弱相互作用调控表面活性剂自组装(Ⅱ)——表面活性剂的结构与设计

介绍了表面活性剂的结构、性质以及分类,综述了阴离子表面活性剂、阳离子表面活性剂、两性离子表面活性剂、非离子表面活性剂的分子间弱相互作用。另外,简述了低聚型表面活性剂和其他新型表面活性剂的结构及应用。     

基于Gabor融合特征与深度自动编码器的笑脸识别方法

Gabor特征的人脸表情识别具有良好的识别性能,但同样存在特征维数大的缺点,该文提出用Gabor融合特征的方法来进行降维以解决维数大的缺点。深度自动编码器具有对人脸自学习的能力,能精确提取有用的信息,也有非线性降维的作用。考虑到Gabor融合特征降维幅度不大,便加入自动编码器进行二次降维,将经过二次降维的特征输入深度自动编码器进行笑脸识别。该文在实验过程中采用两个数据库(公开的GENKI数据库,实验采集的数据库)进行实验。实验结果表明经过Gabor融合特征的实部作为深度自动编码器的输入的识别率比传统方法和未经降维Gabor特征识别率高。     

一种基于机器视觉的表面缺陷快速检测方法

实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20％,误检率降低了3％.     

一种基于用户行为特征的精准容量预测方法

随着大流量套餐业务的推广,用户行为随之转变,网络资源的需求也不断升高。因此,文章提出一种基于用户行为特征的精准容量预测方法,提前做好市场容量预判,并结合用户行为特征实现场景化网络解决方案,确保用户感知。     

新媒体时代大学生网络学习特征分析

新媒体时代,大学生学习行为呈现新的特征,把握大学生的网络学习特征,对于做好信息时代教育教学具有重要意义。通过对南昌市6所高校289名学生的调查研究,总结出学生网络学习的自主性、碎片化、偶发性与非线性、零散性与系统性、共享性、开放性与病毒性、模糊化七个特征。经过独立样本t检验和单因素方差分析,发现在性别、专业、年级、生源地四个方面,不同特征存在差异。     

钛合金抛光工艺对表面变质层的影响

抛光工艺作为工件加工的最后一道工序,对工件表面质量影响很大。页轮抛光具有高速和自锐特点,能够抛光出高质量的工件表面,因此在航空航天领域应用广泛。本文从页轮抛光钛合金试验出发,研究了页轮粒度、页轮线速度和进给速度对表面变质层的影响。试验结果表明,抛光变质层内均为残余压应力状态,最大压应力层约为200μm;表面出现了加工硬化现象,最大硬化程度和深度分别为14.7%和20μm;微观组织中没有产生明显的晶粒扭曲和细化现象。