陈宏谋在天津的治水活动

天津是一座与水利事业关系密切的城市。在它的建立和发展过程中,始终伴随着航运、防洪、城市的供水和排水、农田水利等一系列事业的发展。天津历史上的有名治水人物众多,清代的陈宏可称为其中的佼佼者。陈宏谋,字汝咨,广西临桂人。雍正元年(1723年)举进士,步入仕途。此后30余年间 ,他先后在12个省内工作过,担任过21种不同的职务,曾历任陕甘总督、两广总督、湖广总督、兵部、吏部、工部尚书等要职。陈宏谋对水利很有研究,许多地方都有他治水业绩的记录。据说他每到一地都要把管辖范围内的村庄河道描绘成图,挂在墙上,“环复审视,兴作皆就理”。他在天津的治水活动,表明这一记载是正确的。乾隆三年至五年(1738～1740年)陈宏谋任直隶天津     

一种准确确定封隔器坐封位置的方法

应用弹性力学理论,对封隔器坐封前影响油管柱轴向变形的主要因素如油管自重、温度效应、浮力和横向效应等做了详细分析,得出油管总轴向变形量的计算公式。实例计算表明,封隔器坐封前油管柱的总轴向变形量与油管柱长度的平方成正比,其比例系数与油管的线密度、内外径、弹性模量、泊松比、热膨胀系数、压井液密度和地温梯度有关。计算出油管柱任意长度下的总轴向变形量,即可准确确定封隔器的坐封位置。     

永久式防倒灌隔水采油工艺在长庆油田的应用

长庆油田存在严重的套管腐蚀损坏,采取的主要治理措施是隔水采油工艺技术。原有隔水采油工艺存在隔采周期短、检泵时水层倒灌污染油层、多次隔采后坐封难度大等问题,为此,试验应用了永久式防倒灌隔水采油工艺。现场试验、应用表明,该工艺具有隔采成功率高、隔采周期长等优点,能有效防止检泵时上部水层倒灌污染油层,具有很好的应用价值和推广前景。     

移动式阴极的扫描参数对脉冲电化学光整加工的影响分析

移动式阴极在脉冲电化学光整加工中的应用，有效地改善了流场、电场及温度场的分布，在简化阴极设计的同时，提高了光整效果。通过理论并结合实验分析表明：扫描参数的合理匹配是提高脉冲电化学光整加工效果的关键工艺因素之一。实验中，在参数适当匹配并结合其他参数的条件下，对试件表面经少许几次扫描后，将试件的原始表面粗糙度Ra由1．7μm降至0．2μm以下。     

面向增量同生主题的维吾尔文爬虫的研究

针对传统的主题爬虫对网页信息缺乏在知识层面上的处理和理解的问题进行了研究,提出了一种面向增量同生主题的维吾尔文爬虫,通过建立一个增量主题词库优化传统的主题模型,来描述维吾尔文关键词的应用语境及场景,提高了计算网页相关度的准确率。用改进的IC主题敏感算法来预测子页面优先级,过滤无关的网页地址。依据上述方法编写爬虫系统,用构建的维吾尔文语料库进行实验,表明了基于此模型的爬虫具有更好的稳定性和准确度。     

微分进化算法整数编码策略实现研究

微分进化算法（DE）是模仿生物进化“优胜劣汰、适者生存”的一种随机优化算法,具有简单、快速、鲁棒性好等特点,已经得到广泛应用.通过运用微分进化算法的整数编码方法,在整数空间中求解,并在实数空间中计算解的适应度.使用测试函数对程序进行测试,证明了整数编码解对空间个体中寻优的快速性、准确性.     

真实图像转换的水墨图像绘制模拟

目的：中国水墨风格模拟是非真实感图像模拟的重要研究课题,现有的模拟算法对于边缘绘制的连贯性不足、颜色汇聚不平滑,导致效果生硬、色彩表现力不强。为此本文提出一种真实图像转换的方法来对图像进行水墨风格化处理。方法：首先利用改进的基于流的高斯差分滤波来生成边缘轮廓;接着运用了各向异性Kuwahara滤波实现了墨色的汇聚以及自然过渡;最后引入Perlin噪声模拟背景宣纸的褶皱感。结果：实验表明,本文方法能够实现真实图像输入到水墨画风格图像输出的转换,处理速度快。结论：本文提出一种真实图像转换的水墨图像风格化处理方法,实验结果表明,该方法可以在不破坏原图像结构的基础上获得很好的水墨模拟效果。     

HMM与神经网络相融合的低资源语音合成方法

为了提高语音合成自然度和稳定性,提出HMM与深度神经网络相融合的,以维吾尔语作为实验语言的语音合成方法.基于深度学习的端到端语音合成方法存在生成速度慢、稳定性及可控性不够好,但是合成语音自然度高,而基于HMM的方法系统稳定性好,合成语音自然度不如端到端的方法.因此,系统前端部分利用HMM(马尔科夫模型)获取维吾尔语固有的语言特征,后端合成部分利用深度神经网络框架建立自回归模型.前端文本分析用HMM模型获取语言特征,后端合成用不同的神经网路模型,并进行了对比试验.最后对于实验结果进行了评测.实验结果验证了基于HMM+BiLSTM的语音合成方法的效果最好.     

图像3D轮廓提取

针对现有3D轮廓提取方法计算量大、图像立体匹配难、图片中含有大量噪音的问题,提出了一种利用早期认知视觉系统提取图像3D轮廓的方法。早期认知视觉是连接早期视觉和认知视觉的中间平台,通过早期认知视觉系统提取出图像的2D基元,2D基元是图片小块,有丰富的语义信息包括位置,方向,相位和三色值;再由两个立体图像的相一致的2D基元配对来构建3D基元,通过3D基元的共面性和共色性得到图像的3D轮廓。在Ubuntu10.04下,通过输入立体图片对,对这种方法进行了实验,实验结果表明图像的3D轮廓能完好地提取出来,有效地保留图像的必要信息并具有强抗噪性。     

显著性的无人机远距离障碍物检测

针对旋翼无人机的避障问题,结合人眼视觉的显著性注意机制和HOG特征,提出一种实时的障碍物检测算法。该算法首先采用形态Haar小波分解的方法构建增强图像,然后根据增强图像的投影曲线提取出障碍物的候选区域。其后,对障碍物候选区域进行尺度归一化后提取HOG特征,并采用线性SVM分类器进行分类判别。该算法采用C++语言实现,在Celeron 2.3GHz处理器、2G内存的单板计算机上测试分辨率为640×480的VGA视频图像的处理速度约为14f/s。实验结果表明该算法满足无人机在低空环境下的障碍物的实时检测需求。