一种架空蒸汽管滑动支座保温结构的优化方案

以山西某市工业园区架空蒸汽管网工程为例,提出了一种架空蒸汽管滑动支座的保温新结构,计算了普通滑动支座和新保温结构滑动支座的散热损失,并结合前期施工成本和后期运行费用,对普通滑动支座和新保温结构滑动支座进行了技术经济分析。结果表明,新保温结构滑动支座在施工阶段成本费用较高;但在运行期间可有效减少由于滑动支座弧形板处热损失所导致的蒸汽损耗的运行费用。因此采用新保温结构滑动支座实现了运行阶段的稳定、安全、节能、节省费用等。     

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。     

方正电子将亮相2015中国国际标签展

<正>3月9日-11日即将于广州琶洲举办的2015中国国际标签印刷技术展览会上,北京北大方正电子有限公司将携最新研制的方正桀鹰K300S高速可变数据喷印系统亮相,向业界展示领先的可变数据喷印整体解决方案。方正桀鹰K300S高速可变数据喷印系统将继承方正桀鹰喷印系统一贯的稳定性,不仅具备较高的印     

基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

分享典型案例 增强维权信心

新"消保法"实施一年多来,我们的消费生活和消费者权益保护工作正在发生着重大变化。在"3·15"国际消费者权益日来临之际,本刊从媒体公布的各类投诉案件中,甄选9个较为典型的案例予以发布,并请专业人士对案例进行评析,以供消费者在今后消费过程中借鉴。1超市多收4元钱依法赔偿500元2014年6月10日,一名消费者在某连锁超市购物消费,付款后发现,购买货物中,标示为15.9元的商品,收银小票上的价格却为19.9元,该消费者     

GB 20178—2014强制性标准解读与实施指南

本文分析研究GB 20178—2006《土方机械安全标志和危险图示通则》和GB 20178—2014《土方机械机器安全标签通则》两项强制性国家标准的技术差异,提出了正确实施新标准的方法,用于指导企业完善安全标签的产品设计流程和设计方法。