应力吸收层沥青混合料的低温抗裂性能

通过对自主研发的Sampave等3种改性沥青结合料和不同级配的应力吸收层沥青混合料进行低温弯曲和低温蠕变试验,分析沥青结合料和矿料级配对应力吸收层沥青混合料低温抗裂性能的影响.结果表明:自主研发的Sampave特种改性沥青混合料具有优良的低温抗裂性能,但单一改性剂SBR改性沥青并不能达到应力吸收层沥青结合料的性能要求;矿料4.75 mm、0.075 mm筛孔通过率对其低温抗裂性能影响较敏感.     

矿用产品金属外壳的电磁屏蔽效能分析

对采用单层不锈钢外壳的矿用产品的电磁屏蔽效能进行了分析与计算,得出产品金属外壳的电磁屏蔽效能与采用的金属材质、厚度以及因加工工艺形成的隙缝、开孔有关,为提高矿用产品的电磁屏蔽性能提供了工程经验。     

铝合金中锌、铁的快速测定--原子吸收分光光度法

样品以盐酸溶解，加入过氧化氢助溶，蒸至近干．加入1 1盐酸提取，移入100mL容量瓶中，分取部分溶液于50mL容量瓶中，调整盐酸酸度为5％，用水稀至刻度，摇匀后，以空气-乙炔火焰水相直接测定锌和铁。为了消除大量基体元素的影响，在标准系列中加入相当量的铝。此方法快捷、简便，亦可用于锰、镁、铜、铅、镍的测定。     

智能监控系统中一种改进的目标检测算法

目标检测算法是智能监控系统研究领域中的一个重要课题,基于混合高斯模型的背景差分方法是其中一种广泛使用的目标检测方法,但是,在当场景本身发生变化,如当静止的物体开始移动时,存在背景模型对背景的变化的不能快速、及时地响应等问题。本论文针对运动目标的检测,提出了一种新的混合高斯模型自适应更新算法,它能够快速准确地初始化背景模型,加强模型适应场景变化的能力。仿真实验结果表明,该算法准确性高,运算速度快,能够较快适应背景的变化,可以满足实时检测的需要。     

太阳能溴化锂吸收式制冷系统吸收特性的研究

太阳能溴化锂吸收式制冷系统的吸收器采用传热、传质分离装置,利用预冷器预先冷却和喷淋吸收的方法完成对传热、传质的分离。通过建立吸收器的计算模型,分析冷冻水出口温度、冷却水进口温度、热水温度、喷淋温度、喷淋密度等因素对传热、传质的影响。利用传热、传质分离方法,使系统的吸收特性得到强化,从而使系统获得较高的性能系数。     

红外吸收法测硅铁中的超低硫

应用高频红外碳硫仪,建立了硅铁合金中超低硫测定方法,对选择适当的测定条件如助熔剂、分析时间等进行了探讨,最佳测定条件:最大工作电流为400～480 mA;载气纯度为99.99%;陶瓷坩埚需经1 100℃灼烧2 h后,可使空白降至最小;硫元素最短分析时间为40 s,比较水平为5.00.     

氨水脱硫液质量对H2S吸收的影响

研究了H2S吸收液中酸性杂质对吸收平衡的影响，研究表明，H2S在脱硫液中的溶解量随着活性氨的增加而提高，随杂质含量的增加而减少，对于酸性物较多的吸收液，应相应提高总氨量，以提高脱硫液中的活性氨含量。     

一种适应光照多变的夜间前景提取方法

夜间前景提取是智能监控的必要处理过程,也是新时代下店铺防盗的高效手段。提出了一种在强弱光多变下具有检测鲁棒性的动态目标自动提取算法。在亮度通道上利用直方图均衡技术根据设置参数自适应灰度增幅,结合Canny边缘图像进行差分处理,最后给出前景提取算法。实验结果表明:在强弱光不同光照环境下,该方法可以很好的削弱不同光照对前景提取带来的多噪声、过度曝光等影响,提高前景对比度,相比其他方法,显示效果清晰完整,并满足实时性要求。     

面向隐私保护联邦学习的医学影像目标检测算法

联邦学习技术是一种新型多机构协同训练模型范式,广泛应用于多领域,其中模型参数隐私保护是一个关键问题.针对CT影像综合性病灶检测任务,提出隐私保护的联邦学习算法.首先部署松散耦合的客户端-服务器架构;其次在各客户端使用改进的RetinaNet检测器,引入上下文卷积和后向注意力机制;最后完成联邦训练.各客户端使用局部更新策略,采用自适应训练周期,局部目标函数中加入了限制项;服务器使用自适应梯度裁剪策略和高斯噪声差分隐私算法更新全局模型参数.在DeepLesion数据集上的消融分析说明了算法各部分的重要性.实验结果表明,改进的RetinaNet检测器有效地提升了多尺度病灶的检测精度.与集中数据训练模型范式相比,联邦学习所得模型性能略低(mAP分别为75.33％和72.80％),但训练用时缩短近38％,有效地实现了隐私保护、通信效率和模型性能的良好权衡.     

一种使用帧间差值的图像传感器片上视频压缩算法

为了减少图像传感器视频数据的输出,提出了一种通过编码相邻两帧之间差值的无损视频压缩算法.算法首先将基于差分脉冲编码调制原理的差分操作在模拟域实现,减小了电路的复杂度.然后两帧之间的差值被基于块的无损压缩方案编码.实验结果证明,压缩后的图像数据可以被无损失的还原.通过对7个具有代表性的8位深度1280×720@60 fps的样本视频进行测试,在块大小为4×4和模式切换阈值为63时实现了最佳的压缩效果.在几乎没有光的条件下压缩率高达78.5％.在复杂运动场景下该算法压缩率为43.5％.提出的压缩算法更适用于长时间处于静止场景的视频录制.