基于虚拟现实的数字化校园漫游系统设计

作为数字城市建设的一部分,数字化校园虚拟漫游系统是数字化校园建设计划的核心平台.以桂林电子科技大学金鸡岭校区为原型,运用三维仿真技术建立了基于3DS MAX的虚拟校园三维模型.采用VR-Platform开发平台与SQL server后台数据库连接、虚拟建筑与实景拍摄相结合的方法,设计实时三维虚拟校园漫游系统并实现了自主...     

基于并行预测控制的Turbo码译码结构

提出一种基于并行预测控制的Turbo码译码结构. 通过建立预测控制模块(PCA)来预测分量译码器第n+1次的译码外部信息值. 相比于传统的并行译码方案,基于PCA模块的PPC-Turbo结构可以降低译码算法的复杂度,并减少译码时延. 通过对单次外部信息值预测（6～9次）及复次外部信息值预测（6+8、7+9次）,对比了外部信息预测的变化趋势及不同帧长（1?024、512、256、128、64帧）情况下的译码时延,验证了译码时延的减少. 在帧长为1?024、信噪比为0～2?dB时,对译码器2第6～8次的外部信息进行了单次预测,比较了PPC-Turbo与Turbo的误比特率(BER)性能,结果表明,两者的BER非常接近,预测控制模块可以代替分量译码器的一次译码迭代.     

Logistic视频字幕增强模型

目的：为提高复杂背景下的视频字幕在OCR中的识别率,需要对提取的视频字幕进行有效地字幕增强。该文首次将Logistic模型应用到视频字幕增强中,提出了基于Logistic模型的融合多帧信息的视频字幕增强方法。方法：对字幕进行检测与跟踪,将出现在连续多帧中的同一字幕片段进行对齐;通过分析字幕片段在多帧中信息,提出字幕背景在时域上的变化特征、背景和字幕文本的固有特征,并将三个特征进行量化与融合,构建适用于字幕增强的Logistic模型,实现对视频字幕的增强。结果：对含阴影或描边效果的特殊复杂背景字幕、普通复杂背景字幕、单一背景字幕分别进行实验,增强后的字幕在OCR软件中的识别正确率分别为81.76%、97.13%、98.19%,与对比方法比较均有一定的提高。结论：实验结果表明,该文方法既可以降低字幕背景的复杂度,又可以提高字幕背景与文本的对比度,从而可以对复杂背景和单一背景下的视频字幕进行有效地增强。     

对合训学员计算机课程教学与信息素养培养的思考

针对合训学员在任职教育院校指挥信息系统相关课程学习中表现出的问题,提出关于提升合训学员计算机课程教学与信息素养培养效果的几点思考,为增强合训人才培养效果提供参考。     

PA66／TLCP原位复合材料的热性能、形貌及力学性能研究

通过挤出和注射成型制备了聚酰胺66／热致液晶聚酰胺（PA66／FLCP）原位复合材料，研究了其热性能、形貌及力学性能。DSC分析表明，PA66和TLCP相容性较好，随着TLCP含量的增加，PA66的结晶度、结晶速率下降；SEM分析表明，TLCP在PA66基体中分散均匀，两相相容性较好，当加入10％（质量分数，下同）的TLCP时，TLCP形成长径比比较大的纤维；拉伸试验结果表明，当加入TLCP后，PA66的力学性能有明显的改善。当加入10％的TLCP时，共混物的力学性能增幅最大，拉伸强度增加79．6％，拉伸模量增加120．4％，断裂伸长率明显下降。     

SEBS/PP共混材料的研究及其进展

SEBS是一种用途广泛的新型弹性体材料,在常温下具有高弹性,高温下可直接加工成型。由于SEBS具有优异的耐臭氧、耐氧化、耐紫外线和耐候性能等,因此,应用范围广于普通SBS材料。但是,SEBS耐溶剂性和耐油性较差,常通过与其他材料共混改性来增强其加工性能。文章重点概述了苯乙烯-乙烯-丁烯-苯乙烯(SEBS)与聚丙烯(PP)共混材料的微观结构、相容性以及结构与性能的研究进展,介绍了近年国内外SEBS/PP共混改性的研究成果,包括填充油、无机材料、PPO、PC和PA6等改性体系,并比较了这些改性技术对SEBS/PP共混体系微观结构及性能的影响,近年内,SEBS/PP共混材料的理论研究和工程应用会有长足发展。     

一种伺服电机测控仪的结构与外观设计

随着现代制造技术的发展进步和用户审美艺术的不断提升,在产品设计时仅关注软件和硬件而忽略结构和外观造型的创新设计已经不能满足当下用户的使用和审美需求。因此文中提出了一种便携式伺服电机测控仪设计方案,重点从测控仪的结构、外观造型、色彩等方面进行了详细的设计说明,既满足了测控仪的基本功能又增加了其美感,极大地提高了测控仪的市场竞争力。     

基于深度学习的网络流量预测研究综述

精准地预判网络流量变化趋势可以帮助运营商准确预估网络的使用情况,合理分配并高效利用网络资源,以满足日益增长且多样化的用户需求。以深度学习算法在网络流量预测领域的进展为线索,阐述了网络流量预测的评价指标和目前公开的网络流量数据集及应用,具体分析了网络流量预测中常用的深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络和长短时记忆网络共四种深度学习方法,并重点介绍了近年来针对不同问题所提出的改进神经网络模型,总结了各模型特点及应用场景。最后对网络流量预测未来发展进行了展望。     

联合知识与CNN的遥感影像目标检测研究综述

目标检测是遥感影像智能解译的重要内容,是将影像转换为信息的关键环节。基于知识的方法是遥感影像目标检测的传统经典方法,而基于卷积神经网络的深度学习方法则是近年来逐步兴起并迅速大范围应用的主流方法。介绍了基于几何知识、上下文知识、辅助知识、综合知识的方法,以及一阶段、两阶段的卷积神经网络方法,重点论述了联合知识与卷积神经网络的新方法,并对改进遥感影像数据集、调整算法网络框架、实现目标上下文推理等三种具体应用形式进行了详细介绍。对联合知识与卷积神经网络方法的遥感影像目标检测方法进行了展望。     

基于Tx-Rx探头的异种金属焊缝缺陷检测及定量分析

异种金属焊接结构在使用过程中容易产生损伤,因此需对其进行检测;脉冲涡流一发一收式非同轴(Transmitter Receiver,Tx-Rx)探头可应用于异种金属焊缝缺陷检测;然而,考虑到异种金属焊接构件成分多样、结构复杂的特点,需对Tx-Rx探头的摆放位置进行了优化;首先,建立仿真模型,讨论了激励线圈的摆放位置对试件中涡流及涡流扰动的影响,结果表明,当激励线圈位于带堆焊的合金钢上方时,其表面涡流强度及涡流扰动强度较大;其次,建立实验平台,实验表明,当激励线圈放置在带堆焊的合金钢上方时,其检测信号幅值和差分信号幅值最大;最后利用差分信号的峰值对焊缝缺陷的定量展开分析;脉冲涡流Tx-Rx探头的研究可为其在异种金属焊缝缺陷的应用提供参考.