双组份散热灌封胶技术在电子行业的应用

随着电子设备性能和功能越来越强大,如何解决设备散热及生产工艺成为目前最重要的问题。而双组份灌封胶作为一种高效的散热材料成为目前有效解决电子设备散热问题的有效途径之一。另外灌胶工艺采用AB组份1:1抽真空搅拌混合、振动平台和模内灌胶的方法,这种散热方式和生产工艺既解决了电子设备的散热问题,又解决了生产工艺问题。文章主要讨论电子行业的散热材料应用和灌胶工艺技术。     

基于深度学习的激光干扰效果评价方法

针对激光干扰效果评估受主观经验较大、难以定量评估的问题,提出了一种基于深度学习的激光干扰效果评估方法.首先,对YOLOV5算法进行了整体介绍,其次制作了来自不同角度、不同距离的3020张激光干扰图像;然后,对标注的数据集进行训练,得到了激光干扰效果评估模型;最后,分别在YOLOV5x、YOLOV51、YOLOV5m、YOLOV5s网络模型下训练300次,实验验证了模型的正确性.实验结果表明:利用训练好的模型实现了对激光干扰图像的效果评估,该模型不仅可以自动标注激光干扰区域和进行干扰效果等级评估,同时还融入了传统策略,可以通过计算标注区域面积占整幅图像面积的大小作为辅助决策,实现自动标注激光干扰区域面积所占百分比,识别准确度在80％以上,对激光干扰效果评估具有重要意义.     

复数图像去噪算法的稀疏编码实现

针对复数图像系统所获取的图像具有噪声的问题,将稀疏编码理论扩展到复数域中,并且运用该理论提出一种复数据的降噪算法.该算法采用复数域的正交匹配追赶算法对图像进行稀疏编码,利用自适应方式从待训练含噪图像样本中获取表示词典,并指出最终图像的降噪效果与表示的稀疏度有关.实验结果表明,文中算法对于复数图像取得了很好的降噪效果,尤其是可以有效地提高复数相位的降噪信噪比.     

有源衡重网络的计算机辅助设计

衡重网络是杂音计中具有特殊频率特性的加权网络,它一般是用铁氧体绕制的电感与RC元件综合而成,因而显得笨重,工艺麻烦。本文介绍了一个用机助最优化方法设计的,用集成运算放大器和RC元件实现的有源衡重网络。它满足1972年CCITT建议的标准,并且有轻便,工艺简单的特点。文中介绍了设计方法,主要程序以及实验结果。     

K-means聚类方法下的复数图像群组稀疏编码降噪算法

稀疏编码已经广泛应用于复数图像的降噪问题,其中,近些年提出的分组稀疏编码由于能够充分利用同一分组图像块的相似性,在滤除噪声和提高降噪信噪比方面具有更大的优势.研究了一种基于K-means聚类方法的复数图像分组稀疏降噪算法,通过改进聚类算法,验证了K-means算法对分组稀疏编码算法的分组有效性.采用在线复数词典训练算法快速获取编码字典,并运用分组正交匹配追踪算法,实现了分组图像块的稀疏编码.通过限制每一分组图像块中编码的相似性,有效抑制了对图像块中噪声的编码,提高了对复数图像的降噪效果.为验证算法的有效性,对模拟和真实的干涉合成孔径雷达图像的仿真噪声进行了定量分析,证明了所提算法相对于以前的分组稀疏编码算法在峰值信噪比指标上有一定的提升.最后对真实的干涉合成孔径雷达图像进行了降噪,进一步验证了所提降噪算法对于真实噪声的降噪能力.     

考虑汽车租赁公司维修能力的汽车调度研究

对一个汽车租赁公司而言,如何在公司业务受维修能力约束的情况下,针对市场的需求在租赁点(包括维修点)之间进行合理的汽车调度,如何使公司的运营成本最小,是公司首先要优化的关键问题.研究分析了汽车租赁公司业务,建立了以公司总运营成本最小化为目标,在稳态条件下公司维修能力不满足和满足市场需求两种情况下的车辆调度模型,得到了汽车租赁公司的具体运营调度方案和所要购置的汽车数量,并利用Lingo软件给出具体箅例.     

李楼铁矿厚大矿体安全回采研究

介绍了高阶段深孔空场嗣后充填采矿方法在李楼铁矿的应用,同时开展井下大型采场开采过程中稳定性研究,确定采场结构尺寸宽、高不变,将矿房或矿柱分2~3部分进行回采,达到预期效果,取得良好的经济效益。     

网络社区及其链接可视化研究

针对网络社区的主题特点,提出一种网络社区可视化方法。首先分析网络社区及其特点,然后提出一种网络社区可视化方法,通过该网络社区可视化方法,用户能够更加清晰掌握网络层次组织结构。对社区之间的链接进行可视化,使用户能够直观获得社区的联系。并且基于OpenGL实现了网络社区可视化方法,对某论文搜索网的文档数目进行可视化,从可视化效果看,用户能够清晰得到论文不同主题的发展动态。该可视化方法可以运用于可视化导航,使用户实时掌握所处的社区主题。     

稀疏表示技术与应用综述

近年来稀疏表示技术在信号处理、图像处理、目标识别、盲源分离等领域都有着突出的贡献. 为了全面的了解和分析现有稀疏表示优化算法, 首先回顾了稀疏表示技术的历史进程, 简单描述了稀疏表示技术的原理, 然后将稀疏表示优化算法分为贪心算法和约束算法以及其他算法三大类, 具体分析了前两种类别算法的原理和特征, 介绍了两类算法的代表算法, 总结了算法的发展进程, 并对贪心算法中的五种代表算法进行了简单对比, 最后总结了稀疏表示技术在各个领域的应用情况, 并针对存在的问题对未来的发展方向进行了分析, 以期为研究者们提供有益参考.