协同视觉显著性检测方法研究进展综述

协同视觉显著性检测是基于人类视觉注意力机制,旨在捕获一组相关图像中的公共显著目标,在协同分割和目标检测等领域广泛应用。对现有的协同显著性检测方法进行归纳总结和实验评估。根据特征形式的差异将所有方法分为两大类：一类是采用浅层特征的传统方法,另一类是采用深层特征的基于深度学习方法。根据获取组间显著性和模型构建策略的不同,对这两大类方法进行相关介绍和理论分析。将流行方法在领域内两个公开数据集进行了主观和定量的实验评估。对现有方法进行定性总结,并分析了现阶段研究中存在的问题,同时对未来工作进行展望。     

发电机受潮后的干燥处理

我厂机组属于供热机组当夏季停运后发电机易受潮绝缘降低,本厂由长期运行经验得出一套可行干燥处理方法,对发电机受潮后的处理很有作用.     

满堂扣件式钢管脚手架应力传递规律试验研究

满堂扣件式钢管脚手架在混凝土工程模板施工中有着广泛的应用,具有拆装方便、周转次数多、经济效益显著等诸多优点。本文通过3×3跨的满堂式扣件钢管脚手架加载实验,在施加不同荷载的情况下,研究脚手架某一立杆扣件处的应力传递规律。采用数值模拟和现场监测等分析方法,分析在不同的荷载作用下,架体内部钢管立柱的应力传递规律,其结论和研究方法可为研究类似架体的受力性能提供借鉴和参考,同时为现场关键点监控和远程安全预警系统开发提供相应的理论依据。     

高职教学管理体制存在的问题及创新路径

创新高职教学管理体制,培养符合社会发展需要的创新型高技能人才,是我国高等职业教育的发展重点。通过分析高职教学管理中存在的一些问题,如缺乏完善的两级教学管理体制、缺乏科学的教学管理目标体系、缺乏系统的教学管理运行机制,提出要创新高职教学管理方式,完善两级教学管理体制;明确高职人才培养目标,构建科学的教学管理目标体系;坚持以职业为导向,建立系统的教学管理运行机制。     

基于体效应的SiC MOSFET器件栅极老化监测方法研究

长期以来,栅极老化一直是SiC MOSFET器件可靠性研究的关键,而偏置温度不稳定性则是栅极老化的重要现象。由于栅极老化的偏置温度不稳定性存在应力撤出后的恢复现象,如能在可靠性实验中快速、准确地监测SiC MOSFET器件的栅极老化变化量,对可靠性研究具有重要意义。因此,文中提出一种新的栅极老化监测方法。该方法以体效应下的阈值电压VTH(body)为基础,建立理论模型来描述VTH(body)和栅极老化之间的关系。提出在栅极电压开关过程中从体二极管电压–栅极电压曲线中得到VTH(body)的方法,并详细研究实验参数对VTH(body)的影响。此外,通过高温栅偏实验对VTH(body)的实用价值进行验证,并与栅极老化参数阈值电压VTH进行对比。实验结果证明,提出的新型栅极老化监测方法可以实现栅极老化的快速、准确及非恒温环境监测。     

先进的钛合金工艺开发和生产基地

介绍宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称宝钢特钢）近年来钛材生产发展及科技进步，同时介绍公司在实施宝钢集团建设新材料、新工艺及新技术研发基地战略思想指导下，对具有战略意义的钛及钛合金产业化的思考和正在进行的技术改造项目及其进展情况，展示出宝钢将建设我国先进的钛材研发和生产基地的远景目标。     

回转体锻模CAD研究

通过一精锻件模具库软件的开发 ,对锻造工艺和回转体锻模的CAD开发进行了一些尝试。开发成果表明 ,通过对一典型锻件锻造工艺和锻模CAD的开发 ,可缩短锻造工艺和模具的设计周期 ,规范模具库的管理 ,有利于锻模的标准化和系列化     

基于XWiki的科研协作管理支撑平台

针对传统科研活动环境中信息资源相对孤立、项目成员间协作性差、项目管理和协作过程复杂以及整体效率低下等问题,提出一种基于XWiki的科研协作管理支撑平台架构设计方案,并对其进行具体实现。该平台便于科研项目管理,实现了科研团体内部知识的高效共享,并提高了科研协作管理效率,有效推动了科研协作管理信息化进程。     

话语标记的语体特征研究及应用

话语标记作为一种常见的话语现象,已成为话语分析研究的重要课题。由于研究角度不同,人们对于话语标记的认识和分类至今仍存在较大差异。该文从语体的角度提出假设,认为话语标记具有一定的语体特征。为准确描写话语标记的语体特征,提出了“语体度”的概念。通过对采样话语标记在不同语体的语料中分布情况进行定量分析,证实了相当一部分话语标记具有明显的语体特征,并根据分析结果选择特征向量,采用Rocchio分类法对开放文本进行自动语体分类实验,正确率达到82.9%。事实证明话语标记的语体特征对文本分类具有一定的参考价值。     

数据挖掘在电机制造行业中的应用

介绍了电机制造业的特点,指出在电机制造业销售管理中实施客户关系管理(CRM)以及物流管理中实施供应链风险管理的重要性,从而引出数据挖掘(DM)技术.最后.叙述数据挖掘在电机制造业中的应用.