Image and Feature Space Based Domain Adaptation for Vehicle Detection

The application of deep learning in the field of object detection has experienced much progress. However, due to the domain shift problem, applying an off-the-shelf detector to another domain leads to a significant performance drop. A large number of ground truth labels are required when using another domain to train models, demanding a large amount of human and financial resources. In order to avoid excessive resource requirements and performance drop caused by domain shift, this paper proposes a new domain adaptive approach to cross-domain vehicle detection. Our approach improves the cross-domain vehicle detection model from image space and feature space. We employ objectives of the generative adversarial network and cycle consistency loss for image style transfer in image space. For feature space, we align feature distributions between the source domain and the target domain to improve the detection accuracy. Experiments are carried out using the method with two different datasets, proving that this technique effectively improves the accuracy of vehicle detection in the target domain.     

聚合物-蒙脱石纳米复合材料的制备、结构与性能

从结构与性能的观点出发,将聚合物-蒙脱石纳米复合材料划分为插层型、层离型和混合型(插层型+层离型),探讨了影响蒙脱石纳米化的因素,提出了蒙脱石纳米化中值得注意的几个问题.     

石英砂加载混凝工艺的DOM去除特征与混凝机理

为处理未纳入管网的市政污水,采用石英砂加载混凝工艺,考察石英砂的粒径及其投加量对处理效能的影响,分析了溶解性有机物(dissolved organic matters,DOM)的去除特征,并探讨了石英砂加载混凝机理。结果表明,与常规混凝相比,当石英砂的粒径和投加量分别为200目和 1.0 mg/L 时,石英砂加载混凝工艺对污水中浊度、COD的去除率分别为97.55%、59.2%,优于常规混凝;石英砂加载混凝工艺可明显去除芳香类、共轭双键、疏水性有机物,主要促进了腐殖质类物质的削减;石英砂通过架桥作用增加了絮体的密度,进而显著改善了絮体的沉降性能、强度;絮体的沉降性能、强度及再稳性能随着石英砂粒径的降低而升高。     

不同形貌Ga2O3纳米材料可控合成工艺研究

通过研究基片种类、加热温度、保温时间、冷却速度及是否加入催化剂等不同工艺参数对低维Ga2O3，纳米材料形貌的影响，确定出合成5种不同形貌β-Ga2O3纳米材料的工艺条件。场发射扫描电镜（FE-SEM）表明5种不同形貌α-Ga2O3纳米材料分别为纳米线、纳米棒、纳米带、纳米环及纳米片。X射线衍射（X-ray）分析结果表明不同形貌纳米材料均为晶格常数日=1．223nm，b=0．304nm，c=0．58nm，a=90°，β=103．7°，γ=90°的单斜晶系β-Ga2O3晶体。     

改进R-FCN模型的小尺度行人检测

目的 为了有效解决传统行人检测算法在分辨率低、行人尺寸较小等情境下检测精度低的问题,将基于区域全卷积网络（region-based fully convolutional networks,R-FCN）的目标检测算法引入到行人检测中,提出一种改进R-FCN模型的小尺度行人检测算法。方法 为了使特征提取更加准确,在ResNet-101的conv5阶段中嵌入可变形卷积层,扩大特征图的感受野;为提高小尺寸行人检测精度,在ResNet-101中增加另一条检测路径,对不同尺寸大小的特征图进行感兴趣区域池化;为解决小尺寸行人检测中的误检问题,利用自举策略的非极大值抑制算法代替传统的非极大值抑制算法。结果 在基准数据集Caltech上进行评估,实验表明,改进的R-FCN算法与具有代表性的单阶段检测器（single shot multiBox detector,SSD）算法和两阶段检测器中的Faster R-CNN（region convolutional neural network）算法相比,检测精度分别提高了3.29%和2.78%;在相同ResNet-101基础网络下,检测精度比原始R-FCN算法提高了12.10%。结论 本文提出的改进R-FCN模型,使小尺寸行人检测精度更加准确。相比原始模型,改进的R-FCN模型对行人检测的精确率和召回率有更好的平衡能力,在保证精确率的同时,具有更大的召回率。     

流感疫情出现后微博网民行为实证研究

针对微博用户间显性社交关系和实际互动频率不一致的现象,借鉴语义网络中描述本体的符号化思想,构建了一个由5类实体对象组成的微博信息流形式化模型,并用符号语言对新浪微博用户在2010年7月至2013年8月谈论流感疫情时涌现的信息扩散网络的提取过程进行了形式化描述。信息扩散网络的网络密度、聚类系数和网络直径等拓扑属性的测量结果显示:参与者互动网络具有无标度和小世界特性,微博空间的互动群体较为松散,而且构建的形式化符号体系可清楚描述用户关系、用户互动行为和信息扩散过程等信息传播时空信息。     

低碳结构钢的氢脆行为研究

采用宏观、微观、纳米等手段,开展低碳钢在酸性环境中氢诱导作用对其力学性能影响进行研究。从研究结果可以看出,氢浓度和腐蚀扩展速率存在一定关系,低碳钢暴露于富氢酸性环境28天后,体积弹性模量显著降低。通过微观结构分析,发现氢渗透引起的大晶粒的变形、裂纹和氢鼓包是性能下降的主要原因。此外,通过在不同时间对试样的不同区域进行纳米压痕,确定了氢对晶粒纳米弹性和纳米硬度性能的影响。在宏观、微观和纳米层面上对受到氢损伤钢的力学性能的进一步研究,将对低碳结构钢的维护和使用寿命预测提供一种新途径。     

输气钢管内壁椭圆形坑失效原因分析

为分析某输气用X52QS钢级无缝钢管内壁椭圆形凹坑失效原因,通过力学性能测试、金相检测、化学成分分析、扫描电镜（SEM）、物相（XRD）分析等手段,对该凹坑产生原因进行综合分析。结果发现,凹坑区的C、Cr、Mo、Ti、B等元素含量高于正常区,且偏聚在凹坑区;C、B元素含量超标,化学成分不均导致凹坑区金相组织不均匀,使凹坑区发生微观原电池反应,凹坑区成为阳极被腐蚀而减薄;此外,凹坑内表面的CaCO3和SiO2含量较高,造成凹坑区垢下腐蚀;凹坑区表面膜疏松造成浓差电池,在介质冲刷等共同作用下会加速腐蚀,凹坑区壁厚持续减薄,最终形成更大的椭圆形凹坑。最后对样管最薄凹坑剩余厚度进行计算,发现已无法满足设计压力要求,建议换钢管或者降低设计压力后二次利用。     

嵌入式Linux与现代模具数控加工技术(二)

在分析和讨论了嵌入式Linux技术在模具数控设备中的应用及其系统结构后，具体介绍了如何应用此技术，并进行系统的集成直到完成最后的产品。从嵌入式Linux内核的裁减、实时性模块的开发、图形用户界面的开发到设备驱动程序的编写，最后还就基于Linux技术的网络化制造技术进行了一定的研究。嵌入式Linux技术是各种模具加工数控设备中系统平台的一种较好的选择。     

闸坝调度对水质改善的可调性研究

以沙颖河干流上的槐店闸为代表性闸坝,提出一套闸坝调度对河流水质改善的可调性评估技 术方法。其内容包括:首先,对闸坝调度改善水质状况的可调性的概念及其内涵进行了界定;为了定 量评估闸坝可调性,进一步研制了闸坝调度影响模型(考虑闸坝及底泥影响的一维水动力和水环境模 型)和闸坝可调性的评价指标和评价方法;然后将以上方法应用于槐店闸,对槐店闸改善河流水质的 可调性进行了识别。