观音阁水库大坝金属双标孔钻孔技术

双标是以固定为参考点的长度测量装置,是利用不同物质膨胀系数不同的原理工作的。文章用实例总结了观音阁水库金属双标孔钻进参数技术和施工步骤。     

细粒褐煤脉动气固流化床干燥分选协同提质

煤炭的清洁高效利用是能源领域长期发展的要求.脉动流化床传质传热效率及分选精度高,可对褐煤实现有效的脱水提质.基于热态脉动空气重介质流化床流化试验,研究了不同操作条件对流化床密度及密度稳定性的影响规律和细粒褐煤的干燥脱水效果,并对-6+1 mm细粒褐煤进行了干燥分选协同提质试验.结果表明：增大气流速度、温度及脉动频率,均可提高细粒褐煤的干燥速率,影响床层密度及其稳定性.在温度与脉动能量的耦合作用下,干燥分选同时进行,水分灰分协同脱除,最佳干燥分选条件为温度T=120℃,气速u/u_mf=1.3,脉动频率f=4.36 Hz.在最佳条件下对-6+1 mm褐煤进行分选,可能偏差E值可低至0.16 g/cm³,精煤发热量可达18.670 kJ·g^-1,能够达到脱水脱灰一体化的要求.这为细粒褐煤的脱水提质提供试验基础.     

基于形状文法对马家窑彩陶盆纹饰形态上的研究——以蛙纹为例

传统的纹饰都有着丰富的文化内涵,随着社会环境、文明精神等因素的影响在形态上变化,成为一种具有文化象征的符号.通过研究了解马家窑文化彩陶纹饰,提取分析马家窑彩陶盆蛙纹纹饰由具象的图形构成到抽象的图形构成.利用形状文法的形状法则进行对纹饰形态的理性分析,区别于传统对纹饰在构成上的分析,给未来研究其他传统纹饰形态上的研究开辟...     

联创公司水患的综合防治

薛城区袁庄煤矿奥灰突水,造成通晟公司被淹,相邻的联创公司矿井涌水量明显增大,收到水患威胁,联创公司采取了防、注、堵、扩排等一系列防治措施,效果明显,水患解除,确保了矿井安全生产。     

非调谐式W波段检波器

本文介绍了W波段非调谐式检波器的结构和性能。为了展宽频带,采用了脊波导腔。文中给出了检波器的灵敏度、平方律特性以及驻波系数的测试结果。并将平方律特性的实验值与计算值作了比较。实验给出,频率在89～95GHz范围内,输入功率小于-10dBm时,检波器呈线性,灵敏度为0.2mV/μW;当负载开路时,灵敏度不小于0.4mV/μW。在此频率范围内,输入功率在0.02～1.0mW内变化时,驻波系数均小于1.8。     

基于奇异值分解的Gabor遮挡字典学习

因遮挡、光照等变化因素所引发的协变量偏移问题是面向现实的人脸识别系统需要重点解决的问题。从字典编码的角度探讨了这一问题。通过对现有的结构化误差编码方法的回顾,指出几种主流的结构化误差编码方法都可以转化为训练字典与遮挡字典联合表示的形式,只需对不同的误差编码方法建立合适的遮挡字典即可。鉴于遮挡字典在结构化误差编码方法中的重要作用,针对一种重要的基于字典表示的误差校正方法——基于Gabor特征的鲁棒表示与分类方法(GRRC)展开研究,指出其基于K-SVD的遮挡字典学习方法的主要不足在于:计算代价较高、冗余性较强、缺乏针对自然遮挡的结构,并提出了一种基于奇异值分解(SVD)的Gabor遮挡字典学习方法。在Extended Yale B,UMBDB和AR 3个人脸数据库上的实验结果表明,相对于基于K-SVD字典学习方法的GRRC,基于SVD字典学习方法的GRRC在各种情形下都具有更好的时间性能和识别性能。     

基于反馈机制的图像超分辨率重建算法

现有的图像超分辨率重建方法充分利用了强大的深度学习模型,但忽略了人类视觉系统中普遍存在的反馈机制。提出一种新型图像超分辨率重建算法,通过具有约束条件的递归神经网络中包含的隐藏状态实现反馈机制,旨在处理网络间的反馈连接并生成更具说服力的高级表示形式,提供更多的上下文信息,从而帮助低分辨率图像完成高分辨率图像的重建。此外,具有较强早期图像重建能力的反馈网络可逐步生成最终的高分辨率图像。为解决低分辨率图像因多种类型的退化而导致的细节损失问题,引入课程学习策略,使网络适用于更复杂的任务,提升模型的鲁棒性。实验结果表明,该算法能有效提升图像超分辨率重建的准确性,与SRCNN、VDSR、RDN等算法相比,其PSNR值最高提升了7.15 dB。     

计算机类课程教材的编写策略和层次模型

探讨计算机类课程教材的编写方法,提出一种计算机类课程教材编写的层次模型,给出教材编写的基本原则,阐述如何将这些教材的编写策略应用到教材编写的实践中,总结教材编排技巧,说明教材编写实施效果.     

高职院校学生身心、思想和生活现状调查分析

当前，世界经济进入衰退，我国在全面建设小康社会、加快推进现代化的关键阶段的同时，还要应对复杂的国内外经济、政治环境。高等职业教育也面临着前所未有的机遇与挑战，高职学生思想政治工作必须贴近学生实际，才能有的放矢地去面对复杂局面。笔者在高职院校学生工作一线积累了大量的一手材料，也深知当前学生特点已经发生了显著变化，希望通过本次调查，给高职院校学生事务管理提供一点帮助。     

基于AI识别技术的拆回计量器具自动化分拣方法

针对拆回计量器具自动化分拣效率低的问题,设计基于AI识别技术的拆回计量器具自动化分拣方法。输出拆回计量器具特征参数空间,并利用AI处理技术固定识别半径,利用Petri网格内的并发关系,建立分拣流程逻辑关系,固定分拣流程顺序,编码变量在逻辑关系中产生的转移概率,结合输出的拆回计量器具特征,构建一个基于特征的拆回计量器具自动化分拣算法,实现拆回计量器具自动化分拣方法设计。固定自动化分拣测试平台运行参数,设定AI识别空间坐标系。对比测试结果表明：该方法的分拣速度较快,分拣效果较佳。