板柱与梁板结构受力性能对比研究

以某工程为算例,分别选取合理板柱与梁板结构计算模型,按照相关规范进行大型广场在平时工况与战时工况顶板各构件承载力计算,并对其两种结构型式的受力性能分析对比,以总结出地下人防结构顶板的适用原则,为实际工程设计提供参考依据。     

光气生产技术及光气化产品开发进展

综述了光气生产工艺技术、安全措施及主要光气下游产品种类。介绍了国内外光气生产及应用现状，涉及一氧化碳制备、氯气干燥、光气合成、废气处理和安全生产等技术。简述了光气化产品开发研究方向，提出重点开发IPDI(异佛尔酮二异氰酸酯)、NDI(1，5-萘二异氰酸酯)、氯磺酰异氰酸酯和较大分子量的氯代甲酸酯等光气化产品。     

基于用户评价驱动的可信Web服务发现

随着Web服务技术的快速发展,如何请求和选择可信服务成为了非常重要的研究课题,即可信服务发现。本文提出了一种新的基于用户评价的Web服务发现方法．通过计算当前一段时间内多个用户对Web服务的反馈值,来判断Web服务所声明QoS的真实性,从而选择出更具可信度的Web服务。实验表明该方法具有有效性。     

Flash在多媒体教学课件中的应用

本文针对fash在教学活动中的应用特征做出了明确的分析,介绍了fash的功能,制作课件的优势,方法,以及在教学中的作用分析等等。     

自激振荡脉冲射流的研究与进展

指出了自激振荡脉冲射流的产生机理,概述了国内外主要的研究和应用成果,并对这些成果进行分析后指出：目前的研究方法主要基于经验,基于理论或基于方法;目前主要的应用领域为石油钻井、油罐清淤和渔业充氧等.最后对进一步研究的方向和应用的领域作出了展望,可为相关研究参考.     

Study on early warning index of spatial deformation for high concrete dam

Owing to the deficiency in early warning for high concrete dam,a formula was established to characterize the deformation behavior of high concrete dam as a whole.The early warning index of spatial deformation was calculated by low probability principle on the basis of the deformation entropy formula proposed.The steps were as follows.Firstly,the probability method was utilized to define the degree of order and degree of chaos for each survey point.Secondly,the weight distribution among the survey points was...     

一种基于SRT-8算法的SIMD浮点除法器的设计与实现

在科学计算、数字信号处理、通信和图像处理等应用中,除法运算是常用的基本操作之一。基于SRT 8除法算法,设计一个SIMD结构的IEEE 754标准浮点除法器,在同一硬件平台上能够实现双精度浮点除法和两个并行的单精度浮点除法。通过优化SRT 8迭代除法结构,提出商选择和余数加法的并行处理,并采用商数字存储技术降低迭代除法的计算延时,提高频率。同时,采用复用策略减少硬件资源开销,节省面积。实验表明,在40nm工艺下,本设计综合cell面积为18601.9681 μm2,运行频率可达2.5GHz,相对传统的SRT 8实现关键延迟减少了23.81%。     

改进的细菌觅食优化算法求解0-1背包问题

细菌觅食优化算法作为一种新兴的智能优化算法,一般用来解决连续域的问题。为了解决离散域问题,提出了一种改进的细菌觅食优化算法。采用线性递减的思想和随机的游动长度代替固定步长和随机游动方向,改进了趋向性操作方案,并将其应用于解决0-1背包问题。将改进的细菌觅食优化算法与遗传算法、离散粒子群优化算法及基本的离散化细菌觅食优化算法分别在小规模和大规模的0-1背包问题上进行了仿真比较,表明了改进的细菌觅食优化算法能取得较好的效果,寻优能力强。     

基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测

在印刷工业生产中,针对直接使用YOLOv4网络进行印刷缺陷目标检测精度低、所需训练样本数量大的问题,提出了一种基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测方法。首先,使用了一种图像分割和随机参数变化的策略对数据集进行增强;然后,在主干网络中增加了孪生相似性检测网络,并在相似性检测网络中引入Mish激活函数来计算出图像块的相似度,在此之后将相似度低于阈值的区域作为缺陷候选区域;最后,训练候选区域图像,从而实现缺陷目标的精确定位与分类。实验结果表明：Siamese-YOLOv4模型的检测精度优于主流的目标检测模型,在印刷缺陷数据集上,Siamese-YOLOv4网络对卫星墨滴缺陷的检测准确率为98.6%,对脏点缺陷的检测准确率为97.8%,对漏印缺陷的检测准确率为93.9%;检测的平均精度均值（mAP）达到了96.8%,相较于YOLOv4算法、Faster R-CNN算法、SSD算法、EfficientDet算法分别提高了6.5个百分点、6.4个百分点、14.9个百分点、10.6个百分点。所提Siamese-YOLOv4模型一方面在印刷品缺陷检测中有较低的误检率和漏检率,另一方面通过相似性检测网络计算图像块的相似度从而提高了检测的精度,表明所提缺陷检测方法可应用于印刷质检以提高印刷企业的缺陷检测水平。     

基于多重差异特征网络的街景变化检测

街景变化检测对于自然灾害破坏和城市发展变化的研究起着重要作用.其主要目标是将成对的输入图片中变化的区域标注出来,其实质是二分类的语义分割问题.不同时间拍摄的街景图片可能受到如光线、天气、背景噪声、视角误差等诸多干扰因素的影响,这给传统的变化检测方法带来挑战.针对该问题,提出了一种新的神经网络模型(Multiple Difference Features Network,MDFNet).该模型首先使用孪生网络提取成对输入图片的不同深度特征,并使用差异模块对相同深度特征计算差异,以此有效获得不同尺度的变化信息;然后通过JPU模块融合多重差异特征,在不损失细节信息的情况下提取其深层语义信息;最后使用金字塔池化模块结合全局和局部信息生成二分类的变化检测图像.在PCD数据集上的GSV和TSUNAMI部分分别采用5折交叉验证法对模型进行实验,实验结果表明,MDFNet获得了0.787和0.862的F-score,相比排名第二的DOF-CDNet方法,其值提高了约11.9％和2.9％,同时其能够更精准地分割变化细节.因此,所提模型可以有效应对干扰,对于复杂场景也具备优秀的检测能力.