基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

锌冶炼铅银渣还原焙烧挥发铅锌试验研究

研究了铅银渣还原焙烧挥发铅、锌,考察了升温制度、焙烧温度、焙烧时间、焦粉用量、添加剂用量等对铅锌挥发率的影响。结果表明:在1 200℃下恒温焙烧60 min,控制焦粉用量40%、添加剂氧化钙用量4%,铅、锌挥发率分别高达98.85%和97.6%,挥发效果较好。     

渭河干流定西段的管理保护分析与建议

渭河干流定西段受天然因素和人为因素干扰,不同程度上出现了河流水质恶化、形态结构破坏、水文条件变化以及生境退化等问题。在综合分析河流系统特征的基础上,结合渭河干流流域自然环境特征及河流生态环境现状,提出渭河干流定西段管理保护的措施建议。     

校企合作共建实践基地稳定性分析

当前,实践教学在教学过程中的作用日趋显著,校企合作共建实践教学基地,对高校培养应用型人才具有十分重要的作用。但在实际的共建过程中存在着各种阻碍和约束,使得校企合作共建实践基地的开展十分不稳定。本文将先分析校企合作共建实践基地的稳定性内涵,然后探究实践基地呈现的主要形式,接着分析导致实践基地不稳定的原因,最后对不稳定因素进行分析,提出提升稳定性的措施。     

microRNA在亨廷顿病中的研究进展

亨廷顿病(Huntington's disease, HD)是神经退行性疾病(neurodegenerative disorders)中一种单基因遗传病,由亨廷顿基因(the huntingtin gene, HTT)第一个外显子中的CAG三核苷酸序列重复扩增引起,尚无法治愈。HTT编码的蛋白产物被称为亨廷顿蛋白(Huntingtin protein, Htt)。突变亨廷顿蛋白(mutated huntingtin protein, mHtt)容易形成聚集体,具有毒性,导致一系列细胞学异常和神经元功能障碍。microRNA(miRNA)在基因转录后水平调控中起重要作用,其表达的改变与HD病理过程有关,成为治疗HD的潜在生物标志物。近年来,对一些特定miRNA在HD中调控机制及靶基因预测方面的研究可为HD提供潜在的治疗方法。本文就miRNA在HD中的相关研究进展进行综述。     

一种改进型锂离子电池SOC估算方法

为提高锂离子电池荷电状态(SOC)的估算精度，首先建立锂离子电池的较精确的二阶 RC等效模型，根据模型建立 状态空间方程，其次介绍电池充放电时电压电流采集方法，根据采集的数据，运用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)，对锂离子电池的荷电状态进行估算。结果表明，该数据的采集方法具有很高的精度，用扩展卡尔曼滤波算法估算的结果与真实值较为接近，精确度可达4％，对噪声有很强的抑制作用。     

基于多体动力学的大尺寸模锻过程长轴类坯料定位

大尺寸热模锻工艺中坯料操作放置困难,在模具上的定位精度会强烈影响最终锻件质量及所需设备吨位。为实现在实际模锻过程中,长轴类坯料在复杂模具上的快速便捷的定位过程,以某超长铁道异形件的整体锻造工艺预锻过程中坯料定位为例,从运动学势能分析出发,基于多体动力学分析软件Adams对初始坯料位置姿态偏差下的最终坯料定位偏差进行预测。在正交试验预测结果的基础上,分析了各初始偏差因素对最终坯料定位状态的位置偏差及姿态偏差的影响,并给出了可行的辅助定位方式来提升坯料初始位置的定位精度裕度,最后通过塑性成形过程仿真加以验证。