无纬帘布测量系统

Thermo Scientific先进的无纬帘布测量系统是为钢丝帘布压延机而设计,是一个胶料重量、总重量和钢丝帘线平衡度全方位的测量系统。其单侧扫描的反向散射体Sr-90仪用于测量底层胶的平均重量和外形,并且提供与进入压延机压辊隙物料有关的重要数据。在压延机的下方,     

钢丝压延系统

NDC将在2008轮胎技术博览会上展示其钢丝压延检测与控制系统。该系统的设计理念是通过采用最新的传感器、扫描仪、控制器以及应用匹配显示平台技术来提高产品质量,降低成本。该系统包括高精密Beta传输,X-射线反向散射器和安装在快速扫描Accutrak“0”框架上的X射线传输传感器,     

华为推出首款云手机“远见”

华为终端近日发布全新品牌理念“自在分享”,并推出华为“云服务”平台和首款“云手机”Vision（远见）,,用户可在PC、手机和平板等多个平台实现信息同步备份、擦除等远程管理,云储存空间达160GB。     

微处理器电源监视集成电路TL7705AC

一、前言每一个微处理器系统都需要一个复位电路,以保证上电时,整个系统处于—个正确的初始状态。通常使用RC电路作为上电复位电路,但此电路存在着不少无法避免的缺点。为了克服这些缺点,提高系统的可靠性,美国德州仪器公司(TT)推出了一系列的电源电路,它们都能在电源上电时产生复位信号,平时监视电源电压,当电源掉电或降低时,产生复位信号,直至电源恢复正常。在这一系列集成电路中,TL7705AC具有外围元件最少,温度范围最宽,驱动能力最强等特点。     

单板机快速复位电路

<正> 本刊1988年第2期刊登了李秀山同志的《高可靠Z80CPU启动电路》。这篇文章所介绍的电路,解决了一个我们经常忽视的实际问题。但此电路也存在着不足。首先,为了使电路在低于+5V电压范围内正常工作,电路中倒相器采用了CMOS电路。但是CMOS电路输入端不宜接大容量电容,否则,电容的充放电,易造成CMOS电路的损坏。其次,此电路较复杂,需要对原电路作不小的改动。为了解决这个问题,本人设计了如图1所示的电路,此电路可靠、简单,只需增加两个元件就可在单板机电路板上直接加装。     

形态学在交通标志边缘检测中的应用研究

选取自然条件下交通标志图像作为研究对象,对比了使用形态学操作前后的检测结果.同时,对图像进行了加噪处理作为干扰条件,并进行了标准条件和干扰条件的实验.实验结果表明,先对图像运用形态学进行平滑处理,然后用LOG算子进行边缘检测能够取得很好的效果.     

基于特征贡献度加权高斯核函数的粗糙one-class支持向量机

粗糙one-class支持向量机(ROCSVM)是一种一类支持向量机,它通过核函数映射,定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地对决策超平面产生影响.由于ROCSVM训练集只有正类样本,因此充分挖掘和利用训练样本的分类特征对于提高ROCSVM的分类性能有重要意义.为此,提出了一种基于训练样本分类特征贡献度的加权高斯核函数(λRBF):先对训练样本做主成分分析(PCA)得到按特征值排序的向量集,以此向量集构造核函数,使得特征值较大的维度在核函数中起较大的作用.在UCI标准数据集和仿真数据上的实验结果表明:与一般RBF的ROCSVM相比,基于λ-RBF的ROCSVM有着更好的泛化性和更高的识别率.     

模糊物元法在城市再生水利用风险评价中的应用

针对目前再生水利用风险评价中的片面性及权重计算不合理等问题,在建立全面系统的再生水利用风险综合评价指标体系的基础上,以模糊物元模型为基础,利用spearman等级系数阵进行组合赋权,结合TOPSIS法构建全新的再生水利用风险评价模型。4个城市的实测数据对该模型的合理性的验证结果与实际情况相符,证明该模型具有可靠性,可为城市再生水的有效利用提供理论基础。     

M-FPCA在彩色人脸图像识别中的应用

将因子化主成分分析（FPCA）算法应用于人脸图像特征提取时,需要使用迭代算法,但该算法应用于高分辨率图像时实时性较差,并且可能导致维数灾难。针对上述问题,提出一种模块化FPCA（M—FPCA）的新型特征提取方法。将原始数字图像样本进行模块化,对模块化后得到的各个子图像矩阵采用FPCA算法进行特征提取,合并子图像特征矩阵得到原图的特征矩阵。彩色图像由R、G、B3个分量来表示,根据现有彩色信息融合方法的不足,对其进行改进,并结合M—FPCA算法,提出一种彩色M—FPCA新方法。在CVL和FEl人脸库上进行的实验结果表明,M—FPCA方法能提高FPCA算法的实时性,解决维数灾难问题。彩色M—FPCA方法能有效提取彩色人脸图像的色彩信息,得到较高的人脸识别率。     

基于监控大数据平台上的人工智能应用总体设计

针对电网监控业务管理中存在系统运行复杂、日常工作繁杂、管理难度高和人员培训难度大等难题,本文设计了一套基于大数据平台的人工智能电网监控管家管理系统,系统中引入了监控人工智能,通过智能交互中心、智能监视中心和智慧处理中心三大技术实现了系统的全过程设备维护、智能巡检、行为监管、智能提醒服务、记录信息错误提醒、监控信号异常缺陷处置、智能交互、设备信息调试全过程管控、遥控防误操作和人员培训评价,全方位掌握监控人员工作的规范性,对履职能力进行分析评价,提出提升和改进建议,同时系统融入了智能语音处理相互技术、智能图像识别技术、专家库技术,实现技术突破,提高了工作效率,建立了监控信息分析,优化了工作模式、增强了专业管理,为监控工作的顺利、高效完成奠定坚实基础。