浅谈建筑装饰工程质量控制

对建筑装饰装修工程设计阶段的质量控制进行了简单介绍,分析了目前装饰工程存在的问题,提出了确保装饰工程质量的具体措施,从质量控制的依据、方法、施工工序等方面详细地阐述了建筑装饰装修工程施工阶段的质量控制。     

基于CDC3207G的汽车仪表板设计

应用德国Micronas公司的CDC3207G微控制器开发了一款汽车仪表板系统.详细地介绍了该系统的硬件原理,以及步进电机,音频控制,LCD显示,LED指示灯和报警灯等几个模块的实现方法.应用μC/OS-II实时操作系统开发软件.着重介绍了启动代码的设计和任务的规划.     

He─Ne激光穴位照射治疗青少年近视眼198例疗效观察

本文报导１９８例６岁半～２６岁青少年近视眼，计３７１只患眼，采用Ｈｅ－Ｎｅ激光照射睛明、承泣、瞳子、医明、风池等穴位，１２～１４天为一个疗程，每天一次，每穴５分钟，经过７至１４天治疗后查一次裸视力，疗程全部结束时及半年后随访复查视力，矫正视力和摘片度数进行疗效分析。结果：近期总有效率为８５．４３％，半年后总有效率为６１．１９％。并将年龄与疗效的关系，疗效与病程的关系进行统计学处理证实：年龄越小，疗效越好，病程越短，疗效越佳（进行ｘ￣２检验Ｐ均＜０．００１），而且这种治疗方法安全简单，值得推广。     

He—Ne激光穴位照射治疗青少年近视眼198例疗效观察

本文报导１９８例６岁半￣２６岁青少年近视眼，计３７１只患眼，采用Ｈｅ－Ｎｅ激光照射睛明、承泣、瞳子Ｌｉａｏ、医明、风池等穴位，１２￣１４天为一个疗程，每天一次，每穴５分钟，经过７至１４天治疗后查一次裸视力，疗程全部结束时及半年后随访复查视力，矫正视力和摘片度数进行疗效分析。结果：近期总有效率为８５．３４％，半年后总有效率为６１．１９％。并将年龄与疗效的关系，疗效与病程的关系进行统计学处理证实：年龄     

模糊控制器在感应电动机伺服系统中的应用

将模糊控制技术引入到了感应电动机矢量控制位置伺服系统中 ,设计了模糊位置和电流控制器。其中电流控制器采用一种将数学模型和启发学习算法相结合的新颖设计方法 ,从而实现了模糊逻辑和线性多变量控制技术的结合。在理论分析的基础上 ,通过实验研究证实 ,引入模糊控制器以后 ,该伺服系统具备较高的鲁棒性和优良的动态性能 ,且位置响应没有超调 ,完全满足如机器人手臂等位置伺服系统的要求     

基于TDA5255的射频收发器设计

介绍了英飞凌公司的TDA5255射频收发器的主要特点,以及设计外围电路时需要注意的问题,并从实际应用出发,基于TDA5255和XC866单片机设计一个射频收发器实现无线数据传输.     

环境友好高吸水纤维素海绵的制备及影响工艺

NaOH/尿素水溶液体系低温溶解纤维素法是一种环境友好、低成本的纤维素溶解方法。文中以NaOH/尿素水溶液为溶剂体系,微晶纤维素为原料,无水硫酸钠为成孔剂、精梳棉为增强纤维,利用冷冻法溶解微晶纤维素成功制备了具有高吸水性能的纤维素海绵。通过扫描电子显微镜、电子万能材料试验机及差重法分析了微晶纤维素浓度、增强纤维浓度、成孔剂浓度以及成孔剂颗粒大小对纤维素海绵形态结构、密度、拉伸强度及吸水率的影响。研究结果表明,微晶纤维素质量浓度、增强纤维质量浓度、成孔剂浓度以及成孔剂颗粒的大小是影响纤维素海绵性能的主要因素。当纤维素添加量为m(纤维素)/m(S)=6/100,增强纤维添加量为m(增强纤维)/m(S)=3/100,成孔剂添加量为m(成孔剂)/m(S)=140/100,成孔剂的粒径在0.125~0.18mm时,纤维素海绵的综合性能较好,其形态均匀,吸水性可以达到900%以上。     

基于嵌入式的新型停车场智能控制器

分析了传统的基于PC的停车场控制器后发现,传统的停车场控制器具有受停车场规模的限制,布线复杂,以及未考虑到保障车辆在停车场中安全等缺点.为解决这些缺点,新型的停车场控制器采用嵌入式ARM系统来保证实时性和可靠性提高集成度,同时集成了SAA7115视频解码芯片,实现了实时补光选优算法,并支持后端车牌号牌自动识别,从而提供停车场内车辆的安全保障.经过大量测试和实际使用证明了该智能控制器具有高可靠性、稳定性以及很好的安全保障能力因此能够很好替代现有的传统停车场控制器.     

基于GPU自适应的环境遮挡算法

针对传统的环境光遮挡算法中不能自适应的问题,提出了基于GPU自适应的环境遮挡算法.该算法充分利用了GPU并行计算技术和离屏渲染技术,快速计算出适合所载入场景的自适应步长;并将传统环境遮挡采样方法和抖动采样的思想相结合,对采样方法进行了改进;同时也简化了传统环境光遮挡算法中最终遮挡值的计算.实验结果表明,该方法不局限于特定场景,不需要对场景进行预处理,可以准确高效的计算环境光的遮挡情况,并且实现实时绘制.     

数据增广下的人脸识别研究

随着计算机技术的发展和应用,人脸识别技术以其具有的非强制性、非接触性、并发性等优势得到了越来越广泛的应用。大规模数据是提高基于深度学习人脸识别准确率的关键因素,但往往数据不易获得,并且存在训练数据缺乏测试数据样本的情况,如模糊、亮度失真和腐蚀感画质样本等。针对训练数据缺乏问题,提出了利用滤波、亮度调节和腐蚀操作3种传统图像处理方法10种增广方式增加数据量和数据的多样性,进而提高识别算法的性能。将原始数据和增广数据作为训练数据训练模型,选择从不同地方拍摄的视频上截取的人脸图像组成了四个测试集,实验结果表明,增广数据与测试集样本存在一致性时,增广方式对提升识别性能都有一定的效果,其中最好的效果是对图像整体调亮时在一个测试集上的识别率提高了4.02%。