工业设计在身边——电源插座的设计

在网络上流传着一种说法,"电源插座是最反人类的家用设备之一"。我们常用的传统电源插座一般会提供两相和三相各一个插口,但由于距离过近以及电源插销样式不一,这两个插口的利用率往往只有50%。插孔距离和插头形状的问题也同样出现在很多接线板上。为了解决这样的问题,工业设计师们,提出了这样的想法……     

不同距离裂隙对爆炸裂纹扩展影响的试验研究

为了研究不同距离裂隙对爆炸裂纹扩展的影响规律,以有机玻璃为试验介质,分别研究了裂隙距炮孔距离l=20、30、40、50、60 mm时,爆炸空腔、径向裂纹、层裂裂纹、翼形裂纹的形成及扩展规律。研究结果可为优化裂隙岩体的爆破参数提供参考。     

海洋工程中压力容器和管线高压气密试验安全距离的计算与应用

气密试验是测试压力容器及管线系统在工作状态下密封性能的试验。根据不同工作压力的容器和管线系统,气密试验压力也不同。压力较高、容积较大的气密试验危险性非常大,容易造成严重的工程事故。气密试验中的隔离距离是保证试验安全的最重要环节,本文介绍气密试验安全距离的理论计算与实际应用。     

基于组合赋权方法的用户购车倾向评价

为准确快速地衡量用户的购车倾向,提出一种基于主客观组合赋权的用户购车倾向评价方法。利用多赋权法的兼容性特点保证指标权重的合理性并减少组合权重数量,根据购车倾向与已购车事件的相关性特点,基于真实购车用户数据构造理想点并修正指标权重,以提高购车倾向评价的准确性。实验结果表明,与传统理想点法和未经筛选直接加权的方法相比,该方法可在降低运算复杂度的同时,提高评价效果的准确性。     

基于改进网格运动统计特征的图像匹配算法

为了解决尺度不变特征变换（SIFT）算法在图像匹配中匹配正确率低、耗时长等问题，提出一种基于改进网格运动统计特征RANSAC-GMS的图像匹配算法。首先，利用快速旋转不变性特征（ORB）算法对图像进行预匹配，对预匹配的特征点采用网格运动统计（GMS）来支持估计量以实现正确匹配点与错误匹配点的区分；然后，采用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法通过匹配点间的距离相似性对特征点进行筛选，并采用评价函数对筛选后的新数据集进行重新整理，进而实现对误匹配点的剔除。采用Oxford标准图库和现实中拍摄的图像对图像匹配算法进行测试对比，实验结果表明，所提算法在图像匹配中的平均匹配正确率达到91%以上；与GMS、SIFT、ORB等算法相比，该改进算法的近景匹配正确率和远景匹配正确率分别最少提高了16.15个百分点和3.56个百分点，说明它能有效剔除误匹配点，进一步提高图像匹配精度。     

无线传感网络中事件发生Leach算法的研究与改进

LEACH算法在无线传感网络中的应用十分广泛,但是实际的应用环境中由于事件发生对节点能量分布有很大的影响。有事件发生时的算法是在考虑有事件发生时对整个网络的影响,通过对LEACH算法的改进,加入事件对节点的能量的影响,同时考虑到节点距离事件远近数据发送对该节点能量的影响,把该影响加入到对节点的影响中去,得出新算法跟能符合在有事件发生时的结论。     

MD-RBM神经网络模型及其在材料微结构中聚类研究

在传统的RBM神经网络的基础上提出一种新颖的MD-RBM神经网络模型用于超高碳钢微结构高维图像数据的特征学习。该模型利用新的乘法距离(MD)取代欧式距离以计算高维图像数据之间的距离关系,有效缓解欧式距离在高维数据中的不稳定性问题。MD-RBM神经网络模型利用少量的成对约束监督信息引导其编码过程,使得一部分图像数据的隐藏层特征更加聚集在一起,而且同时使得一部分图像数据的隐藏层特征更加分散,由此得到高维图像数据的隐藏层特征表现出很好的聚类性能。实验选择两种经典聚类算法Affinity Propagation(AP)和Spectral Clustering(SC)作为对比,结果显示,基于MD-RBM模型的聚类识别算法比原始聚类算法、半监督算法以及基于RBM模型的聚类算法都表现出更优的聚类性能。     

好大一张“视网膜”

最近儿子迷上了《神奇校车》系列丛书,其中一本《探访感觉器官》中讲到,孩子们乘坐能缩小成灰尘一样大小的神奇校车,钻进了警察琼斯的眼睛里,一场惊心动魄而又险象环生的探险在"巨人"的感官世界中心开始了。学生们随着外界的光线,通过眼睛的角膜、瞳孔、进入到视网膜中。这里就