基于迁移权重的条件对抗领域适应

针对条件对抗领域适应(CDAN)方法未能充分挖掘样本的可迁移性,仍然存在部分难以迁移的源域样本扰乱目标域数据分布的问题,该文提出一种基于迁移权重的条件对抗领域适应(TW-CDAN)方法。首先利用领域判别模型的判别结果作为衡量样本迁移性能的主要度量指标,使不同的样本具有不同的迁移性能;其次将样本的可迁移性作为权重应用在分类损失和最小熵损失上,旨在消除条件对抗领域适应中难以迁移样本对模型造成的影响;最后使用Office-31数据集的6个迁移任务和Office-Home数据集的12个迁移任务进行了实验,该方法在14个迁移任务上取得了提升,在平均精度上分别提升1.4%和3.1%。     

活性炭吸附技术对VOCs净化处理的研究进展

介绍了VOCs的概况,简述了各种治理方法,包括热破坏法、吸附法、吸收法、光催化降解法、冷凝法和生物控制法.在此基础上,以活性炭吸附为重点,探究了活性炭吸附技术的应用和发展现状.     

基于自适应Kalman滤波的FPSO生产水流量在线估计

作为大型的海上油气生产、储油、卸油平台,FPSO平台大量使用的流量测量仪表面临高温、高压及液体携沙等复杂工况下,测量往往不准确,对现场的操控安全带来严峻挑战.提出依据现场相对准确的液位以及压力数据结合卡尔曼滤波算法构建生产水流量的软测量模型,并利用时变噪声统计估计器自适应动态调整输入和测量噪声协方差矩阵.基于某FPSO...     

船舶焊接工艺评定专家系统的研究与开发

焊接工艺评定是控制船舶焊接结构质量不可缺少的重要环节.本系统引入知识管理和专家推理,建立了基于网络环境的焊接工艺评定专家管理系统,实现了船舶焊接工艺评定过程中的数据和流程的全过程管理,对提升船舶焊接工艺评定的技术水平和推动企业的信息化建设都有着十分重要的意义.本文基于船舶焊接工艺评定专家管理系统的开发,论述了系统的总体...     

实现Ti(C,N)基金属陶瓷强韧化的技术路径

Ti(C,N)基金属陶瓷因具有高强度、高硬度、耐高温、耐酸碱、耐磨损等优良性能而被广泛应用于刀具、模具等。在高温切削加工时,金属陶瓷刀具不但具有优良的抗粘附性和热稳定性,还拥有比硬质合金刀具更好的高温红硬性、耐磨性和抗氧化性,并且具有自润滑性能。在日本,金属陶瓷刀具的应用占全部刀具的35%以上,欧美等国也达到20%以上,而在我国,金属陶瓷刀具和陶瓷刀具主要依靠进口,金属陶瓷刀具的使用量仅占刀具总量的3%。由此可见,我国金属陶瓷刀具的研发与生产应用远远落后于发达国家。为实现把我国建设成为全球制造业强国的梦想,必须加快我国金属陶瓷刀具研发、生产与推广应用,以改善加工业的加工精度和产品表面光洁度,提高加工业的加工效率,保证制造业零部件的高质量,全面提高我国制造业水平。虽然Ti(C,N)基金属陶瓷刀具比传统的硬质合金刀具有更好的高温红硬性、耐磨性和抗氧化性,但是冲击韧性、断裂强度较差及高温强度不够是其致命的缺点。为此,国内外学者在Ti(C,N)基金属陶瓷的强韧性方面展开大量的研究工作,并取得了一定的研究成果。研究工作主要集中在:(1)陶瓷相与金属相的成分;(2)烧结工艺;(3)引入纳米增强体。近两年来,由于钼、钴的资源短缺与价格上涨,从实际生产成本和高性能等方面考虑,一些学者还对无钼无钴、掺高熵合金Ti(C,N)基金属陶瓷的性能进行了研究。本文采用比较法,对有关Ti(C,N)基金属陶瓷材料强韧化的研究成果进行了分类、归纳与总结,从而得出了影响Ti(C,N)基金属陶瓷材料强韧化的三个因素——组成成分、显微结构和烧结工艺,并就此展开讨论;介绍了当前增强增韧Ti(C,N)基金属陶瓷的三种主要方法——纳米颗粒改性增韧法、晶须增韧法和纤维增韧法;最后提出关于今后Ti(C,N)基金属陶瓷材料的强韧化研究亟待解决的问题与发展方向。     

车辆路径问题的改进的双种群遗传算法

提出了一种基于车辆路径问题的改进双种群遗传算法.该改进双种群遗传算法主要通过两个种群同时进行进化操作,并结合新交叉算子和种群交叉策略,以克服传统双种群遗传算法在求解车辆路径问题上所存在的不足.通过仿真实验,将改进的双种群遗传算法与其它几种遗传算法进行比较,改进的双种群遗传算法比其它几种遗传算法显著提高了优化效果.实验结果表明,该算法可以有效求得该问题的优化解,是解决车辆路径问题的好方法.     

基于信息融合的空中弱小目标检测

针对一般检测算法适应性差、抗干扰能力弱、在进行空中弱小目标检测时容易受到云层噪声或突变的干扰,导致检测结果不精确的问题,提出了一种基于信息融合的空中弱小目标检测算法。首先,对图像进行降采样,减少处理数据,然后通过两种滤波方式对图像进行预处理,接着用经典的质心检测和显著性检测进行模型叠加融合,最后再结合所提出的基于帧间信息关联的检测方法,将"类目标"点剔除,从而进一步提升小目标检测算法精度,增强检测算法的抗干扰性。通过仿真实验和对比实验对算法进行了验证,实验结果表明,所提算法检测效果更好,算法抗干扰性更强。     

融合运动想象脑电与眼电信号的机械臂控制系统开发

脑机接口(brain computer interface, BCI)旨在通过脑电信号与外部设备通信,以实现对外部设备的控制。针对目前脑机接口系统中混合多种复杂生理电信号,并且输出控制指令较少的问题,本文提出融合运动想象(motor imagery, MI)脑电与眼电信号方法扩充控制指令的轻量级机械臂控制系统。该系统分阶段融合脑电和眼电信号两种生物信号,使用双次眼电作为任务开关,运动想象脑电信号控制机械臂运动,单次眼电控制阶段切换,实现了二分类运动想象生成多种控制指令,完成了对机械臂的连续控制。其中运动想象脑电信号使用提升小波变换(lifting wavelet transform, LWT)和共空间模式(common spatial pattern, CSP)结合的方法提取特征,并采用支持向量机(support vector machines, SVM)进行分类;眼电信号通过分析无意识眼电和有意识眼电的峰值来设置阈值进行区分。为了验证系统的可行性,设计了一项脑控机械臂自主服药实验,通过在线实验测试,被试通过使用脑电信号和眼电信号实现了机械臂控制,并完成了服药流程,有利于进一步推广脑机接口技术的实际应用。     

论以人为本的图书馆管理与服务

经济社会和教育的不断进步与发展,图书馆也在这个大环境下不断发展,在新的历史条件下,图书馆的服务管理理念和方法不仅面临着巨大的挑战,很多的职能也都在不断的发展转变和变化,在这种情况下如何更好的发挥图书馆的积极作用,更好的提高图书馆的管理和服务水平已经成为了社会广泛关注的话题。科学发展观的核心就是以人为本,而以人为本的核心价值观对于图书馆的管理和服务也产生了直接的影响,坚持以人为本的管理和服务理念,是促进图书馆实现跨越式发展和科学发展的重要基础。图书馆的以人为本的主要对象包括对于馆员和图书馆的读者,因此坚持以人为本就是努力提高馆员的服务水平,不断的满足读者的多样化需求。本文也将对于以人为本的图书馆管理与服务进行分析和论述,希望给读者一定的启示。     

FedSharing：一种双区块链激励驱动的数据分享联邦学习框架

联邦学习（federated learning,FL）能够在不丢失数据所有权的同时依托隐私保护技术实现安全的分布式模型训练,但是其也具有中心化、缺乏公平激励等问题。区块链（blockchain）本质上来说是一种分布式数据库,具有去中心化、信任公证等特点,但是其也具有网络吞吐量小、资源浪费等关键问题。针对上述技术方法的问题与特点,提出了一种双区块链激励驱动的数据分享联邦学习框架,称为FedSharing。分别构建主链与侧链：主链使用交易封装联邦学习中交换的全局参数,同时结合链上智能合约和链下扩容技术建立梯度状态通道;侧链提出了一种新型的修正Shapley值工作量证明算法（PoFS）,修正传统Shapley值计算中成员平等性前提,将联邦学习中成员合作历史诚信度这一影响联盟利益的因素纳入考量。测试结果表明：梯度状态通道较智能合约去中心化方案每轮次时间平均降低4~5 s,PoFS共识下激励分配比例更符合公平实际。