仓储系统与分销系统间EDI接口设计

该文以生产企业物流系统为研究对象,在分析其系统结构的基础上,将仓储及分销管理系统有机结合,提出了第三方物流EDI系统,为物流企业提供了更加详尽的信息、资源,使物流业能迅速对市场变化作出反映,并及时作出调整。     

富客户端技术使用前景分析

早期的WEB应用主要是传输文本数据（比如HTML页面）,而它们传输的是静态的页面,客户端只有和服务器端进行交互,页面的内容才会改变。客户端和服务器端的交互会导致页面的整体切换,RIA（富客户端）技术则克服了HTML的限制,它将页面的切换限制在更小的局部,只有需要切换的内容才会进行更新,这样不但减轻了服务器端的负担,而且传输的内容会更少,更利于数据传输。会获得更好的用户体验。     

直接体绘制技术研究

直接体绘制技术是可视化研究领域的一个重要分支,是目前最活跃的可视化技术之一。该文首先介绍了体绘制技术的原理,分析其实现的关键技术及算法。然后介绍了可视化工具VTK,及其对光线投射算法的实现过程。     

单源最短路问题高效算法探究

单源最短路问题是算法研究中由来已久的一个问题,在算法领域早期已经得到了较好的解决,但是在应用计算机语言实现的过程中往往不够优化,导致较高的时间复杂度和空间复杂度。从原始的迪杰斯特拉算法入手,进行透彻分析,在算法思想和实现方式上提出一种全面优化的算法方案,并给出了核心代码。实现过程中使用了堆的数据结构,并在具体的实现过程中进行灵活的优化。经过理论的算法复杂度分析,以及实际的数据测试,都证明全新优化后地单源最短路算法计算耗时非常少,空间复杂度也得到很大程度的降低,应用价值更强。     

体绘制方法研究与实现

体绘制方法是当前研究的一个热点问题,它的应用遍及医学、地质学、物理学、和科学计算等诸多领域。但目前它仍处于发展阶段,有许多问题都有待于进一步的研究。该文对体绘制方法中的若干算法进行了研究与比较,实现的算法是基于开发平台windows SDK,用C语言和原始的API编写Windows程序,以提供最佳的性能、最强大的功能和最大的灵活性。     

液剂视频序列中运动异物的模糊自适应分割

运动异物的正确分割是实现液剂自动检测的关键.提出一种基于帧差图空间方差和方差梯度的液剂异物模糊自适应阈值分割算法.首先将4帧序列图像差分得到的2幅帧差图分为5×5的图像块,计算2幅帧差图对应图像块间的方差和方差梯度,并以两者的乘积构成新特征图;然后使用自适应阈值对新特征图进行运动异物分割和提取.为使阈值能够跟随图像块灰度变化,阈值的调整采用模糊推理依据方差和方差梯度变化自适应实现.实验及实际测试结果表明,该算法能够满足低对比度和局部光照变化的液剂异物实时检测要求,是一种实用有效的图像分割算法.     

基于.NET Remoting的分布式结构在生产计划管理系统的应用

运用NET Remoting进行分布式应用程序开发不仅提高开发效率．而且具有开发的简单性和系统的灵活性。同时,在企业局域网内运用TCP进行数据传输可以大大提高数据传输效率。介绍基于．NET Remofing的分布式的体系结构,设计并实现了一个基于．NET Remoting的生产计划管理系统．试验证明该系统运行良好．具有广阔的应用前景。     

A deep learning-enabled human-cyber-physical fusion method towards human-robot collaborative assembly

Human-robot collaborative (HRC) assembly has become popular in recent years. It takes full advantage of the strength, repeatability and accuracy of robots and the high-level cognition, flexibility and adaptability of humans to achieve an ergonomic working environment with better overall productivity. However, HRC assembly is still in its infancy nowadays. How to ensure the safety and efficiency of HRC assembly while reducing assembly failures caused by human errors is challenging. To address the current challenges, this paper proposes a novel human-cyber-physical assembly system (HCPaS) framework, which combines the powerful perception and control capacity of digital twin with the virtual-reality interaction capacity of augmented reality (AR) to achieve a safe and efficient HRC environment. Based on the framework, a deep learning-enabled fusion method of HCPaS is proposed from the perspective of robot-level fusion and part-level fusion. Robot-level fusion perceives the pose of robots with the combination of PointNet and iterative closest point (ICP) algorithm, where the status of robots together with their surroundings could be registered into AR environment to improve the human's cognitive ability of complex assembly environment, thus ensuring the safe HRC assembly. Part-level fusion recognizes the type and pose of parts being assembled with a parallel network that takes an extended Pixel-wise Voting Network (PVNet) as the base architecture, on which assembly sequence/process information of the part could be registered into AR environment to provide smart guidance for manual work to avoid human errors. Eventually, experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of the approach.     

基于群智能的集中供暖系统水力管网控制策略优化

针对集中供暖系统管网水力失衡、流量供需失衡问题提出一种基于群智能的新型分布式优化算法.首先以系统输配送能耗最小为优化目标,将其分解为管网调节阀开度优化和换热站并联水泵运行优化两个子问题求解;其次建立调节阀模型和管网水力模型,在此基础上进行调节阀开度的优化,从而计算出系统最小供回水压差;然后基于改进的交替方向乘子法完成并联水泵的优化运行;最后以集中供暖系统实例验证算法性能.实验结果表明:相比传统集中式求解算法,该算法不受水利管网规模限制,利于实现工程中即插即用;相比其他分布式算法,该算法不仅求解速度快,而且可以得到较优的管网运行策略,节能效果较为显著.     

全局与局部图像特征自适应融合的小目标检测算法

针对现有目标检测算法对于小目标检测精度低的问题,提出一种全局与局部图像特征自适应融合的一阶段小目标检测算法SODet.首先,将Transformer与卷积神经网络相结合构建主干网络,分别提取图像全局和局部信息,并利用自适应特征选择模块AFS对二者输出进行融合;然后,在特征融合网络中利用额外尺度特征图进行特征融合,同时利用大目标抑制单元约束大目标特征表达、转移小目标特征,输出4个尺度的特征图送入预测网络;最后,在损失函数部分针对小目标检测利用EIOU和Focal loss进行优化.实验结果表明, SODet算法在MS COCO验证集上APS达到31.5%,相比于其他算法具有较强的竞争力,同时具有较高的推理速度.