution crossover,简称NDX)算子.首先在一维搜索空间实例中对NDX与SBX算子进行比较和分析,然后将NDX算子应用于Deb等人提出的稳态多目标进化算法ε-MOEA(ε-dominance based multiobjective evolutionary algorithm)中.采用NDX算子的ε-MOEA(记为ε-MOEA/NDX)算法在多目标优化标准测试集ZDT和DTLZ的10个函数上进行了实验比较.实验结果和分析表明,采用NDX的?-MOEA所求得的Pareto最优解集质量明显优于经典算法ε-MOEA/SBX和NSGA-II.