实时Web图形应用中的选择性场景传输

为了解决实时Web图形应用中大型场景数据传输所需时间长的问题,提出一种选择性场景传输算法.通过对需要传输的模型和纹理信息的最终显示贡献进行定量分析,给出了每个对象或每个面片的视觉重要性的度量,并在此基础上设计了选择性传输场景中模型和纹理的算法,给出了基于图形硬件绘制方法的实现.原型系统的实验结果表明,该方法可以在保持用户图形质量的同时减少等待时间,并作为一个有力的工具来提升实时Web图形应用的性能.     

水生生物栖息地适宜性指标的模糊综合评判

本文针对河流水生生物栖息地数学模型PHABSIM,分析了现有确定栖息地适宜性指标方法的不足之处,在此基础上给出用模糊综合评判方法确定水生生物栖息地适宜性指标.模糊综合评判方法考虑了栖息地质量因素之间的相互作用,得到的栖息地适宜性指标准确度高.     

生物质源多孔碳制备及其对废水中药物吸附研究进展

城市现代化与工业化的快速发展给环境造成的污染日趋严重,尤其以水体污染最为明显。近年来,工业废水中药物的含量逐年上升,污染程度已经不容忽视。因此,开发新型多孔材料用于废水中药物分子的吸附分离,已经成为了当前的研究热点。综述了近年来生物质源多孔碳（生物炭）在废水中污染物吸附分离方面的研究,首先简单介绍了废水中污染物的治理方法,在此基础上重点探讨了生物炭的制备与修饰,并结合碳材料表面化学性质与孔道结构,总结并展望了生物炭对药物的吸附性能。     

超临界甲苯降解聚苯乙烯反应动力学模型

引言 聚苯乙烯是一种性能优良、应用广泛的通用塑料,且可降解回收苯乙烯单体,因此废聚苯乙烯的回收利用受到广泛关注.但聚苯乙烯热降解高温熔融时黏度很大,造成温度分布不均和局部过热,容易发生二次反应并导致结炭,同时降低了苯乙烯单体收率,因此近年来发展了各种热解技术以抑制结炭、提高苯乙烯收率.超临界降解技术利用超临界流体优异的扩散性能和溶解性能,具有加快聚苯乙烯降解速率,提高反应转化率,抑制结炭等优点[1-4].     

中和料浆浓缩法磷铵发展回顾

介绍了适合我国磷矿资源国情,由我国自主开发的"中和料浆浓缩法磷铵工艺"的发展历史、现状及各个环节的创新技术和装备.     

交换式以太网用于现场实时通信的研究

基于网络演算理论对FCFS调度和IEEE802.1P调度的交换式以太网实时性进行了分析,根据用于过程控制和运动控制领域的工业以太网实时要求及特点对交换式以太网在工业实时性满足方面进行了具体说明.对于用于过程控制现场的工业以太网并不需要对抖动进行严格控制,实时要求没有用于离散控制工业以太网的苛刻,同时商用网络软硬件技术还在不断发展,可以探索基于交换式以太网的新技术进行过程工业实时通信以太网的构建.     

红外焦平面阵列串音测试技术研究

介绍了基于网络的红外焦平面阵列串音测试系统的设计,详细阐述了网络控制、精密位移、精确调焦、器件最佳工作点调整、系统噪声降低的原理和实现方法.     

基于深度学习的医学影像配准综述

图像配准是医学影像处理与智能分析领域中的重要环节和关键技术.传统的图像配准算法由于复杂性较高、计算代价较大等问题,无法实现配准的实时性要求.随着深度学习方法的发展,基于学习的图像配准方法也取得显著效果.文中系统总结基于深度学习的医学图像配准方法.具体地,将方法归为3类:监督学习,无监督学习和对偶监督/弱监督学习.在此基础上,分析和讨论各自优缺点.进一步,着重讨论近年来提出的正则化方法,特别是基于微分同胚表示的正则和基于多尺度的正则.最后,根据当前医学图像配准方法的发展趋势,展望基于深度学习的医学图像配准方法.     

400～520 MHz LTCC多层片状耦合器

介绍了一种400～520MHz耦合度为-20dB的LTCC多层片状耦合器的设计。该耦合器由两个高耦合系数多层电感相互耦合而成,它的应用频率范围是400～520MHz。用标准LTCC工艺实现的耦合器尺寸仅1.6mm×3.2mm×0.76mm,耦合度-20±2dB,隔离度-35dB,反射损耗小于-20dB。     

Analysis and suppression of hysteresis effect in semi-actively controlled MR-suspension

The semi-actively controllable magneto-rheological(MR) fluid-based dampers have superior potentials inrealizing intelligent vehicle suspension designs, thesynthesis of an effective semi-active controller forms theessential objective[1 -4]. However, the MR…