互补注意多样性特征融合网络的细粒度分类

目的 基于Transformer架构的网络在图像分类中表现出优异的性能。然而,注意力机制往往只关注图像中的显著性特征,而忽略了其他区域的次级显著信息,基于自注意力机制的Transformer也是如此。为了获取更多的有效信息,从有区别的潜在性特征中学习到更多的可判别特征,提出了一种互补注意多样性特征融合网络（complementary attention diversity feature fusion network,CADF）,通过关注次显特征和对通道与空间特征协同编码,以增强特征多样性的注意感知。方法 CADF由潜在性特征模块（potential feature module,PFM）和多样性特征融合模块（diversity feature fusion module,DFFM）组成。PFM模块通过聚合空间与通道中感兴趣区域得到显著性特征,再对特征的显著性进行抑制,以强制网络挖掘潜在性特征,从而增强网络对微小判别特征的感知。DFFM模块探索特征间的相关性,对不同尺寸的特征交互建模,以得到更加丰富的互补信息,从而产生更强的细粒度特征。结果 本文方法可以端到端地进行训练,不需要边界框和多阶段训练。在CUB-200-2011（Caltech-UCSD Birds-200-2011）、Stanford Dogs、Stanford Cars以及FGVC-Aircraft （fine-grained visual classification of aircraft）4个基准数据集上验证所提方法,准确率分别达到了92.6%、94.5%、95.3%和93.5%。实验结果表明,本文方法的性能优于当前主流方法,并在多个数据集中表现出良好的性能。在消融研究中,验证了模型中各个模块的有效性。结论 本文方法具有显著性能,通过注意互补有效提升了特征的多样性,以此尽可能地获取丰富的判别特征,使分类的结果更加精准。     

相变储能材料的研究与发展

储能技术是通过物理或化学变化将某种能量存储,然后在后续过程中释放利用的技术,现多用于电力系统、交通运输、太阳能利用和移动电子等设备中,能够有效节约能源和提高能源利用率。相变储能材料是相变储能技术的关键载体,对其应用起着重要作用。本文对相变储能材料的基本特征、应用领域、储能原理以及分类等方面作了简要的介绍。并依据成分分类,对目前国内外研究的无机类、有机类、金属基及复合类相变储能材料进行了综述。详细介绍了不同材料的种类、性质、优缺点、适用范围等。最后指出了当前相变储能材料存在的不足,并展望了相变储能材料未来的发展方向和应用前景。     

煤炭地下气化粗煤气相变模型及特性研究

采用煤炭地下气化技术可以实现煤炭资源清洁绿色开采和利用。为研究煤炭地下气化粗煤气的相变特性,以我国某地下气化先导试验粗煤气组分数据为例,运用Aspen Hysys软件平台建立了粗煤气全组分分析模型,并开展了相变模型和相变特性研究,对比分析了8组状态方程的适用性,并研究了随组分变化的粗煤气相变特性规律。结果表明,研究工况下,PR、PRSV、SRK状态方程适用性较强;井口压力（约3.3 MPa）下,温度高于300℃时,无液相析出;随温度降低,煤焦油、重烃等液相物质析出,且煤焦油优先析出;温度降至190℃以下时,大量液态H2O析出,形成复杂的多相混合物质。研究成果可为粗煤气井场高温集输管道设计提供理论依据。     

利用陶瓷生产中的除铁废料研制陶板

利用陶瓷生产中的除铁废料研制建筑陶板,并研究坯料配方及制备工艺对陶板品质的影响。研究结果表明:除铁废料添加量分别为65%、70%、75%、80%以及85%的坯料配方,在1040~1110℃均可制备出性能符合国家标准要求并呈现熟褐至深棕颜色的陶板;在不过烧的前提下,同一坯料配方的试样随着烧成温度的升高,抗弯强度提高;最佳坯料配比是除铁废料︰钾长石︰透辉石︰黑泥为75%︰12%︰8%︰5%,最佳烧成温度为1080℃,以此配方与工艺制备出的陶板吸水率为5.47%、密度为2.23g/cm3、抗弯强度达120 MPa以上,性能指标符合建筑陶板的国家标准要求,并且具有一定颜色以及光泽度。     

建构筑物空间标识位置编码技术研究

规划、建设、管理建构筑物过程产生的数据种类繁多、规模较大,亟需一种具有唯一性、参考系一致性、高效性的编码。北斗网格位置编码规定其网格选择和编码规则,以及空间位置信息标识、传输及大数据处理,在建构筑物空间标识位置编码领域能有良好的扩展性。基于北斗网格位置码的编码规则,本文提出了建构筑物空间标识位置编码技术,对建构筑物进行编码,该编码具有唯一性、一致性、高效性,对编码规则的应用进行了介绍,包括编码的生成和编码的索引,以及对应的查询算法,并通过工程实验进行验证。     

植入“黑链”行为的罪名适用研究——基于最高法145号指导案例开展

刑法第286条第1款和第2款的适用范围和彼此的界限不够明确和“非法控制”的行为特征不够清晰是导致植入黑链行为的罪名适用产生争议的根本原因。本文基于计算机的基本原理对计算机软件和数据进行了细致分类,并根据行为所针对的软件或者数据类型的不同来判断应该适用第1款还是第2款,这样就很好地明确了刑法第286条第1款和第2款的适用范围和彼此的界限。“非法控制”行为不应具有“排他支配性”,其行为的两个主要特征是“非法性”和“控制性”。植入黑链行为因针对的对象是核心系统程序而不能适用刑法第286条第2款,其又因不满足第1款的构成要件而不构成破坏计算机信息系统罪,最后因其兼具“非法性”和“控制性”而应以非法控制计算机信息系统罪定性。     

基于PSO-SVM模型的离心式压缩机性能分析及预测

离心式压缩机是天然气管网的核心供能设备之一,时刻在为管道输送提供能量,但压缩机的出厂性能参数无法满足实际生产中复杂工况的需求.本文在风机相似定律的基础上,以中亚管线C线Solar C4533L-0130压缩机为例,在Matlab软件平台建立PSO-SVM、CV-SVM、偏最小二乘模型,使用压缩机2015-2016年实际...     

油田老化油处理技术研究

油田老化油的处理是我国油田亟待解决的问题之一,传统处理技术无法满足实际工况的需求,因此迫切需要研发出新型的老化油处理技术。综述了目前一些新型老化油处理方法并分析了各自的优缺点及适用前景。     

拿什么拯救你,我的乡土中国

谈到文物，多教人都会想起那些价值连城，只能隔着玻璃瞻仰的东西，它们在恒温恒湿的条件下保存，有层层的警卫日夜守护，它们代表着中华传统文化的荣耀。然而还有一种文物，就在我们的身边，它可能是一盏铜灯，可能是奶奶曾经用过的针线笸箩，可能是流动戏班唱过的一幕戏曲。我们对它熟视无睹，一任它消亡或者流失。     

基于FA-BP神经网络的巷道位移预测研究

针对传统位移预测算法求解巷道位移时预测精度不佳且误差大等问题，建立萤火虫算法（FA）优化BP神经网络的预测模型，解决了BP神经网络初始权值和阈值难以确定、预测模型参数局部最优及预测精度不佳等问题。以锦丰金矿30中段巷道为研究对象，利用巷道顶板和两帮的位移监测数据进行预测分析，并采用BP神经网络模型与FA-BP神经网络模型进行比较。研究结果表明：FA-BP神经网络模型的平均相对误差分别为0.15%和0.13%,BP神经网络模型分别为-2.02%和0.87%，说明FA-BP神经网络模型具有更好的预测精度。