基于正交试验的粉煤灰高性能混凝土最佳配合比研究

为了研究粉煤灰高性能混凝土的最佳配合比,采用了正交试验方法,分别测量了28d和56d标准试件的坍落度与抗压强度,从而得出了混凝土主要影响因子与最佳配合比的结论。     

关于农村城镇化的探讨

作为农业大国,三农问题是我国经济工作重要内容,而农村城镇化是解决三农问题的有效途径,能够启动国内市场需求从而达到促进经济社会发展的目的。本文在分析农村城镇化的动力、现状基础上,重点分析了农村城镇化的居住建设,阐述了推进农村城镇化的城镇建设举措。     

计算机网络机房实验平台的探索与研究

在分析计算机网络机房功能和特点的基础上,结合计算机网络课程教学目标,从网络机房环境的搭建、网络机房管理维护、实验内容设计、实验指导书的编写等方面出发,探索出一套适用于计算机网络课程教学的实验平台,该平台对提升学生的计算机网络应用能力,加强网络课程的实验教学和网络机房的建设具有一定的指导意义。     

大型铝合金法兰筒树脂砂型低压铸造工艺改进

采用树脂砂型低压铸造工艺方法生产大型铝合金法兰筒,可使铸件内在质量、力学性能、金属利用率、生产效率等都得到相应的提高,生产成本却大大降低。     

融合三元卷积神经网络与关系网络的小样本食品图像识别

食品识别在食品健康和智能家居等领域获得了广泛关注。目前大部分的食品识别工作是基于大规模标记样本的深度神经网络,这些工作无法有效地识别只有少量样本的类别,因此小样本食品识别是一个亟待解决的问题。目前基于度量学习的小样本识别方法着重于探究样本之间的相似度信息,忽略了类内与类间更加细粒度的区分。学习类内与类间区分信息的主流方法是基于线性度量函数的三元卷积神经网络,然而对于食品图像而言,线性度量函数的鉴别能力不足。为此,引入可学习的关系网络作为三元卷积神经网络的非线性度量函数,进一步提出了一种基于非线性度量的三元神经网络用于小样本食品识别方法。该方法使用三元神经网络学习图像的特征嵌入表示,然后采用鉴别能力更强的关系网络作为非线性度量函数,基于端到端的训练方式来学习类内与类间更加细粒度的区分信息。此外,提出了一种可以使模型训练更加稳定的三元组样本在线采样方案。通过在Food-101,VIREO Food-172和ChineseFoodNet食品数据集上的实验结果可知,相比基于孪生网络的小样本学习方法,所提方法的性能平均提高了3.0%,相比基于线性度量函数的三元神经网络的方法,所提方法的性能平均提升了1.0%。文中还探究了损失函数的阈值、三元组采样的参数和初始化方式对实验性能的影响。     

浅议浙江省多层单元式住宅室内给排水设计

针对浙江省多层单元式住宅室内给排水工程设计中经常出现管道管径不适，给排水设施安装不规范，屋顶水箱容积计算不合实际，以及其它一些影响整个住宅工程质量和住户正常使用的问题，编制了各类方便和规范给排水设计的计算简式与图表，并提出了一些主要问题的防范措施。     

浅谈建筑太阳能一体化设计

阐述了太阳能利用在建筑节能中的重要意义,对推广中应注意的一些问题提出一些建议,并介绍了太阳能与建筑的几种结合方式,探讨了太阳能建筑节能的可持续发展前景,以促进建筑节能的发展。     

基于改进Richardson–Lucy算法的中子照相图像几何不锐度修正方法研究

中子照相系统因其特定的成像结构,使得成像后的中子照相图像不可避免地存在几何不锐度。为提升中子照相图像的质量,本文提出一种基于改进Richardson–Lucy算法的中子照相图像几何不锐度修正方法,该方法首先根据几何不锐度的形成原理构建点扩散函数,然后通过拉普拉斯算子和中值滤波方法去除图像中的γ白斑噪声,最后采用Richardson–Lucy算法对图像进行复原。采用线对模板样品进行测试,并与4种现有的中子照相图像几何不锐度修正算法进行对比,验证了本文算法可将衡量中子照相图像几何不锐度修正效果的平均梯度、空间频率指标分别提升60.23%和29.90%,能够实现几何不锐度的修正,同时解决图像复原过程中γ白斑噪声的放大问题,为实现高分辨率的中子照相提供重要技术支撑。     

基于信息素质的计算机基础教学过程的优化

为了进一步提升学院的信息素质,适应信息技术的发展变化,适应信息化战争的需要,对计算机基础教育进行分析研究。该文分析了目前院校计算机基础教育存在的一些问题,提出了计算机基础教育的培养目标,最后给出了对教学过程相应的优化策略。