超声空化作用于水中天然有机质特性研究

利用超声空化作用去除水中天然有机质(Natural Organic Matter,简称NOM)不会产生消毒副产物.研究了采用低频高功耗率的超声处理富里酸溶液,结果表明:由于超声空化的热解及氧化作用,随着声功率及富里酸溶液浓度的增加,溶液的pH、ORP逐渐减小,溶液的温度、浊度逐渐增加,体系中加入盐酸后能够放大超声作用.作为水中NOM浓度的替代参数,UV<,254>在超声作用下缓慢增加,而总有机碳(TOC)的超声降解符合准一级反应规律,在20min超声作用之后,TOC去除率由21.2%增至31.6%,加入盐酸后,由24.7%增至34.8%.该研究可为超声协同其他工艺进行水处理提供放大设计依据.     

基于参数学习贝叶斯网络的对敌空中目标融合识别

文中深入研究了贝叶斯网络推理和参数学习方法,提出了基于参数学习贝叶斯网络的目标融合识别方法,逆向分析建立了多传感器目标融合识别贝叶斯网络模型,并采用EM参数学习算法对所建立的网络模型进行参数优化。最后进行了实例仿真,仿真结果表明经过参数学习的贝叶斯网络模型比单纯依靠专家知识的贝叶斯网络模型能更加精确的识别目标。     

铁基粉末齿环材料的制备

采用高能球磨法制备Fe-2Mn-2Cu-Mo-C-P粉末．研究了粉末形态的变化规律，以及压坯密度、烧结密度与球磨时间的关系．结果表明，球磨8h的粉末经压制烧结，材料密度为7．21g／cm^3。退火后Hv5值为230-240。该材料具有良好的热塑性及硬度，适合粉末热锻法生产齿环．     

基于51单片机的步进电机调速控制风扇系统设计

介绍了反应式步进电机工作原理及工作方式,基于步进电机技术及风扇运行特点,对风扇控制电路和风扇系统控制程序进行了设计,并利用Keil C51对控制系统进行了软、硬件调试和仿真实验。实验结果表明：设计的调速控制系统电路及程序能满足风扇调速和转向的控制要求。     

高校宣传工作者利用碎片化思维进行新媒体平台运营的策略

高校新媒体的账号是高校宣传的主阵地,如何做得出彩,让它发挥出应有的价值,是高校宣传部门一直以来需要解决的问题。碎片化时代的来临让信息变得琐碎又简洁,受众的阅读和观看习惯也因此发生了变化,阅读和观看的速度也变得越来越快。高校新媒体想要在这样一个碎片化的时代引人注目,就应当顺应碎片化趋势,但不能被它“牵着鼻子走”。持续输出优质内容、做好定向推流传播是碎片化时代高校新媒体必不可少的宣传手段和方式。     

高效液相色谱快速测定玉米中黄曲霉毒素方法研究

黄曲霉毒素是寄生曲霉、模式曲酶以及黄曲霉在一定温度条件下形成的真菌毒素,其对人体有较强的致癌性、致病性,同时也是严重的真菌毒素,B1、B2、G1、G2是污染粮食的重要黄曲霉毒素成分.根据我国有关规定,玉米、玉米面和玉米制品中,AFB1含量最高为20ug/kg.当前,对于黄曲霉毒素的检测方法包括薄层色谱法、酶联免疫法、胶...     

双馈调速系统主电路设计与仿真

对于拖动高压大容量风机和泵类负载的电机,采用双馈调速时转子侧变频器只处理转差功率,在调速范围不大时所接变频器的容量可以大大减小从而显著降低成本,因此是一种较为理想的节能降耗的调速方案。本文对应用于高压大功率双馈调速系统的主电路即交-交变频器进行设计,并用MATLAB仿真软件对采用“近似余弦交点法”控制的该交-交变频电路进行仿真实验且给出仿真波形,从而验证了该控制方法的正确性。     

融合帧差和Vibe的运动目标检测算法

Vibe算法是一种快速高效的背景建模算法,但该算法在运动目标检测过程中会产生鬼影。本文针对Vibe算法中鬼影消除缓慢的问题,结合多个场景的交通视频提出一种通过连续两帧前景背景像素时域变化来判断鬼影像素点并消除的方法,该方法加快了鬼影的消除速度。同时,对于视频拍摄场景中的背景噪声,采用了对前景图进行开闭操作去除小像素点以及对目标区域的空洞进行填充处理。实验表明,改进的Vibe算法能够加快鬼影的消除,并且与帧差法以及混合高斯建模算法相比,前景检测效果更精确。     

深度学习结合影像组学的肝脏肿瘤CT分割

目的 从医学影像中进行肝脏与肿瘤分割是计算机辅助诊断和治疗的重要前提。常见的胸部和腹部扫描成像效果中,图像对比度偏低,边界模糊,需要医生丰富的临床解剖学知识才能准确地分割,所以精确的自动分割是一个极大的挑战。本文结合深度学习与医学影像组学,提出一种肝脏肿瘤CT（computed tomography）分割方法。方法 首先建立一个级联的2D图像端到端分割模型对肝脏和肿瘤同时进行分割,分割模型采用U-Net深度网络框架,在编码器与解码器内部模块以及编码器与解码器层次之间进行密集连接,这种多样化的特征融合可以获取更准确的全局位置特征和更丰富的局部细节纹理特征;同时融入子像素卷积与注意力机制,有利于分割出更加微小的肿瘤区域;接着生成两个用于后处理的学习模型,一个基于影像组学的分类模型用于假阳性肿瘤的去除;另一个基于3D体素块的分类模型用于分割边缘的细化。结果 实验数据来自某医院影像科300个肝癌病例CT,每个序列中的肝脏与肿瘤都是由10年以上的医学专家进行分割标注。对数据进行5倍交叉验证,敏感度（sensitivity）、命中率（positive predicted value）和戴斯系数（Dice coefficient）在验证结果中的平均值分别达到0.87±0.03、0.91±0.03和0.86±0.05,相比于性能第2的模型分别提高了0.03、0.02和0.04。结论 肝脏肿瘤CT的精确分割可以形成有价值的术前预判、术中监测和术后评价,有助于制定完善的手术治疗方案,提高肝脏肿瘤手术的成功率,且该方法不局限于肝脏肿瘤的分割,同样也适用于其他医学影像组织器官与肿瘤的分割。