高精度双向DC电源电流采样电路设计

为适应双向DC/DC功率变换的电流采样需求,一种高精度高边电流采样电路被提出.其基本思想是在功率电路的高边串入采样电阻,借助电流镜原理并引入偏置电流电路,将双向电流均转换为正向电压输出.通过理论分析与仿真结合的方法对电流镜采样原理及4种不同的偏置电流电路方案进行对比,最后通过实验数据验证了高精度高边电流采样电路的有效性.实验数据表明,该采样电路可在-25～75℃的温度工作范围内,针对-10～+10 A范围内的电流采样实现优于5％的采样精度.     

一种基于三角网格结构的医学虚拟切割算法

针对由三角面片构成的医学表面网格数据,提出了一种简单可靠的网格切割算法。在移动切割工具的过程中采用OBB包围盒树进行碰撞检测。为了简化切割过程中OBB树的更新仅在首次发生碰撞时对由OBB计算得到的碰撞面计算碰撞点,在后续过程中通过切割工具的移动方向和网格的AIF数据结构计算碰撞面和碰撞点。网格切割算法采用顶点移动的方法,该法可以避免畸形三角面片的产生。实验结果表明,提出的算法能够很好的仿真医学导航系统中的切割过程。     

山西省观赏鱼市场发展现状及对策分析——以太原市观赏鱼市场为例

观赏鱼产业现为山西省经济发展一个新的增长点,为了给该地区观赏鱼市场发展提供一些建议参考,以太原市观赏鱼市场为例采取实地深入调查和抽样问卷调查的方法,总结了目前山西省观赏鱼市场的发展现状以及存在的问题。在此基础上,对山西省观赏渔业提出以下建议:加强政策扶持力度,加大观赏鱼类基地和销售市场建设力度,加强观赏鱼文化,创新销售模式,增强服务理念,努力打造有影响力的品牌。     

基于正交高斯赫密特矩的车辆检测算法

针对交通场景下多部车辆的情况,提出了一种基于正交高斯赫密特矩的车辆检测算法.该方法利用正交高斯赫密特矩完成运动车辆检测,并结合车辆检测结果进行边缘检测,采用Ostu自动选取分割阈值,获得细化目标边缘图.实验结果表明,该方法能够从复杂的交通场景下有效检测出运动车辆并进行跟踪,且算法实时性好.     

技术制胜 惠普引领A3幅面彩激市场

随着用户对色彩认知程度的提高,黑白打印已经无法满足现今竞争激烈的市场环境,而人们对生活、产品品质越来越高的要求,让A3幅面彩色激光打印不再仅仅是专业领域、行业用户的选择,大型企业办公用户为了适应新的办公和业务需求,纷纷向A3彩色打印看齐,以提升核心竞争力和办公效率。     

技术制胜惠普引领A3幅面彩激市场

随着用户对色彩认知程度的提高,黑白打印已经无法满足现今竞争激烈的市场环境,而人们对生活、产品品质越来越高的要求,让A3幅面彩色激光打印不再仅仅是专业领域、行业用户的选择,大型企业办公用户为了适应新的办公和业务需求,纷纷向A3彩色打印看齐,以提升核心竞争力和办公效率.……     

德国关停核电前后保供应促消纳经验分析

4月15日,在俄乌冲突危机仍未解除的情况下,德国如期关停核电。截至目前,德国供电安全并未受到明显影响,主要得益于裕度较高的常规电源、灵活的调节能力、坚强高效的跨国电网、相对完善的电力市场、高水平的可再生能源预测技术和监控手段。德国电力系统初步完成了“高比例可再生能源渗透+电网运行灵活稳定+电力市场化定价”的目标,但高成本高电价也给德国带来了一定的负担。为此,以德国为例开展研究分析,提出了中国能源转型过程中保障电力安全可靠供应、促进可再生能源高比例消纳的相关建议。     

“十四五”期间中国电力需求增长趋势研判

合理确定“十四五”期间电力需求水平是科学编制电力发展“十四五”规划的重要基础,综合考虑宏观经济、电能替代等电力需求影响因素,设置基本、敏感性方案,采用中长期分部门电力需求预测模型,对“十四五”期间中国电力需求水平进行预测。结果表明,基本、敏感性方案,2025年中国全社会用电量分别为9.85万亿kW·h、9.44万亿kW·h,“十四五”期间年均增速分别为5.6%、4.7%。按照电力规划适度超前的原则,建议采用“基本方案”结果作为“十四五”电力规划的边界条件。     

一种融合激光全局定位的大尺寸点云重建系统标定方法

大尺寸点云重建是飞机等大型装备逆向工程、缺陷检测领域的重要手段之一,在分析大尺寸点云重建系统目标点云全局拼接时高精度激光定位系统和结构光扫描仪坐标系融合统一问题的基础上,提出了一种TCS-Q(过渡坐标系-四元数)参数标定方法。该方法结合点云重建系统模型和点云全局融合原理,建立光电接收器过渡坐标系确定标定对象,分析标定过程的数学模型,研究各坐标系之间转换关系的求解方法。系统仿真实验结果表明标定结果的三轴角分量标准差低于0.016 5°,离散系数小于0.015。对数显尺上光电接收器空间位置进行距离测量实验,实验结果表明,标定完成后的系统测量精度优于±0.1 mm,为实现点云拼接环节的高精度全局定位引导提供了理论基础。     

基于深度卷积与全局特征的图像密集字幕描述

为了解决图像密集字幕描述中感兴趣区域(Regions of interest,ROI)定位不准确与区域粗粒度描述问题,本文提出了一种基于深度卷积与全局特征的图像密集字幕描述算法,该算法采用残差网络与并行LSTM(Long Short Term Memory)网络的联合模型对存在的区域重叠定位和粗粒度描述细节信息不完整问题进一步改进。首先利用深度残差网络与Faster R-CNN(Faster R-Convolutional Neural Network)的RPN(Regional Proposal Network)层获取更精准区域边界框,以便避免区域标记重叠;然后将全局特征、局部特征和上下文特征信息分别输入并行LSTM网络且采用融合算子将三种不同输出整合以获得最终描述语句。通过在公开数据集上与两种主流算法对比表明本文模型具有一定优越性。