人工智能技术的发展趋势探讨

21世纪的今天,经济不断繁荣发展,科技也随之飞速发展.作为当代科技的重要组成部分之一的人工智能成为各个国家纷纷研究的热门领域;美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授认为:人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学;也就是说,人工智能一定程度上代表了我们当代人的知识水平.本文就人工智能技术未来的发展趋势做了一个探讨.     

饮用水处理技术去除微塑料的效果及进展

微塑料在海洋、湖泊等水体中频繁检出,但在饮用水中有关微塑料的研究甚少,其在饮用水中的存在现况和健康效应仍难以确定.文中阐述了近年来微塑料在饮用水中的存在现况、健康效应,分析了混凝沉淀、砂滤、臭氧氧化-活性炭过滤工艺对于微塑料的去除效率,并展望了微塑料在饮用水领域中的研究进展,对当前饮用水中微塑料研究存在的问题提出了建议.     

各向异性对IC10高温合金磨削表面完整性的影响

目的 探究IC10单晶高温合金缓进磨削表面完整性的影响因素,提高关键零件的使用性能。方法 通过制备不同晶面、同一晶面不同晶向试块,采用刚玉砂轮在同一工艺参数下开展缓进磨削实验,研究各向异性对工件表面粗糙度、表面形貌、显微硬度和塑性变形层的影响。结果 在vs = 20 m/s,vw = 150 mm/min,ap = 0.2 mm条件下,不同晶面磨削后的平均表面粗糙度Ra为0.3~0.4 μm,其中(001)晶面加工后的平均表面粗糙度Ra为0.32 μm,加工纹理均匀且轮廓起伏变化程度最小,(011)晶面的平均表面粗糙度Ra为0.35 μm,(111)晶面的平均表面粗糙度Ra为0.39 μm,其表面出现了深的犁沟及凹坑等现象;不同晶面加工后工件表面均发生了硬化,硬化程度由强到弱依次为(001)、(011)、(111)晶面;不同晶面磨削后表面存在微米级厚度的塑性变形层,其中(111)晶面塑性变形层最厚,厚度为3.6 μm,(011)和(001)晶面的厚度分别为2.8、2 μm。(001)晶面在不同晶向磨削后工件的表面粗糙度、表面形貌、显微硬度和塑性变形层则无明显的规律性变化。结论 IC10单晶高温合金各向异性对磨削后工件表面完整性具有一定影响,不同晶面由于塑性变形难度存在差异,导致磨削后其表面完整性存在规律性变化,其中(001)晶面加工后的表面粗糙度最低,加工纹理最平整,显微硬度最大,塑性变形层厚度最小。由于显微组织呈现随机分布的圆形、方形、三角形等形态,且不规则,导致同一晶面不同晶向对磨削后工件表面完整性的影响无明显规律。     

配电网中辐射线路的最优分段处理

配电网中辐射线路的最优分段处理是一个需要同时考虑经济性和可靠性的非线性组合优化问题.采用结合了遗传算法的全局搜索特性和禁忌搜索算法的局部搜索特性的混合算法来求解该问题,所采用模型的目标函数同时考虑了分段开关的年投资与维护费用以及将可靠性效益转化为经济性指标的用户缺电成本.最后采用一个简单算例验证了文中方法的可行性,并在实际系统中得到了应用.     

基于改进YOLOv5算法的交警手势识别

为了解决交警手势在光照不均匀、背景复杂的环境下识别精准度低以及实时性差等问题,以YOLOv5网络模型为基础,针对标准卷积层感受野范围有限的问题,将部分卷积层替换为自校准卷积,增大感受野范围;引入置换注意力模块,提高算法的特征提取能力;针对交警所处环境复杂多变的问题,将焦点损失函数替换为广义焦点损失函数,提高算法在复杂环境下目标框的表示能力。实验结果表明,改进后的算法在满足实时性的基础上对于交警手势的检测平均精度高达98.54%,相比于未改进的算法平均精度提高了3.39%,且损失函数的损失值更小。     

自来水自动采样留样仪设计及实现

自来水在居民生活中不可或缺,而自来水水质更是重中之重。目前,自来水厂出水口水样采集均为人工手动采样。在此背景下,基于提升自来水厂工业化水平,设计并实现了一种自来水自动采样留样仪。根据需求提出了设计方案,并进行了硬件和软件两方面设计。在硬件方面,以2～4℃的恒温冷藏柜、真空可收缩留样水袋、抽拉式采样架等作为结构主体,选择了SIMATIC S7-1200控制器、温湿度探测器、漏水探测器等,从而实现自控和数据采集。在软件方面,采用了仪器自动运行+上位机监控的模式。控制器通过判断时间进行每小时整点采样留样工作,并实时监测仪器状态,将相关数据传至上位机。同时,设计了上位机页面进行远程监控操作。所设计的自来水自动采样留样仪实现了自动采样留样所需功能。现场测试和试验验证了该设计的成功。     

时空驱动的大规模真实感海洋场景实时渲染

针对目前计算机图形学领域对于精确的时间和空间条件驱动下大规模海洋场景的研究匮乏的现状,提出一个时空驱动的大规模真实感海洋场景实时渲染框架.首先,采用天空球代替传统天空盒进行天空背景建模,弥补天空盒灵活性和真实性上的不足;引入简化天文模型进行天体位置计算,真实展现天体运行规律;其次,引入风力驱动的统一方向谱进行海浪绘制,弥补目前图形学领域利用海浪谱建模在短波绘制效果上的不足;最后,将大气散射、海洋表面以及海下光线传播作为整体考虑,构建海面综合光照渲染模型.实验表明：该框架不仅能够真实地展现在精确的时空条件下大规模海洋场景的波浪运动以及光学效果的变化,而且能够很好地满足实时应用的需要.     

三种LCA核算软件对印花布碳足迹核算的比较

基于生命周期评价(LCA)理论的核算软件具有基础数据共享、大量简化核算工作、解决数据储存与调用问题、自动生成表格和图像等优点,目前已应用于产品的工业碳足迹核算。采用目前广泛应用的SimaPro和GaBi两款LCA软件与东华大学工业碳足迹研究项目组开发的核算软件(DHU)分别对印花布的工业碳足迹进行核算。结果表明,DHU核算软件的核算结果比GaBi核算软件高52.19 kgCO2e/1 000 m,比SimaPro核算软件高106.84 kgCO2e/1 000 m。这主要是由于三款核算软件中的排放系数存在差异,而引发排放系数差异性的原因在于核算边界、能源与物料利用率、温室气体种类以及分配方法等方面存在不同。     

蒸汽爆破处理对亚麻籽油脂肪酸组成的影响

选取爆破压力1.0、2.0 MPa,维持压力时间30、60 s(1.0 MPa 30 s、1.0 MPa 60 s、2.0 MPa 30 s),对亚麻籽进行处理。利用超声波辅助提取亚麻籽油,并对亚麻籽油提取动力学进行研究,气相色谱-质谱联用技术分析亚麻籽油脂肪酸的组成。结果表明:蒸汽爆破预处理后,亚麻籽油得率得到显著提高。在较优提取工艺条件下,亚麻籽油得率为43.88%,是未经处理亚麻籽油得率的1.17倍。扫描电子显微镜分析结果表明,处理后的亚麻籽表面比较粗糙,结构破坏严重,且随着爆破压力增大、维持压力时间的延长,亚麻籽油提取速率增加。气相色谱-质谱结果显示亚麻籽油中富含不饱和脂肪酸,处理后油脂中亚麻酸质量分数为81.28%,高于未经预处理的77.41%。     

构建CuNPs-适配体传感器快速检测大田软海绵酸

目的 构建一种CuNPs-适配体传感器快速检测大田软海绵酸(okadaic acid, OA)。方法 基于前期研究基础,该适配体传感器基于OA适配体与OA的分子识别机制,利用适配体末端构象变化触发荧光信号变化,构建非标记荧光型CuNPs-适配体传感器,根据OA结合其适配体导致适配体末端被占据而荧光信号被抑制程度,实现对OA的高灵敏检测。同时对传感器的灵敏度、特异性、准确性等性能进行详细评价。结果 构建的CuNPs-适配体传感器的线性检测范围较广,在75.0～2400.0 nmol/L之间,检出限为1.045 nmol/L,检测贝类样本时,该传感器展现出较高的选择性和准确性。结论 构建的适配体传感器可实现对OA的高灵敏度、高特异性检测,可为其他食品靶标的简单、快速检测提供研究参考。