The effect of retrogression and re‐aging treatment on mechanical and tribological features of AA7075 aluminium alloy

In this study, T651‐applied AA7075 alloy was subjected to retrogression and re‐aging (RRA) process. Various retrogression temperatures (180 °C, 280 °C, 370 °C) and times (15 min, 30 min, 90 min) were used to determine the effects of temperature and time on the mechanical and tribological properties of the AA7075 alloy. All re‐aging stages were performed at 120 °C for 24 hours. Retrogression and re‐aging‐applied specimens were characterized by scanning electron microscope, transmission electron microscope, x‐ray diffraction, Charpy V‐notch impact and tensile tests. Brinell hardness measurements and ball‐on‐disc type tribometer measurements by using AISI 316 ball as a counterpart have also been conducted. Grain boundary precipitates in the T651‐applied specimen was transformed from continuous to the discontinuous structure after retrogression and re‐aging process. Continuous MgZn₂ precipitates at grain boundaries were disintegrated and re‐precipitated along the grain boundaries. The sizes of intragranular precipitates have become coarsened by comparison with the T651 condition. Hardness, tensile strength and wear resistance were decreased whereas impact toughness values were increased with increasing retrogression temperature and time. The best wear resistance was obtained in the sample treated at 180 °C for 15 minutes.     

基于几何特征的不平整路面三维建模与分析研究

在对比利时路关键几何特征、特征的分布特点及其约束条件进行分析的基础上,提出了基于几何特征的参数化路面三维建模方法。通过比利时路三维理论模型与生成的三维随机路面融合,得到真实准确的比利时路三维模型;在建立标准化车辆振动模型的基础上,以IRI指数和车身振动加速度均方根值(RMS)作为评价指标,分析了比利时路的关键几何参数对车辆振动的影响。通过实测道路数据与所建立模型对比分析,验证模型的准确性;提出的道路三维建模方法可以扩展至卵石路、鱼鳞坑路、波纹路、搓板路等几乎所有不平整强化试验路面,为全面构建车辆虚拟试验场提供了一种参数可调、真实准确的道路三维建模途径。     

基于辽代瓷器感知意象的文化设计特征研究

目的基于辽代瓷器的感知意象,分析其所具备的文化设计特征。方法首先,通过辽代瓷器的视觉要素对七十五个样本进行编码,再运用集群分析法确定代表性样本十六个。其次,经文献整理,归纳出辽代瓷器感性语义形容词十二组,并设计成辽代瓷器感知意象调查问卷。再运用语义差异法将感知意象量化分析,确定样本所在的语义空间,并归纳为四种感知意象。结论综合分析辽代瓷器四种感知意象的文化设计特征。典雅意象,器形端庄高雅,以长颈瓶为主,色调淡雅,以白色为主,纹样多为植物花卉纹;情趣意象,器形精巧趣味,色调艳丽,以辽三彩釉色为主,纹样多为可爱动物纹;豪迈意象,器形硬朗豪放,以鸡冠壶为主,色调较为厚重,纹样古朴抽象;华丽意象,器形新颖独特,色彩纯度彩度较高,纹样传统对称。本研究为以民族器物为创意出发的文创设计,提供契合年轻消费者感性认知的文化设计特征。     

Analysis and classification of malignancy in pancreatic magnetic resonance images using neural network techniques

Computer-aided diagnosis (CAD) is a computerized way of detecting tumors in MR images. Magnetic resonance imaging (MRI) has been generally used in the diagnosis and detection of pancreatic tumors. In a medical imaging system, soft tissue contrast and noninvasiveness are clear preferences of MRI. Inaccurate detection of tumor and long time consumption are the disadvantages of MRI. Computerized classifiers can greatly renew the diagnosis activity, in terms of both accuracy and time necessity by normal and abnormal images, automatically. This article presents an intelligent, automatic, accurate, and robust method to classify human pancreas MRI images as normal or abnormal in terms of pancreatic tumor. It represents the response of artificial neural network (ANN) and support vector machine (SVM) techniques for pancreatic tumor classification. For this, we extract features from MR images of pancreas using the GLCM method and select the best features using JAFER algorithm. These features are analyzed by five classification techniques: ANN BP, ANN RBF, SVM Linear, SVM Poly, and SVM RBF. We compare the results with benchmark data set of MR brain images. The analytical outcome presents that the two best features used to classify the MR images using ANN BP technique have 98% classification accuracy.     

我国城市配电网技术改造浅析--中压配电10kV应升压至20kV

文章论述了四个问题：（１）根据存在的诸多问题,强烈呼吁改造城网和进行体制改革;（２）我国城网改造应吸收国外的一些有益经验,应将１０ｋＶ升压至２０ｋＶ,且避免大拆大换,节约投资;（３）城网升压改造,必然随之要改变原配电网中性点的接地方式,对此文章作了论述;（４）呼吁我国电工制造企业积极研制开发２０ｋＶ产品,并迅速投放市场,以满足国内城网改造的需要。     

基于背景约束与卷积特征的目标跟踪方法

针对目标跟踪中因背景混叠和遮挡等因素导致的目标丢失问题,提出了一种基于背景约束与卷积特征的目标跟踪方法（TBCCF）。对输入图像进行多特征融合并降维,增强目标特征判别性能的同时降低特征计算的复杂度;在滤波器训练过程中引入背景约束,使得滤波器更专注于目标响应,以提升抗干扰能力;通过设置记忆滤波器与峰值旁瓣比检测,判断目标是否丢失。若丢失,引入卷积特征滤波器进行重检测,实现目标的重捕获。在Visual Tracking Benchmark数据集50个复杂场景视频序列上的实验结果表明,所提算法总体精度和总体成功率优于现有的多数跟踪算法。     

双特征空间的实体排序学习

随着大规模知识图谱的出现以及企业高效管理领域知识图谱的需求,知识图谱中的自组织实体检索成为研究热点。给定知识图谱以及用户查询,实体检索的目标在于从给定的知识图谱中返回实体的排序列表。从匹配的角度来看,传统的实体检索模型大都将用户查询和实体统一映射到词的特征空间。这样做具有明显的缺点,例如,将同属于一个实体的两个词视为独立的。为此,该文提出将用户查询和实体同时映射到实体与词两个特征空间方法,称为双特征空间的排序学习。首先将实体抽象成若干个域。之后从词空间和实体空间两个维度分别抽取排序特征,最终应用于排序学习算法中。实验结果表明,在标准数据集上,双特征空间的实体排序学习模型性能显著优于当前先进的实体检索模型。     

基于多元语言特征与深度特征融合的中文文本阅读难度自动分级研究

文本阅读难度自动分级是让计算机能够根据文本特征自动判断文本所属的难度级别,该文以此为目标,提出一种基于多元语言特征与深度特征相融合的方法来实现对文本难度的自动分级。其中多元语言特征考虑了汉字、词汇、句子等不同的语言层面,同时涉及到频率、长度、复杂度、丰富度、连贯度等不同维度的信息。另一方面,该文利用了基于BERT的神经网络预训练模型来提取文本中句子的深度特征,在此基础上构建了一个端到端神经网络来将语言特征与深度特征进行融合,最终在自动分级任务上取得了不错的效果,分级正确率超过了基于传统语言特征的方法和基于主流神经网络的方法,充分表明了所提出的特征融合方法在文本阅读难度自动分级任务上的有效性。     

应用Camshift跟踪算法提高视频中人脸检测速度

在OpenCV中提供的CascadeClassifier级联分类器利用Haar特征进行人脸检测时,检测速度很慢无法满足视频对实时性的要求,而且光照的影响也很大.基于这两点提出一种新的人脸检测算法,采用Camshift目标跟踪与人脸检测相结合提高检测速度并利用直方图均衡化减弱光照的影响.该算法首先把CascadeClassifier级联分类器方法检测到的人脸区域设为ROI区域,对ROI区域操作并用Camshift算法进行目标跟踪,其次要定时进行一次人脸检测用来更新ROI区域保证跟踪的准确性.经过实验结果分析表明：利用改进后的算法,人脸检测的速度有明显提高（约为40%）,并且减小了光照的影响.     

基于通道权重融合特征的目标跟踪算法

目标跟踪是机器视觉领域的一个研究热点, 如何提高复杂场景下的跟踪水平是一个挑战性的问题. 以往的研究表明, 如何有效使用特征是实现跟踪的关键. 因此, 提出一种基于通道融合特征的目标跟踪算法. 该方法基于多通道相关滤波框架, 引入特征通道权重, 根据通道对响应值的贡献度调整权重, 从而构建实时特征组合. 该算法能够快速捕捉目标状态变化, 有效跟踪目标. 为了验证算法跟踪的有效性, 我们在公开数据集OTB-2015上测试算法性能, 并与多种跟踪算法进行比较. 实验结果显示, 该算法在跟踪精度、成功率上都取得较好的结果, 整体性能优于对比算法.