Transformer与多尺度注意力的自监督单目图像深度估计

针对现有自监督学习的单目图像深度估计在分辨率较大情况下存在边缘模糊、物体轮廓不清晰等问题，本文提出一种结合视觉Transformer的多尺度通道注意力融合单目图像深度估计网络.首先，设计编码器-解码器模型，将视觉Transformer结构作为编码器在多个尺度上提取特征.其次，设计残差通道注意力融合的解码器，优化提取到的多尺度特征并实现上下级特征融合以提高上下文信息的利用率.最后，在多个尺度下对单目图像进行深度估计.本文提出的算法在KITTI数据集上进行实验.实验结果表明，所提出算法的深度图像质量和物体轮廓信息均高于现有算法，其绝对相对误差、平方相对误差和均方根误差分别达到了0.119、0.857和4.571,在不同阈值下的准确度达到了0.959、0.995和0.999,验证了所提算法的正确性和有效性.     

生物转盘—两级A/O—MBR工艺处理晚期垃圾渗滤液

针对晚期垃圾渗滤液可生化性差、碳氮比大幅度降低等问题，采用生物转盘—两级A/O—MBR工艺处理广东某填埋场晚期垃圾渗滤液，重点考察了组合工艺的处理效能。监测期间，组合工艺对COD的平均去除率为57.20%，对NH4+-N的平均去除率为98.90%，对TN的平均去除率为95.47%。高通量测序结果显示，在门水平上变形菌门（Proteobacteria）为最优势菌门，在活性污泥与生物转盘盘片上生物膜中的相对丰度分别为36.56%、62.50%。可利用外加碳源甲醇进行反硝化的菌属unclassified＿f＿＿Methylophilaceae与Hyphomicrobium在活性污泥与生物膜中的相对丰度分别为17.05%、23.11%与4.78%、12.22%。     

考虑等效电磁损耗电阻偏移的永磁同步电机直流信号注入在线参数辨识方法

在实际运行过程中，永磁同步电机的电气参数将受到温度、磁饱和等诸多物理因素的影响而发生偏移，进而影响到效率最优控制、电流解耦控制等优化算法的运行效果。因此，为实现高性能电机控制，永磁同步电机的多电气参数在线辨识显得尤为重要。然而，现有参数辨识方法并未考虑铁磁损耗的影响，更未关注铁磁损耗随电流的偏移情况，所以在辨识精度上仍存在提升空间。对此，该文综合考虑铁磁损耗、铜损，将其集总为电磁损耗，并基于串联电磁损耗电阻模型，提出一种考虑等效电磁损耗电阻偏移的永磁同步电机直流信号注入在线参数辨识方法。该方法首先提出等效电磁损耗电阻随电流偏移的电机模型；其次由此设计同时考虑磁饱和、等效电磁损耗电阻偏移的直流信号注入在线参数辨识方法；由于待求解方程组较多，采用最小方均算法进行参数求解；最后通过实验测试所提方法的准确性，测试结果表明，与正弦信号注入法、传统直流信号注入法相比，所提方法的参数精度有所提升。