大神360合资公司高管首秀:正在酝酿“极致”新品

作为一个互联网手机品牌,360和大神的合资公司未来将以硬件设施为入口,采用互联网运营模式,并希望能够淡化两家母公司在新公司的烙印。去年底,酷派大神将与360组建合资公司的消息传得沸沸扬扬,但到目前尚未最终成立。大神可谓国内手机圈成长最快的互联网品牌,年初推出的大神X7销售火爆、供不应求;而360则以行业颠覆者而著称,业界期待看到双方合作带来的新变化。近日酷派高层表示,合资公司已经进入最后阶段,在走完相应法律程序并确定一些细节后,将正式     

亲子乐园空调送风方式的数值模拟研究

大型综合室内亲子乐园属于高大空间,设有游乐设施和游戏的特殊性使得对空间的舒适性要求一致,但是送风气流遇阻严重,室内存在较多气流死角,影响室内空气质量和儿童健康。因此其空调设计不仅需要考虑温度、风速的空间均匀度,还要考虑各点的空气龄和PMV-PPD指标。以天津某亲子乐园为研究对象,利用scSTREAM软件对适用于该房间的辐射供冷加新风、置换通风、混合通风三种空调方式的送风效果进行数值模拟分析,从流场的均匀性、人员的热舒适性等方面对模拟结果进行探讨,研究结果表明辐射供冷加新风方式的空间均匀性和PMV指标最佳,混合通风方式的空气龄最小。     

GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

飞片材料经加速老化后对飞片速度的影响研究

为了掌握经长期贮存后的飞片材料在初始起爆条件下的飞片速度是否会发生显著性退化,采用光子多普勒测速仪对经71℃加速老化不同时间后的聚酰亚胺飞片材料形成飞片的速度迚行了测试。结果表明,针对不同时间加速老化后的聚酰亚胺飞片材料,在相同起爆条件下由其形成飞片的最大速度及飞片出炮筒时的速度均无显著性变化,且在一定炮筒厚度下,飞片出炮筒的速度没有达到最大值。     

高速立体真空包装机的研发

设计开发了一款针对颗粒状粮食与食品的高速立体真空包装机械。通过增加夹袋灌装机构,改进夹袋口及夹袋机构的动作方式,增加中间出料过渡机构,达到缩减整体工艺总耗时、提高包装速度的效果。此外,采用可快速更换的模具结构以及旋转式夹袋口切换装置,使设备可快速切换不同包装规格。     

一种基于非下采样Contourlet变换的去噪算法

文章提出了一种新的去噪算法,算法是基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的自适应阈值。首先需要对含噪图像进行非下采样Contourlet变换,然后得到各个尺度各个方向子带的系数。为了克服软、硬阈值函数的缺点,提出了一种自适应的新阈值函数。仿真实验表明,文章方法在峰值信噪比(PSNR)、信噪比(SNR)、均方误差(MSE)与视觉效果上均优于其他去噪算法。     

送风参数对空气源热泵制热运行的影响研究

针对夏热冬冷地区冬季采用空气源热泵供暖时出现的热力分层现象,通过实验研究了空气源热泵在不同送风角度和送风速度下室内温度场的分布特性,比较和分析不同送风角度和送风速度下室内垂直温差的变化关系。结果表明,当送风速度一定时,送风角度越小,室内垂直温差越小;当送风角度一定时,送风速度越大,得到的室内垂直温差越小。     

组合降采样极限学习机

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。