碳含量对Si-Mn-B铸钢显微组织和抗磨性的影响

研究了含1.5%Si-2.5%Mn-0.006%B和少量稀土、镍、铬、钛等合金的Si-Mn-B铸钢经900℃正火的显微组织和在销盘磨损和湿砂橡胶轮磨损条件下的抗磨损性能.钢中碳含量分别为0.17%、0.25%、0.34%、0.47%和0.53%.结果表明,碳含量较低时,主要形成粒状贝氏体,随着碳含量增加,钢的正火组织向针状贝氏体、上贝氏体和下贝氏体过渡,且组织变细.钢的硬度随碳含量增加而增大,冲击韧度随碳含量增加而下降.Si-Mn-B铸钢的耐磨性随碳含量的变化比较复杂.在销盘磨损条件下,使用低硬度玻璃砂磨料时,随着碳含量提高,磨损量减少,耐磨性增加,另外,材料的磨损量随着载荷的增加而增加,使用高硬度碳化硅磨料时,碳含量对磨损量的影响不明显.在湿砂橡胶轮磨损条件下,也呈现碳含量增加,磨损量减少的现象.     

一种改进的基于3D-BN-GRU网络的行为识别算法

行为识别是计算机视觉研究一大热点,为了改善其计算量大、识别率低的问题,提出了一种基于三维卷积神经网络(3Dimension Convolutionnal Neural Network,3D-CNN)与门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit,GRU)相融合的行为识别算法。该算法采用keras框架,首先对3D-CNN结构进行优化,采用把大的卷积核用若干个小的串联起来的Block结构;然后在每层卷积层后采用批量归一化处理,并添加Dropout层以提高网络泛化能力;最后与GRU网络融合,使用Softmax进行分类得出结果。实验结果表明,所设计的融合网络有较高的识别率,达到94.5%。     

一种基于3D-CNN的微表情识别算法

微表情是一种持续时间很短暂的面部表情。针对其识别率低的问题,提出了一种基于三维卷积神经网络（3D Convolutionnal Neural Network,3D-CNN）的微表情识别算法。使用Keras作为网络框架,在3D-VGG-Block(3Dimension Visual Geometry Group Block,3D-VGG-Block)的基础上加入批量归一化算法以及丢弃法,提升网络深度与训练速度的同时有效地防止过拟合;针对数据集稀少的问题,采取随机设置起始帧的位置,提前设定每次读取帧序列的长度,循环操作,在将所有数据均遍历的同时,达到数据增广的目的。该算法在CASME II数据集上的识别率最高达68.85%,在识别率上有一定优势。     

基于亚像素精度分割的晶粒图像识别方法

机器视觉在工业产品质量控制中的应用越来越广,针对LED晶粒的质量检测问题,提出了一种基于亚像素精度阈值分割的方法进行LED晶粒图像的识别。首先通过图像增强及预处理,然后通过基于亚像素精度的阈值分割方法进行晶粒图像的预处理,再通过K值聚类算法进行感兴趣的区域提取,最后通过NCC归一化的方法进行晶粒位置的识别及定位。实验结果表明,提出的亚像素精度阈值分割和NCC归一化定位算法相结合的方法应用在LED分拣机中,能准确地识别出LED晶粒图像。     

基于眼和嘴定位的人脸归一化算法研究

人脸归一化处理是人脸识别的关键预处理步骤,本文提出了一种基于眼和嘴定位的人脸归一化算法。首先通过直方图均衡化法消除不均匀光照对人脸图像的影响;再通过灰度投影法对人脸的双眼和嘴部中心进行定位;然后根据双眼的定位结果,通过仿射变换法进行人脸平面内旋转,实现几何位置的归一化;最后根据双眼和嘴部中心的精确定位信息进行横向和纵向的缩放,实现大小的归一化。该算法运算量小、简单可行,并具有良好的定位效果和归一化效果。     

一种基于3D-BN-VGG网络的行为识别算法

针对当前人体行为识别准确率低、计算量大等缺陷,提出了一种基于三维卷积神经网络（3D Convolutionnal Neural Network,3D-CNN）结合批量归一化（Batch Normalization,BN）及改进的视觉几何组(Visual Geometry Group,VGG)网络的行为识别算法。该算法首先对3D-CNN结构进行优化,在三维空间采用了多个小卷积核卷积层堆叠的Block结构;同时在网络结构中引入BN算法,将卷积层输出的特征图每一维进行独立的批量归一化处理;之后在Block结构中增加了Dropout层以提高网络泛化能力以及将3D-CNN网络层数加深到了13层,提高了高层次抽象特征的提取能力;最终使用softmax进行分类得出结果。实验结果表明所设计的3D-BN-VGG网络在行为识别方面有较高的识别率。     

多维联合分布计算方法及其在水文中的应用

本文针对多维对数正态分布，采用统计试验方法，比较研究了基于正态化变换的Moran方法、传统经验频率方法(empirical frequency method简称EFM法)和将多维转化为一维的费永法(FEI)方法共3种多维联合分布计算方法的统计性能。在此基础上，应用南水北调东线工程沿线不同水文区主要站点年径流资料，分析了长江、淮河及黄河流域年径流的丰枯遭遇组合概率。统计试验结果表明，在研究的3个多维联合分布频率计算方法中，Moran方法具有最优的统计无偏性和有效性。对南水北调东线工程沿线区域主要河流径流丰枯组成的分析也表明，Moran方法可以为径流丰枯组合的频率分析提供合理的计算结果，是解决多变量水文统计计算问题的有效方法。     

深度生成式模型在临床术语标准化中的应用

临床术语标准化任务是医学统计中不可或缺的一部分.在实际应用中,一个标准的临床术语可能有数种口语化和非标准化的描述,而对于一些应用例如临床知识库的构建而言,如何将这些描述进行标准化是必须要面对的问题.该文主要关注中文临床术语的标准化任务,即将非标准的中文临床术语的描述文本和给定的临床术语库中的标准词进行对应.尽管一些深度...     

发展冰酒要走科学规范化之路

冰酒是葡萄酒家族中的高贵品种,具有独特的果香、口味和色泽。冰酒的生产对原料的品种、质量和发酵贮存条件都有严格要求。我国的冰酒生产还处于发展阶段,并显示了无限的商机。目前冰酒生产仍然存在原料不符合规范要求、采用人工冷冻处理原料、补加糖分和用浓缩葡萄汁稀释等弊端。因此,应规范生产,加强监管,制定冰酒标准,实施原产地域保护等措施;为冰酒发展提供一个良好的发展环境。（孙悟）     

全准噶尔盆地解释项目数据库地震数据加载方法

准噶尔盆地地震数据复杂,基准面不统一,数据质量参差不齐。通过对原始地震数据进行振幅归一化,将基准面统一到固定水平面,形成了一套数据质量良好、基准面统一的地震数据库,可满足目前科研生产的需求。