适应装配式变电站建设的产业链化设计探析

针对目前装配式变电站在建设过程中有关设计、设备、施工、运维等方面的主要问题,创新提出在设计中引入"产业链化设计理念",依托数据化平台,开展三维设计,将设计、构件生产、现场施工和运行检修四大建设主体"四位一体",协同工作,形成设计主导的链式建设模式。四大建设主体协同完成装配式变电站建设,不仅能简化设计过程、缩短设计周期、提高设计精度,而且能解决装配式变电站在实施过程中的桎梏,提高施工质量,充分发挥了装配式变电站高效、绿色、节约的优势。     

基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

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。     

浅谈日凌的成因、发生规律和处理方案

本文介绍了日凌的成因和发生的规律,并对日凌发生时如何处理进行了探讨。     

基于raw-os多任务实时操作系统控制的研究

为了对嵌入式实时操作系统的实时性能做实际应用的测试,需要有较为先进的测试平台和测试方法。为此一个开源的操作系统被引入。在此基础上详细阐述了嵌入式实时操作系统测试的硬件环境、测试案例设计等。接着通过测试实际的运行效果和日志报告以及调用相应的实时性值,就能很直观地了解到当前嵌入式实时操作系统实时性能指标,并对结果进行比较分析。最后提出了该课题今后的研究方向为如何更好地使嵌入式实时操作系统在实时性方面和多任务的控制上有所提升。