简述珍珠产业现状和发展对策

中国的珍珠产业经过40多年的发展,已经初具规模。但是在发展过程中不可避免的出现了一些问题,珍珠企业需要因地制宜的采取一系列措施,提高自身在市场发展中的竞争力。     

MnNiCoCrFe多孔高熵合金的电催化析氧性能

用化学腐蚀方法制备出3D多孔自支撑型Mn₅₀Fe_12.5Co_12.5Ni_12.5Cr_12.5高熵合金。电化学测试结果表明，将这种高熵合金放入1 mol/L KOH的碱性溶液中，电流密度为10 mA·cm^-2时过电位为281 mV,Tafel斜率为63 mV/dec,表明其电催化性能优于商业RuO₂的性能。在电流密度为50 mA·cm^-2的条件下连续工作50 h，工作电压没有明显的升高，表明这种富锰高熵电催化电极材料具有优异的析氧稳定性。电化学阻抗谱表明，这种自支撑型结构的块体高熵合金催化剂具有出色的导电性，与负载型催化剂相比其电子转移能力显著提高。     

砂型增材制造中铺砂过程建模研究

为探究影响粉末粘结类3D打印工艺成型质量的因素，文章在砂型打印的砂床铺设阶段，基于固体力学进行辊子半径和铺砂质量之间的规律进行分析，得到铺砂质量随辊子半径的变化趋势，给出了砂床规模给定的情况下辊子半径大小的取值范围。采用离散元仿真软件建立了铺砂阶段的数值仿真模型，完成了不同尺寸辊子铺砂后砂床质量评价，通过仿真给出了铺设较高质量砂床的辊子半径取值范围，其结果与理论计算一致性较高，证实了理论分析的有效性。     

山地风电场维检任务智能调度

基于山地风电场发电机组系统可靠性和经济性的目标进行维检任务智能调度优化,根据目标及约束条件, 针对具体的检修方式进行合理优化研究,提出可行的检修优化措施并建立优化模型,最后通过实证分析验证了模型的 可行性和有效性.     

基于改进的Ａｌｅｘｎｅｔ的服装识别及ＦＰＧＡ加速实现

为了快速识别服装款式类型,针对现有的服装识别网络模型有所累赘以及速度响应仍然有待提升的问题,本文设计了一种改进的Alexnet。采用小卷积核替换大卷积核的方式减少计算量并提升识别准确度,相比于原神经网络提升了2个百分点；然后通过对网络进行权重提取,最后在FPGA进行网络搭建,通过FPGA的高运算功能进行加速,在稍微减少改进的Alexnet的准确度的情况下大幅度的提升了识别速度,相比于ARM平台提升了3倍。     

基于网络核心体的复杂网络控制分析

针对无向网络实际控制问题,提出了一种有效设置控制输入矩阵,从而完成网络控制的方法.该方法表明,在一定条件下,对网络控制核心体实施控制即可控制整个网络.实例检验了理论分析的结果,表明该理论的正确性和可行性.该项研究揭示了无向网络中重要结构对整个网络的支配作用,为控制大型复杂网络提供了一个有效的方法.     

基于多传感信息融合的学前教育机器人导航定位研究

为提高学前教育机器人导航精度，提出一种基于多传感信息融合的导航定位方法。首先，提出多传感信息融合定位的整体思路，然后选择扩展卡尔曼滤波改进A*算法对机器人进行定位和路径优化，并重点搭建了融合定位的系统模型与观测模型。结果表明：在搭建机器人硬件和软件的基础上，在融合姿态和融合轨迹方面，本研究采用的EFK多传感信息融合都表现出良好的性能，具有一定的可行性与有效性；以其为基础的机器人导航定位系统能够可在教室和操场上安全平稳的移动，并快速精准地到达指定目标点。     

基于LL＿YOLO的行程码检测算法

“行程码”的有效使用需要解决图像模糊、网络权重大等问题。本文提出一种基于损失函数改进的轻量化模型LL＿YOLO(Lightweight Loss YOLO)。LL＿YOLO基于YOLOv5模型，通过接口在线调用图像增强函数进行画质增强、改进损失函数，提高检测精度，轻量化压缩模型。实验结果表明，LL＿YOLO在图像增强与损失函数模块等的作用下，识别精度提高到91.82%，参数量降低为2.8M。因此LL＿YOLO具有低参数量和计算量的优势，对高算力硬件的依赖性低，能够极大地降低应用部署成本。