管道仪表自动化自主维护模式探讨--基于西安输油气分公司

简要叙述中国石油管道西安输油气分公司仪表自动化自主维护现状和遇见的问题，探讨为了高效完成仪表自动化自主维护还需做的工作，提出一些合理化的建议，为西安输油气分公司仪表自动化自主维护的管理工作提供指导。     

用于通信系统测量的射频开关矩阵

为了解决通信系统测量时需要频繁更换测量仪器的问题，分析通信系统的测量类别、接口要求及常用通信测量仪器的特性、输入输出方式、频率使用范围、功率限制等指标。在此基础上设计了用于通信系统测量的射频开关矩阵，采用高性能程控开关切换测量仪器，在信号通路上增加衰减器控制信号功率，将待测通信系统和多种通信测量仪器有机组合，构成一个完整的测量系统。射频开关矩阵可以进行灵活连接，实现多入多出。所有测量仪器都使用射频开关矩阵选择，测量仪器受限于实验空间的情况得到极大改善。测量时不需手动更换待测模块和测量仪器，只需在射频开关矩阵的操作界面进行选择，即可方便地在仪器常开状态下进行测量且不会对仪器产生影响。     

被动式太阳能建筑中特朗伯墙体的研究综述

Trombe wall(特朗伯墙)是被动式太阳能建筑集热蓄热的围护结构,能够充分利用太阳能降低建筑能耗,因此受到了广泛关注。本文从理论计算、运行性能研究、CFD模拟研究、评估指标四大方面综述了近20年来与特朗伯墙相关论文的研究成果。总结了影响特朗伯墙系统运行性能的三大因素:材料(集热罩材质、墙体材质)、墙体尺寸参数(集热墙体厚度、空气层宽度、特朗伯墙体与整个南墙墙体面积之比)、建筑所在室外环境即气候特征(太阳辐射强度、室外风向风速);提出了利用CFD模拟研究时边界条件设定的注意事项。通过具体可行的结论为建筑师或相关工程设计人员在特朗伯墙设计阶段提供技术参考。     

头戴式摄像机变电站防误操作图像识别

为了满足变电站智能防误的需求,提出了一种基于图像识别方法的变电站防误操作智能识别系统。利用头戴式摄像机获取变电站现场的实时视频图像,基于尺度不变特征变换对标志牌以及操作目标进行智能识别,实现对操作人员定位,防止走错间隔。采用隐马尔科夫模型对采集到的操作人员手部轨迹进行匹配识别,结合操作票判断操作人员是否有误操作行为发生。本文详细介绍该系统的组成和实现方法。通过变电站内的现场测试验证了所提出方法的有效性。     

一种用于天文望远镜的低噪声CCD读出电路

设计了一种用于天文望远镜的低噪声电荷耦合器件(Charge Coupled Devices,CCD)读出电路.该读出电路主要包括电容增益电路、单端转差分电路、双斜率积分电路以及缓冲器电路.CCD读出电路采用SMIC 0.18μm1P6M CMOS工艺实现.后仿真结果表明,在电源电压3.3V,输入信号67kHz,输出信号80mV峰值时,输出信号动态范围86dB,等效输入噪声2.523nV/Hz1/2,整体功耗1.25mW.     

低压低功耗智能传感器模拟前端设计进展

介绍了国内外模拟前端低功耗设计的发展现状以及挑战。基于模拟集成电路功耗设计理论,对智能传感器模拟前端进行了分析,重点论述了模拟前端低功耗设计的特点以及系统级、电路级创新性的实现方法,展望了低压低功耗模拟设计技术的发展趋势。     

地下金属矿山的运输系统

地下金属矿山的运输系统是一个由不同部分组成的系统。除了在采区，水平和倾斜巷道，平酮以及竖井采用的运输工艺外，溜井，破碎机和矿仓也具有重要意义。虽然每个矿山运输系统的组成不尽相同，但都来源于标准运输系统，现代化运输系统的特点：一是具有灵活性，二是运输的能力大。     

面向小样本学习的动态分布校正方法

近年来,机器学习在多领域取得巨大成功。在现实世界的真实场景中,由于采集环境复杂或标注难,使得可用于训练的标准样本很少,导致机器学习模型往往出现过学习或欠学习的问题。所以,小样本学习是具有挑战性的机器学习问题。近期人们提出分布校正方法,他们假设特征表示中每个维度都服从高斯分布,利用基类的特征分布来校正新类的特征分布。然而该方法易引入负迁移现象,并且易于淹没新类本身的特征分布。为此,该文提出一种动态分布校正方法解决分布校正过程中的负迁移问题。首先,基于阈值动态地选择近邻基类和远域基类;其次,新类样本的特征经过幂变换的操作后,增加特征标准化处理来消除不同量纲之间的差异;最后,该方法引入参数调节迁移分布与新类特征原分布之间的比例关系来实现新类的特征分布校准。通过在常规数据集miniImageNet和CUB上与最新算法和传统算法的大量对比实验表明,该方法可以有效提升小样本分类任务的性能。     

面向复杂施工环境的实时目标检测算法

针对施工环境下普遍存在的环境杂乱、目标被遮挡、目标尺度范围大、正负样本不平衡、现有检测算法实时性不足等问题,提出一种面向复杂施工环境的实时目标检测算法YOLO-C。将提取到的低层特征与高层特征相融合,增强网络全局感知能力;设计小目标检测层,提高算法对不同尺度目标的检测精度;设计通道-空间注意力(CSA)模块,增强目标特征,抑制背景特征;在损失函数部分,采用VariFocal Loss计算分类损失,解决正负样本不平衡问题;GhostConv作为基本卷积块构建GCSP(Ghost Cross Stage Partial)结构,降低参数量和计算量;针对复杂施工环境,构建混凝土施工现场目标检测数据集,在构建的数据集上与多个算法进行对比分析实验。实验结果表明,YOLO-C算法的检测精度更高,参数量更小,更适合复杂施工环境下的目标检测任务。     

宏观过程的方向与限度——可逆性判据(Ⅱ)

本文从平衡判据的普遍规律--克劳修斯不等式出发,按照不同的过程条件,分别讨论了熵判据、亥氏函数和吉氏函数判据以及相变化和化学变化的可逆性判据.同时指出了这些平衡判据所包含的物理意义及它们间的一些内在联系.