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。     

X射线荧光光谱分析法在检测铁矿石组分中的应用

在检测铁矿石组分中科学合理的应用X射线荧光光谱分析法,既能大幅度提升检测的灵敏度,又能有效消除非均质效应,从而保证检测结果的精度。基于此,文章结合理论实践,在简要阐述X射线荧光光谱分析法原理和结构组成的基础上,分析了具体的应用过程,希望能够对从事铁矿石检测工作的相关人士提供一定的帮助和参考。     

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。     

医学专业大学新生适应问题与应对方式、人格特征相关研究——以海南医学院医学新生为例

目的:了解医学专业大学新生适应问题的现状,不同医学生在适应问题、应对方式的选择及人格特质层面的差异并分析适应性与应对方式及人格特质的关系。方法:采用大学生适应性量表(CCSAS)、大五人格量表以及应对方式量表对海南医学院322名医学专业大学新生进行测评。比较不同性别学生各量表评分情况,分析各量表间的相关性。结果:男学生校园生活适应、情绪适应评分及适应性总分均高于女学生(P<0.05)。不同性别学生各项应对方式评分及总分比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。男学生情绪稳定性、外向性及宜人性评分低于女学生(P<0.05)。外向性、开放性、宜人性和谨慎性与适应性量表各维度均呈正相关(P<0.05),情绪稳定性与适应性量表各维度均呈负相关(P<0.05)。解决问题和求助与适应性量表各维度均正相关(P<0.05),适应性量表各维度和自责、幻想、退避及合理化均呈负相关(P<0.05)。结论:医学专业大一新生对大学新生活存在不适应问题,其中男生对新环境的适应性更强,女生情绪稳定性、外向性及宜人性更强。外向性、开放性、宜人性和谨慎性与适应性均呈正相关,情绪稳定性与适应性均呈负相关;解决问题和求助与适应性均正相关,自责、幻想、退避及合理化与适应性均呈负相关。     

黄土高原上的“金腰带”——记国家地理标志产品陕西苹果

<正>陕西苹果,天生丽质。它生长在海拔高、光照足、昼夜温差大、土层深厚的渭北黄土高原犹如黄土高原上缠裹的一条绿色的"金腰带",蔚为壮观。独特的自然条件造就了陕西苹果"色泽艳丽、角质层厚、果肉香脆、酸甜适度、耐贮运"的品质特征。【产品概况】产品名称:陕西苹果国家公告号:国家质量监督检验检疫总局2003年第91号保护范围:陕西渭北优生区29个县(市、区),包括陕西渭北地区宝塔区、富县、宜川、洛