Al—18%Si合金的温度处理

对高低温金属熔体相混合的Ａｌ－１８％Ｓｉ合金组织性能的变化规律进行了实验研究和理论探讨。结果发现，高低温金属熔体相混合的Ａｌ－１８％Ｓｉ合金的微观组织明显改善。σｂ特别是δ５大幅度提高。其中初生硅尺寸从处理前的８０μｍ以上减小到２０μｍ左右，σｂ从处理前的１３８ＭＰａ提高到１８３ＭＰａ。δ５由处理前的１．２５％提高到３．８３％。高低温金属熔体相混对合金组织性能的影响与Ａｌ－Ｓｉ合金中各原子对的作用     

概率二维主分量分析

二维主分量分析是一种直接面向图像矩阵表达方式的特征抽取与降维方法. 提出了一个基于二维主分量分析的概率模型. 首先, 通过对此产生式概率模型参数的最大似然估计得到主分量(矢量); 然后, 考虑到缺失数据问题, 利用期望最大化算法迭代估计模型参数和主分量. 混合概率二维主分量分析模型在人脸聚类问题上的应用表明概率二维主分量分析模型能作为图像矩阵的密度估计工具. 含有缺失值的人脸图像重构实验阐述了此模型及迭代算法的有效性.     

二值probit回归模型的坍缩变分贝叶斯推断算法

给出了二值probit回归模型的坍缩变分贝叶斯推断算法.此算法比变分贝叶斯推断算法能更逼近对数边缘似然,得到更精确的模型参数后验期望值.如果两个算法得到的分类错误一致,则该算法的迭代次数较变分法明显减少.仿真实验结果验证了所提出算法的有效性.     

Photoshop绝招联展·影子的异变

影子对于我们每一个人来说是最熟悉不过了,只要在光的照射下,任何物体都会留下淡淡的影子。我们今天谈论的话题也是跟影子有关系,因为今天我们所看的影子发生了异变,原本娇小可爱的小狗居然拖着一个仰天长啸的狼影。你是不是感到好奇了,那就跟着我一起做做看吧!     

资源一号02D高光谱数据大气校正及应用北大核心CSCD

针对高光谱数据大气校正耗时长和查找表构建不准确等问题,提出基于MODTRAN辐射传输模型实时创建大气校正参数查找表的方法,并应用于水体叶绿素浓度反演。首先,基于高光谱数据实时构建大气校正参数查找表;其次,根据循环迭代反演得到水汽含量和气溶胶光学厚度对查找表插值得到各个波段的大气校正参数,从而完成所有波段数据的大气校正;最后,选择植被、土壤和水体3类典型地物精度分析,并基于反演水体的叶绿素a浓度验证大气校正精度的可靠性。实验结果表明:该方法明显优于6S、FLAASH等大气校正方法;在运行效率上,在多线程并行加速后,运行效率提升了2~4倍;基于水体反射率数据反演水体叶绿素a浓度,反演模型预测集验证中ρ为0.804 7,RMSE为1.8。     

高层建筑钢结构制作问题探讨

本文以近几年上海高层钢结构制作中反映出的人们所普遍关心的厚板焊接问题,柱与柱连接的节点形式问题,钢梁与核心筒预埋件连接精度等问题进行了分析,探讨、并提出了笔者的观点和建议。     

基于Lua的Linux内核测试工具开发

为减小传统的通过编写大量代码来调用Linux内核及驱动接口进行测试的编程难度,缩短测试周期,采用将Lua脚本语言载入Linux内核并使用脚本语言进行内核及驱动测试的方法,设计并实现一种简易Linux内核驱动测试工具。实验结果表明,该工具所占用的Linux内核空间小,使用灵活方便,可对内核及驱动模块进行准确有效的测试。     

基于Fenchel对偶的核Logistic回归并行学习算法

给出了一种大规模核Logistic回归的并行学习算法.利用凸优化中的Fenchel对偶定理, 将核Logistic回归的优化原问题转换成对偶空间的优化问题,再利用块更新迭代方法, 可以独立地在部分数据集上进行分类器训练.设计了一个简单的客户机--服务器并行计算模式, 每个客户机对部分数据优化子问题,在一次优化结束后,服务器根据各客户机传递的信息修正各子问题目标函数. 在标准数据集的实验结果表明了基于Fenchel对偶的核Logistic回归并行学习算法的可行性.     

热处理对99.5Ge_(23)Se_(67)Sb_(10)-0.5CsCl玻璃组织和性能的影响

文中运用热处理的方法来提高99.5Ge23Se67Sb10-0.5CsCl红外玻璃的力学性能.采用XRD、SEM、FTIR和显微硬度计研究了热处理对99.5Ge23Se67Sb10-0.5CsCl玻璃组织和性能的影响.研究结果发现:当保温温度低于310℃时,随着保温时间的延长,99.5Ge23Se67Sb10-0.5CsCl材料析晶数目增多而尺寸变小,材料组织细化;红外透过率缓慢降低而硬度较好.当保温温度等于或高于310℃时,随着保温时间延长,材料内部晶粒粗大,透红外性能急剧变差且硬度变差.当玻璃在290℃下保温40h后,其维氏硬度可达2 121.49MPa,比热处理前提高了20%左右,并且红外透过率在8~12μm波段仍保持在60%以上.