一种快速车标定位方法

车标定位是车标识别系统中至关重要的一步，作者提出了一种快速的车标定位算法，即在已知车牌位置的情况下，利用车标位置垂直方向能量集中的特点进行滤波处理以及在粗定位矩形框中利用模板匹配的方法得到车标的准确位置，实验结果表明，该方法定位准确率在95％以上，平均速度在150ms至200ms之间。     

多语种投资信息抽取系统的实现

多语种投资信息抽取实验系统可以用中文、英文和德文的关键字或限定的自然语言问句查询语料库中的中文投资信息．它由语言处理模块、查询处理模块、信息抽取核心和动态交互获取模块组成．其主要特点：基于语种无关的模板和与语种有关的模式，实现不同语种信息抽取处理的一致性；事先定义的抽取模板结合动态获取的模板，来弥补信息抽取技术依赖于固定模板的缺陷，增加系统的健壮性．系统抽取的各个槽的平均精度为86．27%．动态获取模板的精度为85．27％，如果人工对约5个例句修改，动态交互获取模板的精度可达88．55％，提高了3％左右．     

Fe-Si复合氧化物中孔分子筛的合成与表征

在碱性条件下，采用乙二胺为介质，以十六烷基三甲基溴化胺为模板剂，正硅酸乙酯为硅源，用水热法合成了Fe-Si复合氧化物中孔分子筛，并用XRD、红外、热分析等对样品进行表征，实验结果证实所合成的产物为Fe-Si复合氧化物中孔分子筛。     

基于序列图像的工业钣金件三维重建与视觉检测

针对目前工业制造领域面临的难题,提出利用非量测数字摄像机进行工业钣金件高精度三维重建与视觉检测.采用二维直接线性变换分解摄像机参数初值并结合光束法平差进行高精度标定;利用最小二乘模板匹配提取像面上的点、直线信息并进行混合光束法平差,从而进行钣金件的高精度三维重建及其尺寸制造误差的检测.所开发的视觉检测系统硬件成本低、自动化程度较高,实际数据的多次实验均取得了优于1/8 000的相对精度,说明所论述的方法为工业零件的自动化三维检测提供了一条可行途径.     

用AAO模板及脉冲激光溅射制备量子点阵

 利用多孔阳极氧化铝(anodic aluminum oxide,AAO)作为模板,采用准分子脉冲激光溅射方法(pulsed laser deposition,PLD)成功制备了光荧光材料La_0.95Eu_0.05BaB₉O₁₆的量子点阵,用扫描电镜表征了AAO模板和制备的量子点阵,测量了靶材和量子点阵的光荧光谱.讨论了用此方法制备的量子点阵的结构和发光特性.证明此方法可为未来制备其它材料的量子点阵开辟了一条途径.     

CeO_2纳米线阵列的制备

以阳极氧化铝膜(AAO)为模板通过溶胶-凝胶法合成了CeO2 纳米线阵列,并通过扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)以及X射线光电子能谱(XPS)等对CeO2 纳米线进行了表征.     

深度学习在引力波数据处理中的应用初探

截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论.     

模板法制备La2O3-CexZr1-xO2催化酯交换反应的研究

以松木屑为模版,制备了La₂O₃-Ce_xZr_1-xO₂复合氧化物,用于催化餐饮废弃油合成生物柴油的酯交换反应。采用BET比表面积分析仪、扫描电子显微镜（SEM）对La₂O₃-Ce_xZr_1-xO₂进行表征。研究不同制备方法对催化剂活性的影响,分析不同的反应条件对酯交换反应产率的影响。结果表明：当反应条件为x=0.5,催化剂量为餐饮废油质量的5%,甲醇与餐饮废油物质的量的比为54：1时,在165℃下反应4.5 h左右,酯交换反应获得生物柴油的产率为91.1%。     

中间相沥青基介孔炭的表征及其用作锂离子电池负极材料的电化学性能

以中间相沥青为碳源、CaCO_3为模板,制备中间相沥青基介孔炭(MPMC)。采用XRD、SEM、TEM等手段表征所制介孔炭的结构和形貌,并将其用作锂离子电池的负极材料,测试电化学性能。结果表明,所制MPMC具有丰富的介孔结构和较大的比表面积及孔体积,随着CaCO_3质量分数的增加,MPMC的比表面积和孔体积先增加后减小,当CaCO_3的质量分数为70%时,所制MPMC的比表面积和孔体积最大;MPMC用作锂离子电池负极材料具有良好的电化学性能,能有效提高锂离子电池的可逆比容量,具有良好的循环稳定性和倍率性能。     

融合词法句法分析联合模型的树到串EBMT方法

针对传统的基于实例的机器翻译(EBMT)方法中系统构筑复杂度和成本较高的问题,提出一种基于依存树到串的汉英实例机器翻译方法。与传统方法相比,该方法只需进行源语言端的句法结构分析,可以大大降低构筑系统的复杂度,有效降低成本。为了提高翻译精度,引入中文分词、词性标注和依存句法分析联合模型,可以减少汉英EBMT中源语言端基础任务中的错误传递,提高提取层次间特征的准确性。在此基础上,结合依存结构的特征和中英语料的特性,对依存树到串模型进行规则抽取以及泛化处理。实验结果表明,相对于基线系统,该方法可以提高实例对抽取质量,改善泛化规则和译文质量,提高系统性能。