聚乙烯电缆料的高速挤出技术

研究了聚乙烯绝缘料的高速挤出特性，结果表明，通过共混改性，添加合理的助剂及良好的工艺条件能较好地实现PE电缆绝缘料的高速挤出。     

可见光固化树脂的固化性能的研究

研究了在532nm激光条件下，环氧丙烯酸树脂的光固化过程。实验表明：光引发剂质量分数为4％时，临界曝光量Ec最小；随着叔胺质量分数的和有机色素质量分数的增加，临界曝光量逐渐增加；激光能量越大，临界曝光量越小，激光能量大于400mW时，激光能量增加对临界曝光量几乎无影响。     

Android Wear：一场可穿戴设备的伪革命

在可穿戴智能设备风头正旺之时,谷歌终于下手了!近日其官方博客中公布了Android Wear的细节。据悉,该系统将基于Google Now语音识别技术,针对可穿戴设备设计,最初将被用在智能手表中。有人对此调侃称：“这下,当你喊出‘OK,Google时’,手机、眼镜和手表全亮了……”。     

乳液聚合集成橡胶ESIBR的制备、性能及应用

各通用合成橡胶的综合性能欠佳,而苯乙烯-异戊二烯-丁二烯三元共聚集成橡胶SIBR是一种高性能绿色橡胶,综合性能优异。首先介绍了SIBR的聚合机理及结构;随后,详细总结了乳液聚合集成橡胶ESIBR的制备技术,并简要讨论了ESIBR的应用技术;最后,展望了ESIBR制备和应用技术的未来发展,预计ESIBR可能是未来中国高性能橡胶工业化生产的突破点。     

基于Faster R-CNN的榆紫叶甲虫识别方法研究

针对传统图像识别方法中利用人工设计特征提取模板对昆虫的识别精度不高的问题,提出了基于K-means聚类的深度学习网络模型Faster R-CNN对图像中的目标进行识别。该方法用K-means聚类算法,结合BWP指标对训练数据标签的长宽比值进行聚类,用新的聚类中心点代替标准Faster R-CNN网络中生成初始候选框的长宽比值;对生成初始候选框的尺寸加以改进;将训练数据送入改进后的Faster R-CNN网络进行训练。实验结果表明,在识别具有特定长宽比例的目标时,加入聚类策略的Faster R-CNN网络较标准Faster R-CNN网络有较强的鲁棒性,有效克服了叶片豁口或孔洞造成的冗余现象、榆紫叶甲虫甲壳反光的干扰、相邻的榆紫叶甲虫特征的互相影响和其他与榆紫叶甲虫有相似特征的种类昆虫的干扰。最终达到94.73%的识别精度,较标准网络提高了4.15%。该方法可有效克服传统昆虫检测中特征提取模板的局限性,对识别昆虫这种特征细腻,姿态多样的目标有重要意义。     

低压纳滤膜用于微污染地表水深度处理的中试研究

采用低压纳滤中试装置深度处理微污染地表水源水。探讨了其中纳滤膜的截留性能和膜污染情况。中试结果表明DF30纳滤膜呈现出高天然有机物截留特性,同时保留部分对人体有益的钙镁离子。TOC、硫酸根、电导率和硬度平均去除率分别为94%、87%、27%和43%。纳滤膜对微量有机物平均去除率为65%。膜表征的结果表明膜污染的主要污染物为多糖和蛋白质。污染层ATP含量为20.3ng/cm~2,表明存在中等程度的生物污染。在碱性条件下采用EDTA+SDS的清洗方式能将膜通量恢复至初始通量的90%,有效减缓膜污染。纳滤运行成本约为0.36元/m~3,具有良好的经济性。     

SAR图像的最优分割方法

根据SAR图像的概率密度函数获得图像的拟然函数,然后将似然函数和边界约束方程结合起来,提出适合于SAR图像分割的代价函数,其中边界约束方程引入邻域结构信息来保证区域边界的规则性,通过使代价函数最小来获得图像的最优分割。算法首先将原图分割成一定大小的块状区域作为初始分割,每一区域代表一个类别;然后随机调整相邻两个区域之间的像素,通过比较代价函数的变化,利用模拟退火算法确定接受该调整的概率。模拟退火是一种求解全局最优的算法,当温度趋向于0时,它可以获得使代价函数最小的SAR图像的分割。最后,利用基于相似性的融合方法对分割进行后期处理,将相似的较小的区域融合成较大的区域,使得分割更合理。我们将该算法应用到一些SAR测试图像上,获得了比较满意的结果。     

奥氏体不锈钢在Cl~-介质中应力腐蚀研究

评述了奥氏体不锈钢在氯化物介质中应力腐蚀开裂。从环境、冶金和力学等方面论述了ＳＣＣ的主要因素,综合论述了控制奥氏体不锈钢ＳＣＣ的工程参量和安全评定的方法。提出了预防奥氏体不锈钢应力腐蚀的一些措施。     

一种无线网络管理系统方案设计

为了使WLAN提供高效、可靠的业务,设计一个功能强大的无线网络管理端系统是非常必要的。本文设计与实现了一种基于JMX架构技术的无线网络管理端系统,主要涉及到:体系结构的设计、拓扑管理模块以及无线射频管理模块和网络故障管理模块的原理等等。