岩移沉降观测中数据缺失的一种估算方法

在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值.     

施工阶段工程造价跟踪审计

随着我国经济和社会的逐渐发展,我国对于施工过程中的工程造价跟踪审计问题也越来越重视。其在施工阶段是一项非常重要的工作,本文通过对于多个工程项目在施工阶段的工程造价跟踪审计工作进行调查分析。进而总结出在审计工作过程中所需要注意的几个施工重点问题,希望可以给管理工作者提供一些借鉴。     

CSJ型炮孔测量仪倾角测量的改进设想

介绍了CSJ型炮孔测量仪的炮孔倾角测量原理及其倾角测量功能在实际应用中存在的缺陷,分析倾角测量误差过大的原因,推导最大偏差角的计算公式。针对该缺陷,提出了增加楔形弹片、柔性连接和电子压力传感器的改进设想。预计经过改进后的测量仪,其导向管能自动与孔壁贴伏,且贴伏程度可测,同时可测得炮孔的直径,降低人员操作与导向管尺寸对炮孔倾角测量的影响,提高测量精度。     

移动设备交互环境下的注视点感知计算方法

为了提高移动设备上眼动跟踪的精度和效率、降低硬件成本,提出基于注视点回忆的眼动数据感知计算方法.首先利用人的短时记忆特性建立注视点回忆和自我报告机制,要求用户点击移动设备屏幕来提交注视点位置数据;然后基于支持向量回归方法建立注视点数据误差补偿模型,对用户回忆和提交的注视点数据进行校正,进一步提高数据精度.为了验证数据误差补偿模型的效果,设计并开展了用户实验,结果表明,使用数据误差补偿模型后,对于不同类型的测试任务和测试图片,注视点回忆数据精度提高15%～40%.     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

不同骨料体积率的轻混凝土损伤-断裂分析

利用三点弯曲梁试验,对不同骨料体积率的轻骨料混凝土进行了断裂试验研究;同时,将混凝土损伤模块和随机骨料投放模块植入基于耦合判据(Coupled Criterion)的有限断裂模型中,首次应用于轻骨料混凝土断裂的数值模拟中。结果表明:该模型能够有效的模拟荷载-位移曲线的全过程,并且同时描述材料的损伤和断裂,同时预测裂纹的萌生与传播;通过能量分析,得出损伤能与断裂能随轻骨料体积率变化的规律。     

高效参加在线活动的5种方法

随着技术的进步,在线活动越来越普遍。受新冠肺炎疫情影响,差不多大半年来,越来越多的学术会议、项目研讨会、论坛、工作会议、培训和工作坊都变成了在线活动。这不,AECT、ISTE、GCCCE、FETC、VARTEL、GET2020全球教育科技大会,一系列大型的国际会议纷纷变成了在线活动。坐在家里书房的工作台前,参加全球性的国际学术会议,可以说是一种新的常态了。那么,新的问题来了,到底怎么参加在线活动?或者说,在参加在线学术会议的时候,可以有哪些策略、技巧和方法,能使参加在线活动的收益最大?