遗传算法在城市燃气管网优化中的应用

城市燃气管网对居民生活和工业生产具有非常重要的作用,同时,其建设具有一次性投资设施较大的特点。因此,在保证用户用气压力的前提下,降低城市管网的建设、改造及运行费用并增强供气系统的安全保障是燃气企业之间相互竞争的关键所在。采用遗传算法对某城市燃气管网中的中压管段进行模拟分析,使城市燃气管网在通过各节点的流量、压力满足管径及管段压力降等约束条件下,对管径参数进行优化以达到管网建设费用最少的目标。     

浅析X射线荧光光谱法快速测定稻谷中的镉

随着人类物质生活水平的不断提高,人类越来越来越注重生活的质量,将各种有害物质从人类生活中不断剔除。金属镉作为一种重金属,对人类身体健康有害,所以本文探究一种快速有效的方法,利用X射线荧光光谱对稻谷中的重金属镉进行快速、有效的测定,用来满足稻谷自产地产出至食用者手中整个物流过程中快速检测的需要。由于该方法极为简便实用,所以可以在稻谷重金属镉的检测中广泛应用。     

用于测石油井的高纯锗探测器的研制

测量石油井内油层、水层及油水混合层的位置(由测量快中子非弹性散射γ射线,确定碳氧比值来实现),对石油开采意义很大。NaI(Tl)探头较早被用作这一目的,它可做成很大体积的探测器,有较高的探测效率,但能量分辨率较差,测试精确度不够高。用锗γ射线探测器能达到较高的测试精确度,但如果体积较小,则探测效率较低。     

压裂液用有机钛螯合物交联剂

1前言压裂技术是油气田中提高产量的重要手段。自从1948年美国用二次大战时剩下的凝固汽油作压裂液，以砂子作支撑剂，首次成功进行水力压裂，开始了压裂液发展的历史。而交联剂的作用是使聚合物溶胶成为冻胶，从而大大提高压裂液粘度，满足压裂造缝和携砂的需要。交联剂同时又是决定压裂液耐温性能的主要因素。因此交联剂是压裂液的关键成份。最先使用的植物水基压裂液的主要交联剂是棚砂。而有机钛螫合物由于耐温比硼砂高，性能比硼砂好，1973年以来国外逐渐取代硼砂，成为植物胶压裂液的主要交联剂。但在我国使用至今尚不很普遍。国内现…     

多层局部块坐标下降法及其驱动的分类重构网络

卷积稀疏编码(Convolutional sparse coding, CSC)已广泛应用于信号或图像处理、重构和分类等任务中, 基于深度学习思想的多层卷积稀疏编码(Multi-layer convolutional sparse coding, ML-CSC)模型的多层基追踪(Multi-layer basic pursuit, ML-BP)问题和多层字典学习问题成为研究热点. 但基于傅里叶域的交替方向乘子法(Alternating direction multiplier method, ADMM)求解器和基于图像块(Patch)空间域思想的传统基追踪算法不能容易地扩展到多层情况. 在切片(Slice)局部处理思想的基础上, 本文提出了一种新的多层基追踪算法: 多层局部块坐标下降(Multi-layer local block coordinatedescent, ML-LoBCoD)算法. 在多层迭代软阈值算法(Multi-layer iterative soft threshold algorithm, ML-ISTA)和对应的迭代展开网络ML-ISTA-Net 的启发下, 提出了对应的迭代展开网络ML-LoBCoD-Net. ML-LoBCoD-Net实现信号的表征学习功能, 输出的最深层卷积稀疏编码用于分类. 此外, 为了获得更好的信号重构, 本文提出了一种新的多层切片卷积重构网络(Multi-layer slice convolutional reconstruction network, ML-SCRN), ML-SCRN实现从信号稀疏编码到信号重构. 我们对这两个网络分别进行实验验证. 然后将ML-LoBCoD-Net和ML-SCRN 进行级联得到ML-LoBCoD-SCRN合并网, 同时实现图像的分类和重构. 与传统基于全连接层对图像进行重建的方法相比, 本文提出的ML-LoBCoD-SCRN合并网所需参数少, 收敛速度快, 重构精度高. 本文将ML-ISTA和多层快速迭代软阈值算法(Multi-layer fast iterative soft threshold algorithm, ML-FISTA) 构建为ML-ISTA-SCRN和ML-FISTA-SCRN进行对比实验, 初步证明了所提出的ML-LoBCoD-SCRN分类重构网在MNIST、CIFAR10和CIFAR100数据集上是有效的, 分类准确率、损失函数和信号重构结果都优于ML-ISTA-SCRN和ML-FISTA-SCRN.     

遥测和遥控包应用标准在SVOM卫星设计中的应用

遥测遥控包应用标准(PUS)是欧空局(ESA)航天项目中广泛采用的应用层设计标准,以实际项目为例介绍工程应用PUS的核心概念和典型服务的选用方法;首先介绍PUS和SVOM的背景信息,其次从卫星总体设计的角度分层次对PUS的核心概念:应用过程、服务和包进行了说明;从星务软件设计的角度介绍PUS标准服务与星载软件的关系,最后给出在SVOM卫星中载荷管理PUS标准服务的选用;通过实例说明了PUS标准工程化应用涉及的核心概念与星载软件实现的关系,梳理了裁剪思路,为国际先进遥测遥控数据管理标准在国内的工程化应用提供了有益的借鉴.     

烟囱设计的回顾和展望

对烟囱设计进行了回顾 ,介绍了钢筋混凝土烟囱、三管钢烟囱、多管式钢内筒烟囱等多种设计方法 ,并就今后烟囱的设计提出一些看法和建议 ,对其前景进行了展望     

混合式教学模式在药物分析课程教学中的探索与实践

药物分析是药学类专业的一门专业核心课程，为分析化学的一个重要分支。课程组从药物分析课程传统教学模式的弊端出发，就网络课程资源建设、“雨课堂+BOPPPS”教学方法的构建、课程思政融入课堂教学以及多元化考核方式设置等方面对混合式教学模式进行探索与实践。目的是为了提升课程教学效果，培养学生自主学习、独立思考的能力，提高学生的综合素质，深化学生药品质量控制观念。     

污染粮油食品的主要真菌毒素及胶体金免疫层析技术在快速检测中的应用

污染粮油食品的真菌毒素主要有黄曲霉毒素、T-2毒素、玉米赤霉烯酮、脱氧雪腐镰刀菌烯醇和伏马菌素B1。胶体金免疫层析技术是20世纪90年代初建立的一种简易、快速的免疫学检测技术,现已广泛应用于残留检测、生物医学等许多领域。本文介绍了污染粮油食品的主要真菌毒素及胶体金免疫层析技术在粮油食品真菌毒素快速检测中的应用,并对其发展前景进行了展望。     

基于深度学习的桥小脑角区听神经瘤和脑膜瘤的辅助诊断模型

针对桥小脑角区听神经瘤和脑膜瘤在临床诊断中不易区分的问题,提出了一种基于深度学习的辅助诊断模型.首先,采集肿瘤的T1WI(T1 Weighted Imaging)增强图像和T2WI(T2 Weighted Imaging)图像,构建基于VGG-net改进的s-VGG网络对两组图像分别进行训练,得到s-VGG-T1 和s-VGG-T2 两个分类模型.其次,集合放射科与放疗科的临床诊断结果,建立深度学习辅助诊断模型,将分类模型结果与临床诊断结果加权平均得到诊断模型结果.相比单独的诊断结果,诊断模型对 10 例肿瘤的诊断准确率有所提升,表明基于深度学习的辅助诊断模型具有良好的性能,可降低误诊率,提升诊断的准确性和临床工作的效率.