采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

电喷雾质谱法示踪钨回收过程离子的转化路径

将环隙式离心萃取器(ACCs)与电喷雾飞行时间质谱(ESI-TOF-MS)相结合，在线监测了回收过程中的钨萃取行为(宏观)和钨形态的转化路径(微观)，发现宏观萃取反应和微观离子形态转化同时发生并相互补充。伯胺N1923萃取钨在144 s内即可达到萃取平衡，萃取率高达98%以上，同时，酸钨比n(H)/n(W)是一个关键变量，当酸钨比n(H)/n(W)=2.4时，全流程钨回收率超过93%。最后，得到了基于钨形态监测的萃取机理，同时，减少原料液中W1含量，增加W10含量，可有效提高钨回收效率。     

基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

《医学化学》课程教学质量提升策略研究

根据高校新时期教学发展理念,从优化课程内容体系、改革课程评价方式、强化各种教学手段、培养学生的实验创新能力、充分应用各种教学资源等方面改革《医学化学》课程。使其成为贴近学生、贴近课堂实际需求的一门高质量课程。提高生物信息学、生物医学工程等专业学生的学习能力及综合素质。为生物、医学、信息等相关专业构建起扎实、系统的基础知识体系,从而达到高校创新教育的目标。     

3-三氟甲基-5,6,7,8-四氢-1,2,4-三唑[4,3-α]吡嗪盐酸盐的合成

乙二胺与氯乙酸乙酯经取代、环合反应制得2-哌嗪酮,2-哌嗪酮与Boc酸酐进行氨基保护反应后,再与五硫化二磷进行硫代反应制得4-(N-叔丁氧羰基)-2-哌嗪硫酮,其与三氟乙酰肼经取代、环合、脱叔丁氧羰基成盐,得标题化合物,总收率为45.7%(以氯乙酸乙酯计)。为磷酸西他列汀中间体的工业化生产提供了一条较理想的工艺路线。     

基于关键水平的水下采油树预防性维修决策方法

为解决电液复合水下采油树在运行过程中工作环境恶劣且复杂、系统要求可靠性高、维修难度大且费用高的问题,建立基于伽马退化过程的水下采油树组件可靠度退化模型和考虑维修花费、停产损失在内的维修成本模型,建立水下采油树系统预防性维修优化目标体系,基于多目标粒子群优化算法对维修策略进行优化。建立的模型可有效描述水下采油树系统的工作特性,最优解能够满足在低维修成本的前提下系统高可靠性的工作要求。     

机床再生颤振及颤振抑制方法

再生颤振是加工和结构变形之间不稳定相互作用的结果,它极大地制约了生产加工。主要描述车削和铣削加工的建模、分析、检测以及对再生颤振的控制。     

自动气动无压平衡风门系统

为使风门系统开闭方便、动作灵活、减小破损、延长使用寿命,设计了平行四连杆机构、左右门扇同步异向开闭的无压平衡风门,分析了自动气动风门系统装置组成、工作原理、设备布置和动作过程。风门系统工作可靠能满足矿井通风系统和安全生产要求。