一种双足行走机构的构型设计与运动学分析

针对目前已有双足行走机构的不足,基于闭环形式运动链结构提出一种新型的双足行走机构,研究了该双足行走机构的构型设计并对机构的运动学进行了分析与仿真,为后续的理论研究与样机制作奠定了基础.     

口腔组织病理学实验中PBL教学

将PBL教学模式与传统的教学模式相结合应用于口腔组织病理学的教学既可以系统地传授理论知识,使学生在相对较短的时间内获取大量信息,又能激发学生的学习兴趣,提高学生的文献查找能力、分析和解决问题能力以及团队合作能力等综合素质。两者有利有效的结合可以使枯燥的教学内容变得生动、活泼,从而达到理想的教学效果。     

多级编码的两种不同译码方法的性能比较

以AWGN 信道为信道模型,在8PSK 调制方式下,对多级编码方案分别采用了多阶段译码和并行译码两种译码方法,对其性能进行了详细的比较.在计算机仿真的基础上,得出了针对多级编码方案的译码方法的一些有意义的结论.     

微生物菌剂与植物协同修复铅污染土壤

为了有效修复和美化污染的土壤环境,降低重金属的污染,将培养重金属生物菌剂与2种富集植物联合修复铅（Pb）污染的土壤,通过微生物培养、高效液相色谱、微生物群落多样性分析等方法,开展了土壤中重金属残留、酶活性、叶绿素含量、重金属抗性菌、微生物数量和群落多样性研究。Pb污染浓度为400mg·Kg-1,分别经过联合修复30天和60天,土壤中重金属浓度分别下降了19.61%、19.48%,60天比30天吸附率分别提高了16.82%、17.83%。过氧化氢酶由对照组的5.6mg·kg-1增加到11.4mg·kg-1、15.9mg·kg-1;碱性磷酸酶的活性由45.6mg·kg-1增加到88.4mg·kg-1、93.4mg·kg-1;蔗糖酶的活性由4.2mg·kg-1增加到9.6mg·kg-1、9.9mg·kg-1;脲酶的活性由32·6mg.kg-1增加到66·3mg·kg-1、71.2mg·kg-1。叶绿素的含量分别增加9.16%、9.18%。重金属抗性菌检出数量分别减少21.31%和20.27%。细菌、真菌和放线菌的数量分别最高增加了97.68%、67.63%、210.09%。微生物群落多样性和丰度也相应增加2.7%、2.9%。检测结果表明污染土壤经过微生物菌剂与植物联系修复后,植物的光合作用增强,加快重金属的吸附和转运,提高酶活性,提升植物对重金属的耐受性,重金属抗性菌数量显著降低、细菌、真菌和放线菌的数量显著增多;生态多样性增加,阐明微生物菌剂强化修复机制,为高效治理重金属污染提供科学依据。     

污水中红霉素抗性菌的特性

针对抗生素过度使用对生态环境和人类健康造成潜在威胁的问题,采用微生物的分离培养方法和PCR检测方法,对北方某污水处理厂中各个处理单元中红霉素残留浓度、抗性菌、抗性基因的特性进行了详实的研究。研究结果显示,在污水中检测到红霉素浓度22.8 ~ 86.9 μg·L-1,在去除率为55.4% ~ 66.3%。进水、出水中残留的红霉素抗性菌的浓度分别在6.9 ~ 8.4 × 105、 2.8 ~ 4.5 × 105 CFU·mL-1。单一红霉素抗性菌比例为45.0%,双重抗生素抗性菌株的比例40.84%,三重抗生素抗性菌株的比例14.16%。抗性菌对6种抗生素抗性也表现出不同的抗性。抗生素抗性基因中浓度在2.3 ~ 9.5 log (copies·L-1)。1株单一抗性菌未检测到ere A、ere B、mef A/mef E和erm B;三重抗性菌中,4 株未能检测到tet Q,3 株未能检测到Sul 2。研究结果表明污水中红霉素残留量高、红霉素抗性菌具有多重抗生素抗性,对抗性基因的演变产生具有重要影响,与抗性菌抗性存在相应的关系。     

智能机器人操作系统研究综述

本文分别从商用工业机器人操作系统、开源机器人操作系统、基于云平台的一体化系统等几方面，对国内外机器人操作系统的研究现状进行综述；并结合当前机器人与人工智能、5G通信等技术相融合的趋势，提出了建立未来云边端一体化协同的智能机器人操作系统平台以及需要解决的瓶颈问题；最后，对突破智能机器人操作系统核心的关键技术进行了总结与展望。     

基于M-DCGAN的缺陷检测数据集增广方法

针对智能制造中表面缺陷检测数据集不足问题，提出基于M-DCGAN的数据集增广方法。首先，向判别器添加上采样模块，搭建类U-Net结构并提升判别器与生成器的网络深度；设计基于Canny边缘检测的缺陷位置二值化掩膜提取方法；定义图像掩膜依赖的损失函数，建立缺陷目标位置关注引导机制；插入谱归一化层和Dropout层以提高训练稳定性，保持生成图像数据多样性。带钢缺陷数据集实验结果表明，该模型生成图片质量高于DCGAN、WGAN-GP和InfoGAN。采用本文M-DCGAN算法增广训练数据，能够显著提升并超过传统增广算法在YOLOv5、SSD、Faster R-CNN、YOLOv3等八种经典方法中的缺陷检测精度，验证了本文算法的有效性。     

北极船舶航行风险评估研究现状与趋势

系统回顾北极航行安全领域的研究主题演化，并对风险评估的应用场景、支持决策、模型方法、风险因素及其数据来源进行综述。研究表明，北极航行风险评估主要从战略、营运和操作三个层面支持相关决策，是提高航行安全性的重要手段。目前，对频发的机械故障、海洋污染、推进系统失能等事故，风险评估在西北航道航行安全保障领域的应用，以及结冰、高纬度、人为因素等风险源对航行安全的影响等的研究尚有不足。未来应推进北极航行定量风险评估技术的标准化，研究多风险因素耦合下航行风险评估技术，有效利用船舶智能化、航道数字化平台，开发实时航行风险预测系统，更好地为极地航行风险防控提供科学依据。