油田地面建设工程项目进度与管理探讨

油田地面工程项目投资大,质量要求严格,因此工程项目进度控制与项目管理难度很大。本文主要分析油田地面工程项目进度控制与项目管理的影响因素,并有针对性的提出优化措施,希望能提升油田地面工程项目建设水平。     

深度学习的快速磁共振成像及欠采样轨迹设计

目的 快速成像一直是磁共振成像（MRI）技术中的焦点之一,现有多通道并行成像和部分k空间数据重建都是通过减少梯度编码步数来降低数据的获取时间,两者结合起来更能有效地提高扫描速度。然而,在欠采样倍数加高的情况下,依然有很严重的混叠伪影,因此研究一种在保证成像精度的前提下加快成像速度的方法尤为重要。方法 基于卷积神经网络的磁共振成像（CNN-MRI）方法利用大量现有的全采样多通道数据的先验信息,设计并线下训练一个深度卷积神经网络,学习待重建图像与全采样图像之间的映射关系,从而在线上成像时,欠采样所丢失数据能被训练好的网络进行预测。本文探讨了对于深度学习磁共振成像的可选择性欠采样方式,提出了一种新的欠采样轨迹方案。为了判断本文方法的性能,用峰值信噪比（PSNR）、结构相似度（SSIM）以及均方根差（RMSE）来作为衡量的指标。结果 实验结果表明,所提出欠采样方案的综合性能要优于传统欠采样轨迹,PSNR要高出12 dB,SSIM高出近0.1,RMSE要降低0.020.04左右。此外重建结果还与经典的并行重建方法GRAPPA（geneRalized autocalibrating partially parallel acquisitions）、SPIRiT（iterative self-consistent parallel imaging reconstruction from arbitrary k-space）以及SAKE（simultaneous autocalibrating and k-space estimation）作比较,从视觉效果以及各项量化指标得出本文方法能重建出更准确的结果,并且重建速度要快5倍以上。结论 深度学习方法能很好地在线下训练时从大量数据集中提取并学习到有价值的先验信息,所以在线上测试时能在较短时间内重建出优于经典算法的高质量结果;提出的1维低频汉明滤波欠采样方案则有利于提升该网络的性能。     

基于废旧服装的二次改造调查研究

为了更好地了解居民废旧服装的数量、类型以及对废旧服装循环再利用的心理需求等情况,文章采用问卷调查的方式进行统计分析。统计发现：大多数居民都有较多废旧服装无法妥善处理,由于对环保的认识不够深入,受服装回收渠道不方便等因素的影响,参与废旧服装回收活动的积极性不高。大部分居民能接受废旧服装二次改造的产品,但是对于卫生方面缺乏信任,进而提出了改进回收渠道和二次创新设计的建议。     

信息化时代高校档案安全防护与管理研究

高校在我国教育系统中占有重要地位,高校的各项建设始终牵动着党中央和社会公众的心.师生的档案是重要的信息资源,不仅对高校来说十分重要,对于每一位老师和学生来说,更是至关重要.随着信息化时代的全面到来,档案的安全防护与管理成为高校日常建设工作中不可或缺的一部分.但是,当前依然存在许多难以解决的问题,为高校后期的管理埋下隐患...     

大面积超薄蒸汽腔力学特性仿真分析

随着航空航天技术的发展,太空中电子元件的散热问题越发受到重视。蒸汽腔作为一种被动式的气液两相流传热器件,适用于解决航天器散热问题。然而当散热设备尺寸不断增大,常规厘米级尺度的蒸汽腔已经不能满足某些特定场景下的需求。然而蒸汽腔散热面积的增大,会带来更多变形和损坏的问题。本文对长宽尺寸为米级的大面积超薄蒸汽腔展开研究,通过代表体元法局部建模来探究整个腔体结构变化与腔体最大应力的关系。研究表明,蒸汽腔腔体最大应力受支撑柱直径、孔隙率、腔体上下板厚和腔体内外压差4个参数的共同影响,其中最大应力随着孔隙率、支撑柱直径和腔体内外压差的增大而增大,随着板厚的增大而减小。同时,给出了4个参数与最大应力的函数关系式,根据此关系式得到的最大应力与仿真计算结果的误差在15%以内。本文从力学角度分析了影响蒸汽腔结构稳定性的因素,为大面积超薄蒸汽腔设计提供了参考数据。     

基于改进NSCT和IHS变换的遥感影像融合方法

目的 为了增强多光谱和全色影像融合质量,提出基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的非下采样Contoulet变换（NSCT）和IHS变换相结合的融合方法。方法 先对多光谱图像进行IHS变换提取亮度I分量,采用主成分分析增强I分量得到新的I+分量;然后通过NSCT变换分别对I+分量和全色图像进行分解,并采用边缘梯度信息激励的PCNN得到融合图像的低频和高频分量;最后进行NSCT逆变换、IHS逆变换得到融合图像。结果 利用资源一号02C卫星数据进行实验,结果表明该算法在保留光谱信息的同时提高了图像空间分辨率,获得了较好的融合效果。结论 结合NSCT和IHS变换的融合方法在视觉效果和客观评价指标上都优于常用的图像融合方法。     

多业务分层CDMA下的前向功率补偿算法

针对传统功率控制算法在多业务分层CDMA系统中中断概率高、系统容量下降等问题,提出一套功率控制补偿方案。算法着眼于信道和业务动态变化的可靠程度(置信度)。通过对补偿算法仿真,证明该方案较传统方案降低了约15%的中断概率,提高了系统容量。     

基于惯性传感器融合控制算法的聋哑手语识别

聋哑人如何与外界进行有效沟通一直是一个备受关注的难点问题。文中提出了一种基于惯性传感器融合控制算法的手语识别方案,旨在实现高效准确的实时手语识别。该融合控制算法采用反馈控制思想,对两种传统的姿态信息计算方法进行融合,减少了环境对传感器的影响,可以准确获取被测对象在瞬时状态下的姿态信息。该算法通过对自采的聋哑手语数据进行数据融合、数据预处理和特征提取等处理,利用支持向量机、K-近邻法和前馈神经网络分类器自适应模型集成的分类方法进行分类。结果显示,所提传感器融合控制算法有效地得出了实时姿态,该手语识别方案对30种聋哑拼音手语的识别准确率达到96.5%。所提方案将为聋哑人手语识别打下坚实的基础,并为传感器融合控制的相关研究提供参考。     

细菌纤维素的合成原料多样性及其合成机制研究概况

概述了细菌纤维素合成原料的多样性、细菌纤维素的合成途径及其调控机制。综述了用于生产细菌纤维素的三种原材料及其研究现状,商业化碳源价格昂贵、大规模合成应优先考虑低廉的农副产品和工业副产物。阐述了细菌纤维素的合成是有多种相关酶参与的调控过程,主要包括糖的水解和转化,纤维素的合成以及最后的组装和分泌三个步骤。指出用低廉碳源物质作为原材料存在的问题及解决思路,并对细菌纤维素的大规模生产及开发应用进行了展望。