Personality Organizations, Psychiatric Severity, and Self and Object Representations.

This study examined the hypothesis that psychotic, borderline, and neurotic personality organizations (POs) present a progressive differentiation between self and object representations and an increasing integration of their bad and good aspects. Fifty patients participated in the study. Measures included scales of self and object representations (S. J. Blatt, S. A. Bers, & C. E. Schaffer, 1993; S. J. Blatt, H. Wiseman, E. Prince-Gibson, & C. Gatt, 1991), as well as the Personality Organization Diagnostic Form (L. Diguer & L. Normandin, 1997) and estimations of psychiatric severity. Results showed that PO groups differed in terms of the integration of the object and its valence. It was also observed that although object and self representations were closely intertwined, the latter showed more discrimination between POs than the former. Psychiatric severity was shown to correlate more with object representations than self representations. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

数控车床加工效率的优选研究

以齿轮零件为例,介绍了数控车床加工时对怎样合理安排加工顺序,走刀路线、刀具的选择及切削要素的确定进行了分析,对在数控车床上加工类似零件有一定的参考价值。     

基于红外焦平面阵列读出结构的非均匀校正算法

空间固定图案噪声严重影响了红外探测器的成像质量,它主要是由于焦平面阵列上各探测单元对于同一辐照的光电响应不完全一致所造成。另外,多通道图像数据采集电路的非均匀性更加重了这种噪声。本文提出了一种基于红外焦平面阵列读出结构的非均匀校正算法,它将校正过程分成两步。首先利用恒定统计方法滤除由通道放大器引起的固定图案噪声,然后再将处理结果通过改进的神经网络方法,进一步校正由探测器响应而产生的非均匀性。由于该算法是递推进行,并且具有收敛速度快、计算复杂度低等优点,因此易于工程实现。文中详细阐述了算法的基本原理及其流程,并用仿真数据和真实红外数据对算法性能进行验证,取得了较好的效果。     

基于覆盖粗糙集模型的层次聚类算法

目前大部分聚类算法只适用于处理属性取值为单值的数值型数据,介绍了一种新的基于粗糙集理论的聚类算法,该算法不仅可用于取值为单值的数值型数据聚类,而且能够用于取值为多值的非数值型数据聚类.该算法利用基于相容关系的属性最小覆盖来求解对象各属性的对象属性信息粒.在此基础上,通过对象属性信息粒和对象粗糙相似度的运算构建各对象的相容粒.最后,把具有相同相容粒的对象视为同一等价类,从而实现对论域的聚类,进而对数据对象进行层次聚类.实验结果表明,该算法是可行的.     

对象随型粗糙面近红外单目视觉测量与基准图像自愈

针对复杂应用环境中近红外单目视觉位姿测量系统偏离预置合作目标对象后,无法完成位姿测量的特殊情况,提出一种以合作目标周边随型粗糙面图像为测量对象的单目视觉测量方法,以及图像受损后的动态自愈方法。通过将实时获取的随型粗糙面图像特征与预存基准图像特征进行匹配计算,完成特殊情况下的应急测量。同时,为减少随型粗糙面图像污染或受损后对位姿测量精度的影响,实时计算污染或受损程度并动态自愈基准图像特征。实验结果表明,以随型粗糙面为对象的位姿测量精度稍低于合作目标对象,但能够满足特殊情况下的应急使用需求,提高了测量系统的鲁棒性;当随型粗糙面图像污染或受损达到70%时,采用自愈处理与未做自愈处理相比,方位角测量误差减少72%以上,验证了基准图像自愈方法的有效性。     

一种视频图像序列中运动对象的分割与跟踪算法

本文提出了一种视频图像序列中运动对象的分割与跟踪算法。该算法通过Canny算子检测出差帧图像的边缘信息,并结合当前帧与背景帧的边缘图像,提取出运动对象。在后续帧中通过建立前帧感兴趣运动对象与当前帧中各运动对象的帧间向量来跟踪当前帧中感兴趣的视频对象。实验结果表明,该算法可行,而且由于该算法简单、计算复杂度小,能很好地满足实时监控系统中对感兴趣运动对象的提取与跟踪。     

A test object with a line width less than 10 nm for scanning electron microscopy

Data are given on the test object for scanning electron microscopy in which the components (ridges) are of trapezoidal profile and have large angles of inclination for the side walls. The width of the top surface of a projection is less than 10 nm. Methods have been developed for measuring such dimensions of test objects on standard scanning electron microscopes. __________ Translated from Izmeritel'naya Tekhnika, No. 8, pp. 20–23, August, 2008.     

基于掩模金字塔的高精度全局运动估计算法

在视频序列的全局运动估计中,前景运动对象的存在常常会大幅度地降低估计的精度,为此提出一种对前景对象自适应的高精度全局运动估计算法.该算法以像素块为单位,利用块内外点的比重判定前景区域,同时引入马尔可夫聚类方法进行后处理,有效地提高了运动对象的定位精度;通过对目标函数引入权重系数增强对残差的鲁棒性,以进一步提高算法的估计精度.此外,基于像素掩模的3层金字塔构建序列图像,并将改进的梯度方法引入到优化过程中,提高了算法的实时性.对不同运动类型的标准视频序列的实验结果表明,该算法有效地提高了全局运动估计的精度和速度.     

基于SOA的校园遗产系统集成模型研究

为解决当前高校资源信息缺乏有效共享、应用缺乏有效集成、用户缺乏统一接口等问题,提出了一种面向服务体系架构的校园遗产系统集成模型及其对应的集成方案(CRPWare).CRPWare方案利用SOA框架可以有效地将高校资源和相关遗留系统平台软件集成起来,统一以Web门户方式进行交互,如各种资源的描述、注册、访问和发布等.通过与CDRBA和Web技术的集成模型比较,SOA体系架构可以解决高校各教学机构间资源和服务的异构问题,消除"信息孤岛".     

基于YOLO的钢缆表面损坏检测

为了解决检测钢缆表面损坏时检测设备资源有限、时间过长等问题,将深度学习的先进技术以及卷积神经网络(CNN)应用于钢缆表面损坏检测.提出了一种基于YOLO的缺陷检测网络模型,将GhostNet融入主干网络,并基于ShuffleNet及注意力机制提出了新的特征提取模块(ShuffleC3),再对Head部分进行剪枝改进.实验结果表明,改进后网络相比基线YOLOv5s的平均精度提高1.1%,参数量和计算量分别降低了43.4%和31%,模型大小减少了42.3%.可以在降低网络计算成本的同时,保持较高的识别精确度,更好地满足了对钢缆材料表面损坏检测的要求.