表面形貌测量数据处理算法研究

提出一种基于图形处理器(GPU)的快速傅里叶变换算法和并行处理算法,给出了傅里叶变换分析法的GPU并行实现流程,通过对各像素点进行并行处理,使得处理速度大大加快。GPU和计算机的处理精度和运算速度计算结果表明:GPU能在不降低处理精度的前提下,保证其效率得到很大提升。     

两片翻立领结构设计研究

为掌握两片翻立领结构设计方法,通过样板实验及获取的数据,分析了翻立领的领座翘势与领座上口线、领座宽之间的定量关系,以及领面翘势与领面宽和领座宽的关系。结果表明:领座翘势由领座宽决定,领面翘势与领座宽、领座宽与领面宽之差有很好的相关性,影响领座上口线减小量的因素有领座宽,影响领面外口线增量的因素有领面宽和领座宽,根据多元线性回归方程均能得出数学模型;这为翻立领结构设计的数字化提供了理论研究基础。     

基于实时荧光PCR对肉制品中羊肉的精确定量

该研究将实时荧光定量PCR技术(real-time fluorescence quantitative PCR,r PCR)与微滴式数字PCR技术(micro-droplet digital PCR,dd PCR)相结合,利用dd PCR建立拷贝数和羊肉质量的函数关系,确立了基于r PCR定量检测羊肉含量的方法。特异性实验结果表明,除绵羊和山羊外,非目标物种DNA未出现特异性扩增;灵敏度实验结果表明,该方法的最低检出限为0. 01 ng/μL;通过对已知成分的混合样品和市售样品的检测表明,该方法能够对含量在5%以上的羊肉进行准确定量。因此,该方法在肉制品中羊肉含量检测和掺假鉴别方面具有较好应用潜力。     

基于U-Net网络改进算法的视网膜血管分割研究北大核心CSCD

针对视网膜图像血管细小,细节特征丢失、梯度下降、爆炸而导致分割效果差的问题,本文提出了一种引入残差块、循环卷积模块和空间通道挤压激励模块的U-Net视网膜血管图像分割模型。首先通过使用一系列随机增强来扩展训练集并对数据集进行预处理,然后在U-Net模型中引入残差块,避免随着网络深度增加,分割准确率达到饱和然后迅速退化以及优化计算成本;并将U-Net网络的底部替换为循环卷积模块,提取图像低层次的特征,并不断的进行特征积累,增强上下文之间的语义信息,获得更有效的分割模型;最后在卷积层之间嵌入空间通道挤压激励模块,通过找到特征较好的通道,强调这一通道,压缩不相关的通道使得网络模型能够加强关键语义特征信息的学习,通过训练过程学习到有效的特征信息,同时增强抗干扰能力。通过在DRIVE数据集上的验证结果可得,本文所提模型的准确率为98.42%,灵敏度达到了82.36%,特异值达到了98.86%。通过和其他网络分割方法比较,本文所提分割方法具有更优的分割效果。     

技术创新成就企业的跨跃式发展

厦门金鹭特种合金有限公司是一家中外合资的国家级重点高新技术企业,主导产品为钨粉、碳化钨粉、硬质合金、高密度钨合金及高精密硬质合金刀具.自1989年成立以来,公司始终坚持"以科技为先导,以创新求发展"的方针,狠抓科技进步和技术创新,使企业迅速从一家年产500吨规模的钨粉厂发展为世界最大的钨粉、碳化钨粉生产和商品供应基地和我国第三大硬质合金制造厂商,在国际钨业界中有着举足轻重的地位.