气流粉碎技术在锑工业上的应用

一、概述随着科学技术的迅速发展,各个工业领域对粉体的超细粉碎提出了迫切的要求,而目前国内的各类粉碎机要使粉体达到1微米以下是很困难的。气流粉碎机是一种新的粉碎技术设备,它能担当起连续和大量的超细粉碎任务,已广泛应用于所有粉体加工领     

基于人脸检测与SIFT的播音员镜头检测

播音员镜头的检测是新闻视频结构化的关键步骤之一.提出了一种基于人脸检测与SIFT特征点匹配的播音员镜头自动检测算法.该方法首先利用人脸检测器过滤出具有人脸的候选镜头,然后利用颜色直方图判断镜头是否可能相似,再利用SIFT特征点匹配从候选镜头关键帧中找出相关的镜头组,最后利用各镜头组的信息判断出哪些是播音员镜头.对比传统的方法,该方法除了训练一个通用的人脸检测器外,不需要模板,也不需要针对某类新闻节目训练特别的分类器,可以直接利用算法对新类型的新闻节目提取播音员镜头.实验结果表明,该算法能够广泛地适应于各种不同种类的新闻节目、不同视觉质量的视频,可以有效地应用于新闻视频分析.     

改进的遗传算法在数字滤波器优化应用研究

研究数字滤波器自动生成优化问题.针对传统的数字滤波器在优化设计时,容易往往出现难以调整波形系数,与硬件接口程序复杂,开发周期长等问题缺陷,为了解决上述问题,提出了一种采用改进的遗传算法应用于FPGA数字滤波器的优化设计中,利用了遗传算法全局优化概率检索的优点,求解复杂系统优化问题.把求解滤波器参数的问题数学化为性能指标优化模型,采用改进的遗传算法求得特性符合要求的滤波器参数值,仿真结果表明,设计系统软件界面可以根据用户设定的滤波参数,自动设计出符合要求的数字滤波器RTL.系统性能高效,能够大大提高滤波器的设计效率.数值仿真表明了算法的有效性.     

交换钢包过程对IF钢连铸板坯表层洁净度的影响

采用ASPEX扫描电镜中的自动特征分析功能研究了交换钢包过程（取样浇次第4、5炉）对IF钢连铸板坯表层的洁净度的影响,且对比研究了交换钢包过程浇铸铸坯（交接坯）与正常浇铸铸坯（正常坯）的表层洁净度.结果表明：正常坯与交接坯中尺寸大于20μm的表层夹杂物可分为三类：（1）簇群状Al₂O₃（包括气泡+簇群状Al₂O₃）;（2）簇群状TiO_x-Al₂O₃夹杂物;（3）保护渣夹杂物.正常坯表层的大型夹杂物主要为簇群状Al₂O₃,没有检测到保护渣夹杂物.换包开浇后铸坯总氧质量分数从14×10^-6增至17×10^-6,交接坯表层检测到较多的第2夹杂物,说明钢包开浇后钢水被轻微氧化.此外,钢包开浇后剧烈的液面波动也导致了保护渣的卷入.在当前工艺下,换包对IF钢铸坯表层洁净度的影响长度约为11m.     

一种高效过滤-提纯音频大数据检索方法

针对互联网音频大数据的高速检索问题,结合音频指纹技术与过滤-提纯思想,提出一种面向音频大数据的鲁棒高效检索方法.在经典的Philips音频指纹基础上,提出了一种基于bag-of-features(BoF)的音频中间过滤指纹用于快速缩小检索范围,与Fibonacci Hashing检索相比提高检索速度约130倍;并设计了一种基于阈值的固定间隔抽样匹配方法,大幅减少匹配计算量,进一步提高检索速度可达140倍.实验结果显示：使用该方法在约10万首音频中对不同时长的音频片段进行批量检索,平均检索时间均小于1s;对音频进行MP3转换、重采样、随机剪切后再检索,召回率均在99.47%以上,理论准确率接近100%.     

灌阳县新街乡土地整治项目土地平整设计

根据灌阳县新街乡土地整治项目的基本情况,介绍了土地平整思路、设计原则及要点,总结经验,指出土地平整中应注意的一些问题,为类似工程的设计提供参考。     

“物联网+”智慧医院的整体构想

本文阐述了医疗物联网是院内各种应用系统的网络基础,其主要特点是能够将医院的无线数据网、医疗遥测网络、RFID定位网等多张网络合为一体,实现"一网多用、多网合一",提高资源利用效率,减少医院的建设成本。     

新型轻质钢渣加气混凝土的实验研究

利用钢渣生产绿色轻质混凝土材料对钢渣的资源化利用具有重要意义.为了确定钢渣、矿渣、粉煤灰掺量和碱含量对轻质混凝土材料抗压强度的影响,采用正交分析法进行了九组配比实验.研究表明,四个正交因素对钢渣加气混凝土抗压强度的影响顺序为:碱含量＞钢渣掺量＞矿渣掺量＞粉煤灰掺量,其中碱含量与钢渣掺量的影响最为显著.此外,还通过单因素控制法研究了铝粉掺量及水料比对钢渣加气混凝土性能的影响,得出了加气混凝土干密度与抗压强度之间的关系.研究发现钢渣加气混凝土抗压强度随着干密度增加呈上升趋势,且干密度和抗压强度之间是非线性关系.最后得到了钢渣加气混凝土的最佳优化配比,其抗压强度为3.43 MPa,满足绿色轻质保温材料的抗压要求.     

基于个体协同触发强化学习的多机器人行为决策方法* .txt

摘要：为了提高多机器人行为最优决策控制中强化学习的效率和收敛速度,研究了多机器人的分布式马尔科夫建模与控制策略。根据机器人有限感知能力设计了个体 协同感知触发函数,机器人个体从环境观测结果计算个体 协同触发响应概率,定义一次触发过程后开始计算联合策略,减少机器人间通讯量和计算资源。引入双学习率改进Q学习算法,并将该算法应用于机器人行为决策。仿真实验结果表明,当机器人群组数量在20左右时,本文算法的协同效率较高,单位时步比为1085 0。同时距离调节参数η对机器人协同搜索效率有影响,当η=0008时,所需的移动时步比和平均移动距离都能达到最小值。通过双学习率的引入,该算法较基于环境模型的强化学习算法具有更高的学习效率和适用性,平均性能提升35%,对于提高多机器人自主协同能力具有较高的理论意义及应用价值。 .txt