一种HEVC样点自适应补偿快速算法

为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit, CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block, CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、 56.85%、 52.81%、 51.51%的样点自适应补偿编码时间.     

高温作用后砂岩物理力学性质阈值温度的确定——基于机器学习算法

通过采用机器学习算法，提出了高温作用后砂岩物理力学性质变化的阈值温度的确定方法。基于Python语言，利用K-Means、SVM算法，实现了对样本数据的分类和聚类，确定了阈值温度区间，验证了二分类法的合理性和准确性.结果表明，砂岩样本的阈值温度区间为400~600 ℃，阈值温度上下砂岩的物理力学性质存在显著差异，体现为阈值温度区间以下的岩样物理力学性质较为分散，而阈值温度区间以上的岩样物理力学性质较为集中.     

回眸百年再启程:中国科技社团发展的历史进程与主要贡献

 19世纪末20世纪初在中华大地上兴起学会热潮，尤其是“五四”新文化运动以来，现代意义上的科技社团在中国已经走过了百年历程，构成世界科技社团发展史上波澜壮阔的画卷之一。在纪念“五四”运动100周年之际，回顾科技社团百年来发展历程，研究分析科技社团在中国科学文化启蒙、科学技术发展和经济社会建设中的重要作用，对于探寻新时代中国科技社团发展道路，具有重要的理论和现实意义。     

高速电主轴热特性仿真与实验研究

对高速电主轴温度场分布随转速的变化规律进行了研究。通过在外壳上布置一定数量的温度传感器,对不同转速下的外壳温度进行实时测量,并将实验结果与ANSYS的模拟结果进行对比,验证了采用在电主轴外壳上布置多个测点测量与仿真相结合的方法来预测电主轴内部温度场分布的可行性;另外还分析了在不同转速下,高速电主轴关键部位的温升,仿真结果表明:主轴在6000~10000 r/min时,温升呈线性增加,在大于10000 r/min后,温升以指数规律增加。     

测绘工程专业CAD课程教学改革与实践

结合测绘工程专业本身的特点，该文首先介绍了CAD课程的作用，分析了该课程的教学现状，总结了在现实教学中存在的问题，进一步引出教学改革的必要性。接下来结合实际教学经验，分别从课程的教学内容、教材的选择、教学方法与教学手段、考核方式、师资队伍建设等方面探讨了AutoCAD教学的改革措施，对提高CAD课程教学质量，培养学生实际动手能力，更好地将CAD应用到专业中，适应实际行业工作需求，具有十分重要的意义。     

高校校园文化景观设计创意和表达

高校校园的文化景观不仅对其师生有潜移默化的教育作用,更会传达给师生归属感和认同感.以上海应用技术学院奉贤校区的"思贤庭"为例,在设计中结合地理位置、学科特色、功能定位、校园文化特色等,从场地原有的精神特性、历史文脉出发,演绎推导出校园文化景观的语境、符号等要素,形成了较有典型意义的校园文化景观表达模式.指出,文化景观创意的表达无需说教,可用"只言片语"的形式含蓄表达,重要的是营造出既符合功能需求又具有灵性的校园户外空间.     

基于ESI的湖北省高校科技竞争力评价

基于ESI数据库，选取湖北省高校作为研究对象，分析各高校论文发表数量、被引情况、世界排名等，以期通过科技竞争力的研究，了解湖北省高校的整体实力，为决策者提供决策依据，提升湖北省高校的整体科研水平。     

Recent advances and challenges in materials for 3D bioprinting

3D bioprinting has been developed as a promising technology in a wide variety of biomedical applications. However, the successful implementation of bioprinting is still heavily restricted by the relatively narrow range of printable and biocompatible materials. Recently, many comprehensive reviews of the main bioprinting methods, commonly used bioprinting materials and the trending bioprinting applications have been carried out. In this review, we focused on the trends in the development of materials for 3D bioprinting. The significance and recent advances of ECM-based materials, multi-material and stimuli-responsive materials for bioprinting were summarized successively. Moreover, the challenges in current studies and future perspectives of materials for 3D bioprinting were discussed.     

国家层面创新能力的评价

 综述了创新、创新监测与评价的研究进展，辨析了国家创新能力、创新型国家和科技强国的内涵特征，分析了中国创新能力在世界上的相对位置，探讨了建设科技强国的经验及启示。     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.