氢氧化钙和磷酸反应的超声场强化

氢氧化钙和磷酸反应是亚硫酸法糖厂澄清过程一个重要的反应,探索引入超声场强化此反应有着非常现实的意义.实验用pH -t曲线法证明一定条件下超声场可以有效地缩短该反应在水中和蔗糖水溶液中形成的晶体产物磷酸八钙(Ca8( HP04)2(P04)4·5H20,OCP)的时间,与无超声条件相比,在水中缩短了5 min,在蔗糖水溶液中缩短了10min.     

基于多尺度轻量化注意力的钢材缺陷检测

针对当前YOLOv5算法检测钢材表面缺陷精度不高、速度慢等问题,提出一种基于多尺度轻量化注意力的YOLO-Steel钢材表面缺陷检测方法.首先,提出一种轻型通道注意力模块,仅需少量计算成本即可有效关注重要通道;然后,利用空洞卷积扩大感受提出一种轻型空间注意力模块,能够在空间维度上提取有价值信息;接着,提出金字塔注意力结构,利用多级池化放缩特征图在不同分辨率特征图上使用空间注意力模块学习其空间依赖信息,对多级特征图使用通道注意力模块重构其通道相关信息,改善检测效果.实验结果表明,YOLO-Steel在钢材表面缺陷数据集上平均精度均值(mAP)可达77.2%,比YOLOv5s算法提高1.8%,模型时间、空间复杂度与YOLOv5s基本持平,在保证检测速度的基础上能够有效提高精确度.     

粉煤灰渣替代细骨料对砂浆混凝土强度及抗冻性影响

通过筛分和破碎两种方式分别获得粒径区间为0.6~1.18 mm、0.3~0.6 mm的粉煤灰渣,并用其等体积替代对应粒径区间的细骨料,分析粉煤灰渣对砂浆工作性和强度的影响,探究粉煤灰渣的最优替代粒径区间。结合扫描电镜(SEM)、能谱分析(EDS)等方法分析了粉煤灰渣替代细骨料后砂浆试件的强度变化机理。基于砂浆最优替代粒径区间结果,验证了砂浆混凝土试件的强度和抗冻性。研究结果表明:分别以筛分方式和破碎方式得到的0.3~0.6 mm粒径区间粉煤灰渣替代对应区间细骨料后,其砂浆试件强度均与基准组(未替代)基本一致;而以筛分方式得到的0.3~0.6 mm粒径区间粉煤灰渣替代对应区间细骨料后,其混凝土试件强度和抗冻性与基准组基本一致。在水泥提供的氢氧化钙环境下粉煤灰渣表面生成水化硅酸钙,从而增加了水泥和粉煤灰渣界面胶结强度,强化水泥与粉煤灰渣界面区域,凹凸不平的粉煤灰渣表面与水泥浆咬合嵌锁,保证了试件的强度。     

药品出厂质量检验中存在的问题及控制策略

药品出厂药品种类繁多,用途不一,其质量检验与医疗工作的进展和质量息息相关,为确保患者的人身安全和各种医疗活动的顺利进行,药品的质量检验至关重要。药品出厂质量检验包括成品和半成品检验,是在现有标准下对药品进行筛检,随着检验技术的方法研究的深入,在程序和环节上不断增多,发现、总结、解决其中的问题对于确保质量检验效果有着积极意义。     

水泥基材料孔结构与吸水性能关系研究进展

水分子通过各级孔道在水泥基材料内部传输,其流动携裹着侵蚀离子进入材料内部,会对材料性能产生不利影响。为深入了解水泥基材料的孔结构与吸水性能,本文对其相关力学理论研究成果进行了综述;比较了水泥基材料孔的分类方法,分析了孔结构的多种表征技术,介绍了其应用;重点阐述了水泥基材料渗透理论及毛细吸水力学与孔结构参数之间的关系;综述了国内外基于分子动力学理论水泥基材料纳米级孔道模拟的研究现状;对水泥基材料孔结构与吸水性能的关系进行了总结,并对此领域的研究方向进行了展望。     

视觉同时定位与地图创建综述

同时定位与地图创建 （simultaneous localization and mapping,SLAM）自1986年提出以来一直是机器人领域的热点问题,被认为是实现真正全自主移动机器人的关键。其目的是让机器人在未知环境下实现自身定位同时创建出环境地图。视觉SLAM （visual simultaneous localization and mapping,VSLAM）是仅用相机作为传感器的定位与制图。随着计算机视觉和机器人技术的发展,VSLAM已成为无人系统领域的研究焦点。本文对VSLAM的最新研究现状进行总结,阐述了VSLAM中的主要问题,分别介绍了VSLAM基于滤波和图优化的实现方法,并探讨了VSLAM 的研究与发展方向。     

基于特征融合的SSD视觉小目标检测

针对SSD算法在检测目标过程中对小目标检测效果差的缺陷,提出了特征融合的SSD方法。该方法充分融合深浅层特征信息以提升网络模型对小目标的检测能力,为更好地检测小目标,将先验框尺寸相对原图比列进行调整,同时对SSD模型相应超参数值进行调整。实验结果表明,检测精度mAP较SSD提高3.4个百分点,对小目标Bottle、Chair、Plant检测精度分别提升8.7个百分点、3.4个百分点和7.1个百分点。检测精度mAP较当前一系列性能优异的目标检测算法有显著提高。通过拓展实验进一步证明改进算法成功检测到了大多数SSD算法没有检测到的小目标,提高了平均检测准确率。     

基于RGB-D融合特征的图像分类

当前经典的图像分类算法大多是基于RGB图像或灰度图像,并没有很好地利用物体或场景的深度信息,针对这个问题,提出了一种基于RGB-D融合特征的图像分类方法。首先,分别提取RGB图像dense SIFT局部特征与深度图Gist全局特征,然后将得到的两种图像特征进行特征融合;其次,使用改进K-means算法对融合特征建立视觉词典,克服了传统K-means算法过度依赖初始点选择的问题,并在图像表示阶段引入LLC稀疏编码对融合特征与其对应的视觉词典进行稀疏编码;最后,利用线性SVM进行图像分类。实验结果表明,所提出的算法能有效地提高图像分类的精度。     

传感器网络中鲁棒状态信息融合抗差卡尔曼滤波器

研究了无线传感器网络中的分布式鲁棒状态信息融合问题. 在局部状态估计层, 基于鲁棒统计学理论提出了适用于噪声相关情况的抗差(扩展)卡尔曼滤波器. 在融合中心层, 针对局部估计相关未知性和不完整性, 给出了不依赖于互协方差阵的稳健航迹融合方法—–内椭球逼近法. 仿真结果证实了算法的有效性: 所提出的抗差卡尔曼滤波器在野值存在情况下, 性能退化远低于传统卡尔曼滤波器(28.6%比428.6%); 所提出的内椭球逼近法获得比协方并交叉法更好的融合估计性能, 且不需要局部估计相关性的先验知识.     

建筑与环境的互动

指出随着社会的进步和经济物质的不断发展，建筑和环境是当前非常重视的话题，就怎样才能保证两者互敬互融，和谐共振进行了深入探讨，说明了建筑已经成为改造环境的一个契机，现代科学技术和栽培手段的发展使绿化与建筑的融合有了更为广阔的前景。