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为有效促进对自动化专业创新性人才的培养,学科竞赛是一种能较好地促进实践环节教学的手段,能够"以赛促教"和"以赛促学"。根据2017年江苏省大学生机器人比赛要求,设计了一款智慧快递机器人,并获得二等奖。该机器人硬件包括四个部分,分别为控制电路部分、循迹部分、避障部分和投掷部分。其中,控制电路部分采用ATmega 2560单片机作为控制器;循迹部分采用红外对管作为循迹传感器;避障部分采用超声波和红外传感器作为避障传感器,投掷部分采用机械臂实现投掷。机器人能够智能避障,自行将包裹从起点运送到终点后,准确投掷到快递箱内并返回到起点继续实现下一轮快递功能。 相似文献
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基于表面波变换的水声瞬态信号降噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高对水下目标信号检测的有效性和可靠性,对水声基阵信号的干扰噪声进行分析,提出对含噪信号进行三维表面波变换的降噪方法.通过设置适当的阈值,对变换后的系数进行舍取处理,得到表征信号及微量残余噪声的重构系数;对其进行表面波逆变换后得到降噪后的水声基阵信号.对实际水声信号的降噪实验表明:该方法实现了对基阵信号的并行处理,取得了较好的降噪效果. 相似文献
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以1995年和2007年的Landsat TM卫星影像为主要数据源,借助遥感和地理信息系统技术,利用监督分类和人机交互的方法,获取研究区域的土地利用信息,基于地理信息系统的空间叠加分析和土地利用动态模型等分析方法完成对研究区域土地利用资源的定性和定量化分析,为区域的土地资源合理利用提供技术支撑和科学依据.研究结果表明:耕地是面积分布最广的土地利用类型,占据一定的优势地位;耕地面积和草地面积呈现减少的趋势,其中耕地减少的面积最大;林地、水域、居民工矿用地和未利用地的面积呈现递增的趋势,其中居民工矿用地增加的面积最大;耕地和草地的开发度均小于其消耗度,林地、草地、水域和居民工矿用地各自的开发利用度要大于各自耗减度. 相似文献
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对近年来与植物耐阴性有关的部分研究工作进行了整理,综述了科研工作者们在评价植物耐阴性时常用的几种方法。国内的工作主要采用的评价依据是植物的形态特征和生理特征。常用的形态特征如比叶面积,常用的生理指标如光补偿点、光饱和点、最大光合速率、叶绿素含量等。经常用到的方法有统计学指标,如生长速率和死亡率;以及环境指标,即植物在自然界所偏好的生存环境的光照条件。 相似文献
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针对K型井架整体防护性较弱、在恶劣的海洋环境下可能发生失稳的问题,以南海某深水半潜式平台在作业工况下的运动响应为背景,对浮式平台配套的K型井架进行了稳定性研究。平台动边界对井架产生的动载荷等效为惯性力施加在井架上,同时考虑海洋风载、平台倾斜使井架受到的重力横向分量以及平台升沉引起的附加动载荷,利用有限元模型计算了井架的受力状态和整体稳定性;研究了各杆件在轴力和双向弯矩下的局部稳定性;将前大腿等效为弹性支撑梁,在轴向压力作用下进行了屈曲分析;对比了该井架用于陆地钻井的稳定性质。结果表明,海洋环境载荷使K型井架的稳定性有较大程度降低,但仍满足该工况的稳定性要求。 相似文献
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东北虎幼体血象测定与分析 总被引:2,自引:0,他引:2
对13只东北虎幼体的血细胞数、血红蛋白含量、白细胞分类计数和血细胞直径进行了测定,用SPSS软件对实验数据进行统计处理.结果显示:东北虎幼体红细胞数(6.82±0.60)×1012/L,血小板数(415.38±71.51)×109/L,白细胞总数(16.95±2.74)×109/L,血红蛋白含量(118.92±17.24)g/L,嗜中性粒细胞(62.52±9.32)%,嗜酸性细胞(2.88±2.32)%,嗜碱性细胞(0.44±0.58)%,淋巴细胞(28.96±7.50)%,单核细胞(5.32±3.73)%;血细胞平均直径分别为:红细胞6.7μm、嗜中性粒细胞11.0μm、嗜酸性粒细胞11.7μm、嗜碱性粒细胞12.5μm、淋巴细胞8.6μm、单核细胞12.9μm.结论:所测的血液指标在东北虎幼体雌雄性别间均无显著差异(P>0.05). 相似文献
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文章从工作性质、投资来源、运行机制三个方面区分和界定了公益性和商业性两类不同性质的地质工作;从机构、运行机制和必须解决的重大问题;个方面建立国土资源大调查的新体制、新机制;最后,作者认为,深化商业性地质工作改革最关键的是培育地质矿产投资公司,即,一方面扩大地质勘查的投资来源,另一方面培育地质勘查的投资主体,并要积极争取股份上市,广泛利用社会资金,改革商业性地质工作的运行机制。 相似文献
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采用硅胶、凝胶柱色谱及制备HPLC对长苞刺蕊草Pogostemon chinensis进行化学分离,根据化合物波谱数据鉴定其结构.结果从长苞刺蕊草乙醇提取物石油醚萃取部分分离得到β-谷甾醇(β-sitosterol,Ⅰ)、木栓酮(friedelin,Ⅱ)、广霍香酮(pogostone,Ⅲ),并且它们均为首次从该种植物中分离得到. 相似文献
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针对目前负荷分解模型的深层负荷特征提取不充分,分解精度低以及训练成本高等问题,提出了一种多尺度特征融合模型。模型由负荷分解子网络及负荷识别子网络两部分构成,两个子网络均利用一维卷积和批量归一化等组成的卷积块进行负荷特征初提取,然后采用金字塔池化模块从多个维度精确提取深层负荷特征信息,并与特征初提取部分进行融合。金字塔池化模块使网络参数大大减少且降低了训练成本。同时与以往模型中的注意力机制不同的是,网络引入多头自注意力机制,每个注意力关注负荷特征的不同部分,从多个角度实现对重要负荷特征的筛选,进一步提高分解性能。最后,在UK-DALE和REDD数据集上进行实验,结果表明所提模型与四个基准模型相比,无论是负荷分解性能还是电器运行状态识别能力都有明显提升。 相似文献