足球机器人的发展及对产业和研究的意义

机器人足球赛是智能机器人应用与研究的热点和重点之一,本文介绍了机器人足球赛的发展及我国机器人足球开展的历史与现状,阐述了机器人足球赛的比赛意义和发展目标,分析了足球机器人的关键技术以及对产业和研究工作的作用。     

证券业迈向2000年

在21世纪即将来临之际,计算机2000年问题正困扰着人类,全球金融界也在为这一问题的时间紧迫而频频告急。2000年问题对于证券行业的影响是全方位的,影响范围很大,几乎涉及目前证券行业所有计算机软硬件系统。无论是大型机还是个人电脑,无论是操作系统、数据库管理系统、网络系统、编译系统、软件开发环境还是应用软件系统,都可能出现计算机2000年问题。一般来说,     

基于多传感器融合的摔倒检测算法的研究

针对传统摔倒检测算法中误报和漏报率高的不足,提出一种基于多传感器融合的摔倒检测算法;该算法分别以人体的加速度和姿态角值为判定依据;首先,采用三轴加速度传感器和电子罗盘对上述两种数据进行采集,并通过无线模块发送至PC机;之后对采集数据进行分析和处理,进而根据阈值进行异常姿态检测;最终,综合加速度和姿态角的分析结果给出准确的检测结论;实验结果表明,该算法检测的准确率达99.2％、与传统检测算法相比具有更强的稳定性与可靠性.     

基于改进深度神经网络的遥感影像语义分割

研究了基于深度学习的遥感图像语义分割问题,将建筑物作为遥感图像中的待分割目标,采用语义分割算法将建筑物提取出来.提出了一种改进的U-net网络,根据分割实际需求,保持网络对目标提取特征能力的前提下,将原U-net网络的卷积核数量适当减少,降低了网络参数数量和计算复杂度;增加了Batch Normalization层抑制过拟合问题;在上采样部分增加特征图的局部信息以优化网络对于细节的分割效果.使用公开的数据集INRIA Aerial Image Dataset来评估改进的U-net网络的实际效果,和原U-net相比,单张图片训练速度提升了8％,分割精度也明显提升,训练中的过拟合情况得到改善.证明了本文改进的U-net网络具有对遥感图像的语义分割任务的有效性和可行性.     

小型无人机数据链与自主飞控系统设计

介绍了小型无人机的组成与总体结构．研究了无人机自主飞行控制系统、数据链、起飞和着陆系统设计方案，采用嵌入式系统和GPS实现了无人机的自主飞行控制和目标自动搜索与识别。     

现代生物传感器在食品安全检测中的应用

分析了生物传感器的基本原理、结构以及生物传感器的类型和特点,阐述了现代生物传感器技术在微生物检测、食品药物残留与兽药残留、食品添加剂检测和激素检测中的各种应用,讨论了传感技术在食品安全检测中的重要应用及未来发展方向.     

应用卡尔曼滤波的离散无功设备动作非拓扑预判方法

自动电压控制系统中,离散无功设备动作前需要预判该设备动作是否会导致母线电压违反电压约束条件。针对传统的非拓扑法和拓扑法的不足,提出了一种新的非拓扑预判方法。首先基于两个基本假设,推导了离散无功设备动作引起母线电压变化量的非线性模型,并进一步简化成线性模型;在此基础上证明了现行规范推荐方法是该线性模型的特例;同时,为了克服因综合阻抗不精确而引起的精度降低和实用性问题,结合地调电网实际状态的物理特点,应用卡尔曼滤波提出了一种仅利用最近一次离散无功设备动作信息来递推估计电压变化量方法。最后,通过调度员潮流仿真和不同场景下的现场实测数据验证了该方法有效性。     

基于Canny算子和数学形态学的细胞边缘检测方法

提出了一种基于Canny算子和数学形态学的肉类细胞图像的边缘提取方法．制作了猪肉自然放置过程中各个时段的切片样本,先用Canny算子对0小时切片图像进行细胞边缘的提取,再根据数学形态学方法采用结构元素探针进行膨胀运算,对断裂的边缘和细胞内的孔隙进行填充,然后进行平滑处理．实验结果表明,该方法优于单纯基于微分算子的Canny算子边缘检测方法,为细胞切片图像的特征提取、识别等相关研究奠定了较好的基础．     

C-12G气动装运机行走一级齿轮轴承座的改造措施

我矿主要采矿设备C-12G气动装运机，由于其行走一级齿轮轴承及轴承座故障率高，维修成本居高不下，维修周期短、时间长、设备效能不能完全发挥，为改变这种状况，笔者认为一级齿轮采用悬壁式单轴承座是引发故障的主要原因，因此对该处进行了改进。     

黑客,第二只"金融大鳄"

金钱,永远是罪犯们追求的目标之一,利用计算机进行经济犯罪窃取和诈骗别人的钱财,是黑客惯用的会俩。信息时代资金通过计算机网络进行流通,使得黑客有了可乘之机,由于金融领域是直接与资金和货币打交道,于是对于黑客而言,掌握了进入商业计算机系统的通路就相当于掌握了进入金库的钥匙,因此金融领域活动成为了黑客犯罪的首选目标,一些胆大妄为的黑客总是梦想能从中获得利益,他们利用计算机技术在金融领域兴风作浪,成为了继索罗斯之后的第二只“金融大鳄”,令一些金融界人士谈“黑”色变。