苟江预测区铝土矿地质特征及找矿潜力分析

通过结合周边矿区区域地质背景、典型矿床地质特征、成矿条件的分析,对预测区找矿潜力进行了预测。为苟江-后槽溶蚀洼陷带该区铝土矿后期勘查工作提供了预测分析依据,开展勘查工作后有望取得较大的找矿突破。     

激光焊接裂纹磁光成像频域特征分析

为了研究旋转磁场激励下激光焊接裂纹磁光成像在频域内的特征, 采用对激光焊接裂纹磁光图像进行2维离散傅里叶变换的方法, 进行了理论分析和实验验证, 取得了旋转磁场不同励磁强度下激光焊接裂纹的频谱图数据。结合裂纹磁光图的空域特征, 对所获裂纹频谱图灰度值为255的点进行统计分析。结果表明, 激光焊接裂纹磁光图像的频域特征和空域特征有一定的对应关系; 在一个变化周期内(885帧磁光图), 对应频谱图上会出现先变小再变大、再变小再变大或相反的变化过程, 最终回到初始状态。这一结果验证了旋转磁场下裂纹磁光成像规律的正确性, 对激光焊接缺陷的无损检测是有帮助的。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

基于神经网络算法的三维模型预取系统

三维漫游已经成为十分普遍的远程游览或监控的一种方式。三维漫游过程中,系统往往需要动态调用数据并生成三维模型,这会影响系统运行的效率,降低用户体验。针对这一问题,提出一种基于神经网络的智能预取系统。历史访问日志中,模型的特征与被访问频率之间的映射被提取出来,并用以训练系统。系统可以根据模型特征判断哪些模型更可能被用户请求到,并把它们提前存入内存中。通过某三维变电站实时监控与装配管理系统对该预取系统进行验证。结果表明,通过短时间(一天)对系统的训练,即可做出长期(三个月)的高准确率(90%)的预测,有效提高了系统运行的效率。     

海滨区冲填土层特大型储罐基础工程选型研究

江苏LNG储罐,位于盐城黄海海滨。废黄河及古淮河冲填土地质构造,沉积层厚达230 m以上,属中等软土。土质主要为回填土、粉土、粉质粘土、粉砂。特大型储罐荷载大,冲填土层如何满足抗压、抗拔、抗水平位移的技术规范要求,极具挑战性。桩基施工过程中,相互干扰,有孔壁坍塌、缩颈、泥皮、沉渣难清等可能。尤其考虑到对水平位移的敏感,设计上不宜选用高架承台结构,而应该从多种桩基类型方案里挑选优化。文章对于软土地基条件下,大型储罐基础工程的设计选型,进行了总结分析。对软土地基条件下大体积储存设施的设计和施工,具有针对性的借鉴作用。