粉末电泳

粉末电泳是近年来发展的一种涂漆新工艺,是将粉末涂料和水溶性电泳涂料组合,并通过电泳把涂料涂在工件上。众所周知,阴极电泳涂层的耐蚀性比阳极电泳要好,而粉末电泳的涂层耐蚀性比阴极电泳还好,涂层的抗碎落性亦良。另外,电泳涂装又可解决粉末静电喷涂所存在的问题,如粉尘爆炸、过喷粉末的回收以及换色难等。因此,粉末电泳工艺,有着广阔的发展前景。     

浅谈乌拉特前旗抗旱节水对策

根据乌拉特前旗2011年大旱现状,总结了在山旱区采取的抗旱节水措施,提出大力发展低压管道节水灌溉和喷、滴灌的节水对策,以减少旱灾带来的损失。     

基于多分类支持向量机的隐写域盲检测

提出一种区分隐写域(包括像素域、DCT域、DWT域)的盲检测方法,构造图像特征向量,建立一个多分类的支持向量机,根据特征向量对图像进行训练。该方法能够识别隐藏信息和其隐写域。实验结果表明,当嵌入容量达到20%时,识别率提高到85%以上。     

中国标准DiiVA会否威胁HDMI地位

HDMI（高清多媒体接口）已被广泛应用于电视、蓝光（BD）录像机、摄像机等各种音视频设备上。对于台式音视频设备来说,HDMI已经成为事实上的标准接口。相关调查数据表明,2009年出货的所有数字电视都将配备HDMI接口。     

低温等离子体处理模式对冷藏南美白对虾中假单胞菌的抑菌效果及机理研究

摘 要：目的 探究低温等离子体(cold plasma, CP)处理模式对冷藏南美白对虾中常见荧光假单胞菌(Pseudomonas fluorescens)的抑菌效果及其作用机制。方法 通过CP直接处理和循环处理P. fluorescens,研究了两种处理模式下臭氧含量动态变化对P. fluorescens的生长曲线、细胞活力,生物膜形成、细胞壁、细胞膜完整性和南美白对虾菌落总数及假单胞菌数等指标的影响。结果 两种处理模式在CP处理3 min或3 cycles后,包装内臭氧含量达到最高值,分别为(850±10) mg/m3和(874±20) mg/m3。CP循环处理模式使得臭氧含量随处理循环数递增,因此获得更长的臭氧存在时间从而具有更大的抑菌能力。P. fluorescens生长曲线表明CP处理使得菌体延迟期变长且对数生长期推迟。此外,CP处理后的P. fluorescens细胞活力显著下降(P<0.05),CP-1 min,CP-3 min和CP-3 cycles组的细胞活力分别为33.03%、5.90%和4.82%。同时相比CP-3 min组,CP-3 cycles组的P. fluorescens生物膜OD值下降27.61%。碱性磷酸酶(alkaline phosphatase, AKP)活性和核酸蛋白泄漏量结果表明,细胞壁和细胞膜完整性受损可能是P. fluorescens失活的直接原因。对虾保鲜测试结果证实,贮藏第6 d,CP-3 cycles组虾体中的菌落总数和假单胞菌数相比CP-3 min组分别降低了58.02%和79.54%。结论 CP循环处理模式通过延长对臭氧与对虾的暴露时间,提高了对P. fluorescens的灭活效果,同时还具有更优越的保鲜能力。本研究为开发基于CP技术的新型保鲜技术应用提供了理论参考。 关键词：低温等离子体;荧光假单胞菌;抑菌机制;保鲜     

基于反投影注意力网络的遥感影像超分辨率重建

近年来, 在诸如环境监测等一系列工作中, 遥感影像得到了广泛应用. 然而, 目前卫星传感器观测到的影像往往分辨率较低, 很难满足深入研究的需要. 超分辨率(SR)目的是提高图像分辨率, 同时提供更精细的空间细节, 完美地弥补了卫星图像的弱点. 因此, 本文提出了一种反投影注意力网络(back-projection attention network, BPAN)用于遥感图像的超分辨率重建, 该网络由反投影网络和初始残差注意块两部分组成. 在反投影网络中, 通过迭代误差反馈机制计算上下投影误差指导图像重建; 在初始残差注意块中, 引入初始模块融合局部多级特征为重建详细的纹理提供更丰富的信息, 以注意模块自适应地学习不同空间区域的重要性, 促进高频信息的恢复. 为了评价该方法的有效性, 在AID数据集上进行了大量的实验, 结果表明, 本文的网络模型提升了传统深度网络的重建性能, 且在视觉效果和客观指标方面有明显提升.     

基于宽度学习系统的短期电力负荷预测方法研究

电力负荷预测已成为电力调度的一项重要工作,也是评估电力企业是否实现现代化的重要指标之一。精准可靠的电力负荷预测数据对合理安排电力企业发电机组启停、降低电力损失、保障社会用电安全和提高电力企业经济效益等方面具有重要意义。短期电力负荷预测是针对短期负荷变化、甚至实时负荷变化,但由于短期负荷变化较为突然,预测难度大。为了提高短期电力负荷预测精确度,本文提出了一种基于宽度学习系统的短期电力负荷预测方法,通过采用邻域粗糙集分类算法,对输入参数进行特征提取,然后采用宽度学习系统对电力负荷历史数据进行离线训练,利用已训练完成的模型实现24h短期负荷预测。研究结果表明,使用本方法可以有效降低MAPE和RMSE,也有效减少了训练时间,提高了模型训练速度,具有优异的预测能力。     

插单扰动下流水线生产与维护的重调度优化北大核心CSSCI

研究了拉式生产模式下考虑重调度需求的生产调度与预防性维护的联合优化问题。针对新工件突然到达对生产计划造成扰动的情况,对流水车间的重调度问题进行建模,优化目标兼顾生产、维护以及调度稳定性三个方面,其中调度稳定性指标特别考虑了设备维护计划的偏离成本。算法方面,根据模型的特点对遗传算法进行改进,对初始种群制定调度偏离约束的启发式规则,并引入最大公共序列交叉算子,设计了一种有效适用于该问题的改进算法IPC-LCSC GA。算例验证结果表明,在对具有维护计划的生产系统进行重调度时,与右移重调度以及不考虑维护稳定性的重调度相比,本文模型表现更优。     

量子点在分析检测中的应用研究

量子点因其荧光特性和独特结构性质,近年来被广泛应用于环境中重金属离子的定性和定量分析、食品安全性检测、生物及医学等领域,综述了量子点在上述领域的研究进展,并展望了量子点在未来分析测试方面的独特应用。     

基于差值扩展和纠错编码的可逆图像认证

针对一些敏感数字图像在认证水印嵌入过程中不能引入失真的问题,提出一种能够定位图像篡改块的可逆图像认证方案,利用纠错编码使认证数据能抵抗可能受到的篡改攻击,并用差值扩展的方式将编码后的认证数据嵌入到图像中。仿真实验结果表明,若认证通过,则图像可完全恢复到原始状态,否则,图像中篡改的块可被定位,并完全恢复其他未篡改的区域。