非特定人手语识别统计模型的改进及应用

目前,非特定人手语识别与特定人系统相比还有较大的差距.手语数据差异性使得非特定人手语识别中提取手语数据有效的共同特征非常困难,因而,手语数据差异性在一定程度上影响了非特定人手语识别的识别效果.本文从手语数据存在差异性这一角度入手,利用流形概念的学习和推理能力并在流形允许变化的范围内进行有效建模.在建模的过程中,从范函求极值的角度出发,给出了一个让人容易理解且直观化的推导过程.进而应用流形概念中的切向量来改进手语识别的统计模型(TV/HMM)并应用于大词汇量非特定人手语识别,以解决手语数据的差异性对大词汇量非特定人手语识别所造成的影响.实验表明,改进后的TV/HMM识别系统在大词汇量非注册的易混词集上识别率高明显.     

介孔碳负载铂催化剂的制备及降解甲醛的研究

以嵌段共聚物F127为软模板,低分子量酚醛树脂为前驱体,通过溶剂挥发诱导自组装(EISA)方法制得介孔碳(OMC),经浸渍还原法制备介孔碳负载铂 催 化 剂(Pt/OMC)。采 用 场 发 射 扫 描 电 镜(FESEM)、X射线能谱(EDS)、透射电镜(TEM)、X射线衍射(XRD)、N2吸附-脱附等温线等对其进行了表征。Pt/OMC对甲醛的催化性能结果表明,反应7h甲醛的去除率可达92.5%,甲醛可矿化为CO2。还研究了甲醛的降解机理,甲醛首先被氧化成甲酸,然后再矿化为CO2和H2O。     

改性吸附材料选择性吸附除磷研究进展

受污染水体中富含磷酸盐、硫酸盐、硝酸盐、碳酸盐等多种污染物。如何排除其他阴离子干扰,从水体中靶向性吸附磷酸盐成为了高效除磷技术的研究热点。文中综述了选择性吸附除磷的作用机制以及改性吸附材料选择除磷的研究进展,为水体高效除磷提供借鉴。     

浅谈炸药的引燃性

炸药的引燃性即指热源(火焰或高温高压的冲击波)直接与炸药接触时,炸药被点燃而出现稳定燃烧的难易程度。这是炸药的一种重要性质。人们研究炸药在不同条件下的引燃性,可为安全生产和使用该种炸药提供重要依据。在热源的直接作用下,炸药被点燃的过程是:当热源接触或接近炸药表面(如圆柱状药柱或药包的一个端面)时,炸药表面的温度升高。对于液体炸药,炸药表面层可能达到沸点而     

安徽南陵县三里矿区地表水化学特征及离子来源分析

为了解三里矿区地表水化学特征和离子来源,以期为矿区水资源的可持续利用提供理论基础。系统采取了三里矿区内河流、池塘和泉水水样共11个。运用Durov图、Gibbs图、离子比例系数图和多元统计分析对其水化学类型及离子来源进行解析。结果表明：研究区地表水的溶解性固体总量TDS平均值为123.36 mg/L,属淡水;pH平均值为8.40,呈弱碱性;Ca²⁺为优势阳离子,阴离子以HCO₃^-为主;由Durov图可知Ca-HCO₃型为研究区地表水的主要水化学类型;由Gibbs图和相关性分析以及离子比值分析可知三里矿区地表水中离子来源主要受水岩相互作用影响,受阳离子交替吸附、人为活动及矿区矿采活动影响较小;研究区地表水离子来源主要以碳酸盐岩风化溶解为主,兼有硅酸盐岩和硫酸盐岩的风化溶解影响。     

芳香微胶囊及其在纺织品中的应用研究进展

芳香微胶囊因可有效解决芯材香精损失问题并实现香精持久释放而受到广泛关注。介绍芳香微胶囊芯材香精的种类及主要成分,对比分析不同种类香精的功能效果,详细评述芳香微胶囊壁材,包括天然高分子壁材、半合成高分子壁材、合成高分子壁材及无机壁材,对比分析上述不同壁材的特点及对芳香微胶囊性能的影响。在此基础上,介绍芳香微胶囊应用在留香类、抗菌类及驱蚊类纺织品等功能性纺织品方面的研究工作和最新发展动态,指出微胶囊中芯材香精成分与壁材种类的优化组合以及具有智能控释性能的微胶囊结构设计是芳香微胶囊的发展趋势。     

风能、太阳能储能用铅蓄电池的开发前景

分析了风能、太阳能独立发电系统储能蓄电池的使用状况,探讨了储能蓄电池使用环境对蓄电池的要求,认为储能蓄电池开发和应用面临着很多困难,需从板栅合金、铅膏配方、固化、化成等各工序进行分析研究,力争有所突破。     

基于有限采样的柔性直流系统损耗计算方法

近年来随着柔性高压直流(modular multilevel converter based high voltage direct current, MMC-HVDC)输电工程的增长,主网架线损率呈上升趋势。对柔性直流工程进行准确高效的损耗计算与分析是研究损耗构成、降损措施的关键步骤。提出了一种基于有限采样的柔性直流系统损耗高效计算方法,该方法考虑脉冲波形及器件阻抗的非线性特征,并可通过改变输入数据快速计算长时段损耗电量,有效解决了长时间尺度损耗精确计算的难题。最后通过与实际工程的测量值进行对比,验证了该算法的准确性。     

基于示功图的油井供液能力智能识别方法研究

油井供液能力作为游梁式抽油机间抽控制和冲次调节的重要依据,它的准确识别对降低油田生产能耗、提升抽油机系统效率和增加油田产油量意义重大。论文研究了基于数据驱动的深度学习回归模型,采用融合了特征金字塔、高斯热力图和注意力机制的深度学习网络提取示功图图形特征并识别功图的四个凡尔开闭点,根据识别出的凡尔开闭点量化油井供液能力,为后续抽油机的智能控制提供调节依据。实验结果表明,该模型能够准确识别功图的四个凡尔开闭点,实时估算油井供液能力。     

一种高性能阵列架构研究

现今的应用程序需要更可靠的数据存储.到目前为止,数据存储的可靠性都是依靠不同的RAID级别来保证数据的可靠性,一般采用5个RAID级别[1,2]中的一种.存储方面的数据已经很明显地增长了,但是磁盘的可靠性并没有多大的改善.所以,为了控制存储的成本,有必要提供多元化的存储.在现有系统中加入新的RAID代码需要大量的开发、测试和调试工作,从成本上来讲是不现实的.因此,提出了一种新的通用RAID架构,此架构是基于异或的纠删码的,并将任意扇区和磁盘故障的组合作为基础,因而具有通用性.