基于深度学习的人体姿态估计方法综述

基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络，直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序，并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面，对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍，从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素，包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系，甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述，清晰地呈现出该领域的发展脉络。     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。     

改善硫精矿浓密机溢流跑浑试验研究

本文旨在改善某选厂硫精矿浓密机溢流跑浑问题,对生产现场进行勘察和分析,分析浓密机溢流跑浑的原因,并开展原矿配比和沉降试验研究。对采场原矿矿样和硫精矿矿浆进行系统的试验研究,分别采用不同沉降方案进行条件试验,考察絮凝剂种类、絮凝剂用量、pH调整剂用量、不同药剂之间的配比等条件对沉降的影响,确定合适的原矿配比及合理药剂制度,有效地控制金属在溢流中的损失,充分获取现有产品的蕴含价值。     

15000Nm~3/h变压吸附提氢装置运行小结

通过对变压吸附提氢工艺选择、技术方案、工艺流程的描述,指出装置运行状况良好,达到了设计要求,产生了可观的经济效益、环保效益。     

京津冀协同发展下的河北省技术技能人才培养对策研究

京津冀协同发展战略是我国当前重点推进的国家顶层战略,河北省作为京津产业转移对接的重要基地,在产业升级、爬坡过坎中面临重要的战略任务。破解困境的突破点在于技术技能人才的培养和使用。在京津冀协同发展背景下,亟待我省政府和职业院校尤其是高等职业院校,适应经济新常态,大力推进现代职教改革,培养我省转型升级需要的高素质技术技能人才,为服务国家战略提供技术技能支撑。     

Multi-objective layout optimization for an orbital propellant depot

Structural and Multidisciplinary Optimization - The overall layout optimization design of an orbital propellant depot involves the optimization of shape, size, and positions of propellant tanks in...     

氢化物原子荧光光谱法测定酱油中微量铅的方法研究

建立了一种快速、高效的QuEChERS-高效液相色谱-质谱联用法（QuEChERS-HPLC-MS/MS）测定谷类杂粮制品中脱氧雪腐镰刀菌烯醇（DON）、3-乙酰脱氧雪腐镰刀菌烯醇（3-ADON）、15-乙酰脱氧雪腐镰刀菌烯醇（15-ADON）和玉米赤霉烯酮（ZON）共4种真菌毒素。样品前处理采用乙腈-水溶剂提取，经Florisil+C18+无水硫酸镁净化后检测。以0.10%甲酸-乙腈作为流动相，在质谱检测器的多反应监测模式下进行分析。结果表明，4种真菌毒素在各自的线性范围内线性关系良好，相关系数R2均大于0.999，回收率在85.1%～102.0%，相对标准偏差（RSD）为2.11%～6.22%。该方法具有前处理简单、净化效果好、灵敏度高和检测速度快的优点，适用于谷类杂粮制品中DON、3-ADON、15-ADON 和ZON的分析和定量检测。