新型热作模具钢的试验研究

对新型热作模具钢4Cr2Mo2MnVNbB作了全面性能试验,并与老钢种3Cr2W8V进行对比及应用考核,证明本钢种的综合性能较高,使用寿命长,可以更替3Cr2W8V钢,其应用价值显著,可供有关部门选用。     

超高摩尔质量聚乙烯内衬复合管应用前景展望

通过对超高摩尔质量聚乙烯内衬复合管的技术特点及国内外现场试验效果的阐述；证明了超高摩尔质量聚乙烯内衬复合管自身的各种物理特性。对延长旧管使用寿命,减少杆管偏磨,延长油井清蜡周期具有良好的效果。     

服装品牌的拓展

本文主要研究服装品牌营销路线中品牌拓展的意义，以及服装企业应该采取的品牌拓展方式，分析了在不同的服装零售模式(专卖店模式和商场专柜模式)下，拓展服装品牌的统一与矛盾，对于矛盾点，给出了相应的解决方法。     

智能仪表键盘及液晶显示接口板的设计

本文介绍由大规模集成电路ＩＣＭ７２１１构成的键盘和淮晶显示接口板，给出具体硬件电路和软件设计方法。     

上马水库地裂缝成因及工程处理措施探讨

文中着重阐述了上马水库库坝区的地裂缝产生的原因及发育规律,分析了地裂缝对水库的直接危害,为水库除险加固设计提供了指导,并提出了切实可行的工程处理措施建议。     

MEMS高量程加速度传感器的动态特性分析

利用霍普金森杆激光干涉冲击试验台对实验室研发的MEMS高量程压阻式加速度传感器进行动态校准;采用两种不同解算方法对实验数据将进行分析处理,求解出该传感器的幅频特性,绘制了对数幅频特性曲线;通过对比两种算法的结果知道,镜像映射法优于FFT算法,其算法简单有效,能直接辨识出系统模型参数和模型阶次。     

一种鲁棒性的少样本学习方法

少样本学习是目前机器学习研究领域的一个热点,它能在少量的标记样本中学习到较好的分类模型.但是,在噪声的不确定环境中,传统的少样本学习模型泛化能力弱.针对这一问题,提出一种鲁棒性的少样本学习方法RFSL(Robust Few-Shot Learning).首先,使用核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)和图像滤波(Image Filtering)方法在训练集中加入不同的随机噪声,形成多个不同噪声下的训练集,并分别生成支持集和查询集.其次,利用关系网络的关系模块通过训练集端到端地学习多个基分类器.最后,采用投票的方式对各基分类器的最末Sigmoid层非线性分类结果进行融合.实验结果表明,RFSL模型可促进小样本学习快速收敛,同时,与R-Net以及其他主流少样本学习方法相比,RFSL具有更高的分类准确率,更强的鲁棒性.