土建工程地基基础工程施工技术

伴随着我国经济技术的日新月异发展和提升,我国的工程建设在数量上以及质量上都有了非常大的提升和进步。在我国工程建设发展的过程中,土建工程的质量是一项在施工中必须注意的工作内容,只有保障了土建工程的施工质量才能够有效地保障土建工程的使用质量。在土建工程施工的过程中有很多的施工工序需要在质量上进行监督以及管理,这其中就包含了土建工程施工中的地基基础工程的施工。在有效地保障土建工程基础施工质量的过程中,我们要不断地促进地基基础工程的施工技术取得发展和提升,文章主要针对土建工程施工过程中的地基基础工程的施工技术进行详细的阐述以及分析,希望通过文章的阐述以及分析能够有效地提升我国土建工程中的基础工程施工质量,同时也为我国的建筑工程的质量提升贡献力量。     

超高分子量聚乙烯衬板在煤仓中的应用

介绍了井底煤仓溜煤斜面采用超高分子量聚乙烯衬板安装及应用情况 ,对井底煤仓棚煤原因及解决办法进行了探讨     

在责任与荣誉中发展——访史克威尔艾尼克斯（中国）互动科技有限公司总经理陈朝勋

人物背景 1967年2月生于台湾省台北县，籍贯重庆市。 1990年6月毕业于台湾大学图书馆学系。     

基于图像的静脉输液无液检测的新方法

针对国内外为实现静脉输液无液自动检测而采用的各种传感器技术存在的各种问题,提出基于图像的静脉输液无液检测的新方法.通过CCD摄像机采集输液器液位图像,数字化后输入计算机,由计算机软件进行图像处理和分析,得到输液器是否无液的信息.该方法的研究,实现了将数字图像处理技术融合到静脉输液无液检测应用中,丰富了图像处理内容的同时为静脉输液无液检测提供了新思路.     

面向移动机器人应用的跨平台自适应软件框架

摘要：自适应软件在移动机器人上具有广泛的应用前景,然而要在具有不同软硬件平台的移动机器人上开发自适应软件是一件非常困难的事情．．为了解决这个问题,提出并实现了一个面向移动机器人应用的跨平台自适应软件框架该框架屏蔽了运行平台的软硬件差异性,并使用规则文件将自适应逻辑分离出来,从而降低了自适应软件开发的难度。为了便于编写及检查规则文件,还实现了一个可视化的规则文件编辑器,用于自动生成模型图,并检查规则中存在的语法及逻辑错误i,最后,通过实验测试了框架的使用情况,并对框架的应用效果进行了评估、     

凝胶法制备Cu-BTC块体及其吸附脱除二甲基二硫醚性能

金属有机骨架材料Cu-BTC具有高孔隙率、易调控的骨架结构以及含过渡金属等特点,是吸附脱除硫化物的优异材料。采用凝胶法在常温条件下制备块状样品Cu-BTC-g,并通过X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、红外光谱(FT-IR)、拉曼光谱(Raman)、X射线光电子能谱(XPS)、N₂吸附-脱附等手段对其进行分析表征,同时测定Cu-BTC-g样品对模型硫化物二甲基二硫醚(DMDS)的静态吸附容量、吸附热力学和动力学特性。结果表明：凝胶法制备的Cu-BTC-g样品晶体平均尺寸约为0.2μm、比表面积为901 m²/g、孔体积为0.40 cm³/g,晶体尺寸、比表面积和孔体积均小于溶剂热法合成的样品Cu-BTC-s;在吸附温度298 K下,Cu-BTC-g样品的DMDS吸附容量为110.8 mg/g,比Cu-BTC-s样品提高12%。     

游戏是什么？

18年前,电子游戏是一个叫“小霸王”的红盒子,伴随着《魂斗罗》“上上下下左右左右BABA”按键下的30条命和《超级玛丽》踩乌龟得到的无数命,我们在懵懂之中第一次见到了那些叫做秘技的非热型性疑似Bug。于是．我们的童年开始与电视游戏密不可分。     

基于对比层级相关性传播的由粗到细的类激活映射算法研究

以卷积神经网络为代表的深度学习算法高度依赖于模型的非线性和调试技术,在实际应用过程中普遍存在黑箱属性,严重限制了其在安全敏感领域的进一步发展。为此,该文提出一种由粗到细的类激活映射算法(CF-CAM),用于对深度神经网络的决策行为进行诊断。该算法重新建立了特征图和模型决策之间的关系,利用对比层级相关性传播理论获取特征图中每个位置对网络决策的贡献生成空间级的相关性掩码,找到影响模型决策的重要性区域,再与经过模糊化操作的输入图像进行线性加权重新输入到网络中得到特征图的目标分数,从空间域和通道域实现对深度神经网络进行由粗到细的解释。实验结果表明,相较于其他方法该文提出的CF-CAM在忠实度和定位性能上具有显著提升。此外,该文将CF-CAM作为一种数据增强策略应用于鸟类细粒度分类任务,对困难样本进行学习,可以有效提高网络识别的准确率,进一步验证了CF-CAM算法的有效性和优越性。     

方波触发勘探与开发的粒子群优化算法EI北大核心CSCD

在粒子群优化算法中,当勘探时间持续过长,将可能导致种群在解空间过度徘徊;种群在开发阶段陷入局部最优后,难以再次进行全局勘探.针对上述问题,提出方波触发勘探与开发的粒子群优化算法.依据方波的周期特性,在前半个周期内使用标准粒子群优化算法执行全局勘探,后半个周期使用改进的更新公式执行局部开发.经过实验验证,在方波触发机制下,通过为粒子提供多变步长,可达到周期性触发勘探与开发的目的.使用多类型测试函数,将该算法与新改进粒子群算法、改进人工蜂群算法、改进差分算法在30、50和100维下比较,实验结果表明,该算法在收敛速度和精度上更具优势.