社会需求定位下高校口译人才培养的规范化

本研究以社会需求定位为切入,以规范化培养为主题,探讨我国高校口译人才培养中存在的问题及应对策略,以便进行规范化、实效性口译教学,提高口译人才培养质量,满足社会需求的高定位、高规格。     

X射线线阵列探测器数字图像的非均匀性原因分析

在论述X射线线阵列探测器辐射数字成像系统的基础上，对X射线线阵列探测器辐射数字成像系统获取的图像的非均匀性产生机理进行了理论分析，并在理论分析基础上从测量和校正的角度对各种非均匀性产生因素进行了分类，以便对图像的非均匀性校正的方法及减小图像非均匀性产生的技术途径。     

高速公路机电设备管理系统的研究设计

为实现对高速公路机电设备运行与维护工作的信息化管理,以河南省、陕西省高速公路机电设备的管理、维护经验为基础,有针对地对高速公路机电设备系统进行定性分析与定量研究,开发出一套以高速公路机电设备为基础数据库,采用免费的开放源代码TocatWeb服务器以及Java技术线路的高速公路机电设备管理系统。通过一年多的运行,不仅使维护管理成本得到了有效的控制,而且规范了管理流程,提高了工作效率。     

测量压水堆核电站一回路水泄漏的^13N监测系统

本文描述了监测压水堆核电站－回路水泄漏率的＾１３Ｎ监测系统的工作原理，系统组成及工作性能。该系统具有探测灵敏度高、可靠性高及响应速度快等优点。     

基于单片机的13N测量系统的远程监控

介绍了一种基于单片机的远程监控系统的设计,对电路的硬件及软件设计进行了阐述,并对其中一些重要部分的设计和编程进行了具体说明。     

结合深度学习的短时车流量预测优化方法

随着交通流检测技术的发展,海量的交通流信息可以更容易高效地获取,针对短时车流量预测的准确性要求,提出了一种结合深度学习的短时车流量预测优化方法,采用神经网络Long Short-Term Memory算法,用多因素分析的思想对数据进行处理。通过对短时交通流数据进行多因素分析,如天气因素、节假日等,将短时交通流数据划分为多种数据集,将划分的不同数据集作为训练集去预测与训练集因素相同的未来时刻车流量情况。通过这种方法,使得获取的数据更为纯净,有效解决了多种因素对车流量预测影响问题。结果表明,该优化方法克服了车流量数据集影响因素不单一的缺点,能够更为准确地反映道路交通流的变化特征。     

改进的RetinaNet模型的车辆目标检测

目前，在智能交通领域使用深度学习方法进行车辆目标检测已成为研究热点。针对传统机器学习方法的性能易受光照、角度、图像质量等外界因素影响，检测步骤繁琐等问题，通过对当下经典的一阶目标检测模型和二阶目标检测模型进行分析，提出了一种基于改进的一阶目标检测模型RetinaNet的车辆目标检测方法，使用深度残差网络自主获取图像特征，融合MobileNet网络结构进行模型加速，把复杂交通场景下的目标检测问题转化为车辆类型的三分类问题，利用KITTI数据集进行训练，并使用实际场景中的图像进行测试。实验结果表明，改进的RetinaNet模型在保证检测时间的情况下，相比原RetinaNet模型MAP值提高了2.2个百分点。     

轻水堆一回路水中^13N浓度测量

描述用闪烁探测器测量轻水反应堆一回路水中的放射性核素１３Ｎ浓度的原理、方法及在几种不同功率水平下１３Ｎ浓度的实验测量值。测量值的总不确定度为１０％。     

快速强流光电器件特性测定的新方法研究

本文描述了快速强流光电管和光电倍增管的最大线性电流，提出测定其特性（光脉冲响应时间）的新方法，给出了对新型国产GD－40光电管和GDB－70光电倍增管特性测量结果：它们的最大线性电流分别为20A和2A左右。当σ脉冲光源照射时，它们的输出脉冲上升时间达到10^-10秒量级。