现代测绘技术在地质确权登记中的应用

我国的地质面积在全国土地中的占有率较多,我国的土地归属权均系属国家所有,地质的使用需要进行确权登记,其目的是保障企业进行地质开采的合法权益不受到侵害。运用现代测绘技术将极大提高地质开采在进行确权登记时的工作效率,本文将分析测绘技术在地质确权中的应用及发展必要性,仅供企业地质确权时进行参考。     

“工业设计建材行”2012巡礼

在建材行业全力推进转型升级、创新发展的今天,进一步在建材行业推进工业设计,使工业设计深层次辐射传统产业,成为丰富产品、增加产品附加值、创建自主品牌、提升企业竞争力的有效途径,成为转变发展方式,扩大和满足消费需求的有力手段,是一项具有现实和深远意义的事业。中国建材     

二氧化碳致裂治理坚硬顶板技术应用

针对大同矿区坚硬顶板垮落难题,提出了利用二氧化碳致裂技术来治理坚硬顶板的方法,通过在塔山煤矿8218工作面进行二氧化碳致裂坚硬顶板的试验,结果表明二氧化碳致裂可取得与传统炸药爆破相当的效果,提高了放顶的安全性。     

单螺杆泵定转子过盈量优化设计

传统螺杆泵定转子初始过盈量忽略了橡胶位于不同位置时,形变会不同,从而导致泵效降低,寿命减少。通过对单螺杆泵进行数值模拟,分析了螺杆泵定子温度场的分布规律及其对定子型线的影响。提出一种新的过盈量分段设计方法,即针对定子橡胶厚度不同的特点,分段确定过盈量,从而改善了定转子的配合状态。现场试验结果表明:采用新的过盈量优化设计方法确定过盈量的螺杆泵,最长免修期达726天,平均工作扭矩降低了13.28%,平均系统效率提高了12.7%,取得了较好的现场应用效果。     

基于改进的YOLOv5网络的异常行为检测算法研究

各行各业安全问题尤为重要,对人员的异常行为须及时检测并采取相应的措施才能有效预防安全事故的发生。因此本文提出基于改进的YOLOv5网络的异常行为识别算法,通过实时处理视频监控中人员的异常行为,从而保证企业的安全运行。首先,对输入数据集进行特征提取处理,本文使用YOLOv5的backbone特征提取网络提取视频特征,能够在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征;其次,送入到时间注意块,因为不同时刻特征的贡献值并不相同,因此加入此模块赋予特征不同的贡献值;最后,送入特征预测网络,该网络由LSTM搭建,对历史特征序列进行解码,以预测当前的特征。以玩手机和吸烟为例对所提出的网络进行验证,训练集准确率高达96.42%,测试集准确率高达95.21%。     

超宽窄行蕉园起垄机抛土机构设计与试验

目的 在查阅大量国内外有关起垄机构的研究文献基础上,结合新型蕉园种植模式和农艺要求,设计一种蕉园起垄机抛土机构,实现蕉园起垄机械化作业。方法 对抛土起垄机构主要部件进行建模仿真,应用EDEM对抛土起垄过程进行仿真,以导向罩角度、叶轮转速、叶片宽度及叶片偏角作为试验因素,将抛撒距离和土壤集中率作为评价指标,进行单因素和正交旋转组合仿真试验,探究因素对抛土起垄机构作业性能的影响。最后利用Design-Expert数据处理软件对仿真数据进行分析,得到作业最优组合参数,并将最优参数组合来制作样机进行平台试验。结果 通过仿真试验与平台试验对比,得出最佳起垄组合参数:导向罩角度为30°,叶轮转速为275 r/min,叶片宽度为82 mm、叶片偏角为–7.5°;罩角度为62°,叶轮转速为314 r/min,叶片宽度为82 mm、叶片偏角为–7.5°,最终得到仿真结果中土壤集中度分别为73%和81%,抛撒距离为2 081.29 mm和979.2 mm,平台试验验证结果在合理区间范围内。结论 根据仿真与平台试验结果的对比,得到机构抛土效果满足蕉园的起垄要求的最佳参数组合,为“超宽窄行”蕉园起垄机械设计提供了参考依据。     

基于上下游转录调控的特征数据识别关键microRNA

近年来,基于机器学习的microRNA与复杂疾病之间的关系预测受到广泛关注。然而现存的方法大多是围绕microRNA表达谱,相似性网络,序列特征等角度开发的,忽略了转录调控信息的重要性。基于此提出了一种新的基于microRNA上下游转录调控特征数据的机器学习算法(RPDZ)去预测癌症相关microRNA的重要性。此方法首先通过手动搜索和批量处理高通量数据,计算和整合microRNA上下游的特征数据,然后利用随机森林进行有效的特征提取,最后利用深度神经网络更好地捕捉疾病与microRNA的关系,更好地预测microRNA的重要性得分。使用ROC曲线下方的面积(AUC)、F-measure值和准确度(ACC)作为评估预测性能的指标。通过五折交叉验证的实验表明所提出的算法(ACC:0.8748,AUC:0.93,F-measure:0.8701)相比其他三种对比方法PESM、SVM、GaussianNB可得到更好的分类识别效果。算法不仅可以有效地整合多组学特征数据识别关键的miRNA,还可以为精确和自动化的计算机辅助诊断奠定基础。     

基于上下游转录调控的特征数据识别关键microRNA

近年来,基于机器学习的microRNA与复杂疾病之间的关系预测受到广泛关注。然而现存的方法大多是围绕microRNA表达谱,相似性网络,序列特征等角度开发的,忽略了转录调控信息的重要性。基于此提出了一种新的基于microRNA上下游转录调控特征数据的机器学习算法(RPDZ)去预测癌症相关microRNA的重要性。此方法首先通过手动搜索和批量处理高通量数据,计算和整合microRNA上下游的特征数据,然后利用随机森林进行有效的特征提取,最后利用深度神经网络更好地捕捉疾病与microRNA的关系,更好地预测microRNA的重要性得分。使用ROC曲线下方的面积(AUC)、F-measure值和准确度(ACC)作为评估预测性能的指标。通过五折交叉验证的实验表明所提出的算法(ACC:0.874 8,AUC:0.93,F-measure:0.870 1)相比其他三种对比方法PESM、SVM、GaussianNB可得到更好的分类识别效果。算法不仅可以有效地整合多组学特征数据识别关键的miRNA,还可以为精确和自动化的计算机辅助诊断奠定基础。     

近距空中支援首攻概率研究

随着防空武器的更新换代,提高近距空中支援首攻概率的意义日益凸显.其不仅直接关系着作战飞机的自身安全,更关系到支援任务能否顺利完成.本文通过分析近距空中支援的基本作战过程,采用解析法研究了近距空中支援的首攻概率,给出了近距空中支援首攻概率模型,并通过仿真对模型中各要素分别进行了影响度分析,验证了模型的可信度.