我国孵化器多元化发展探讨

创办孵化器的主体不同，孵化器要达到的目标也不同，因而孵化器的功能也不同。一般可归纳为下列几个功能：孵育创新创业企业及现代企业家；加快创业速度；降低创业成本；减少创业风险；增加就业机会；提高区域创新能力和房地产开发以及获取利润等等。可以说是多元目标和多种功能。     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

基于频域降采样和CNN的轴承故障诊断方法

在工业领域,设备运行过程中采集的原始故障信号具有强噪声以及多工况的特点,现有的基于数据的轴承故障诊断模型的抗噪能力与泛化能力相对较弱。针对以上问题,提出一种基于频域降采样(down-sampling)和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断方法 Ds-CNN。频域降采样包含最大偏移降采样和噪声横截断两个部分,可以实现样本增强,降低样本在频域的差异性,同时减弱噪声对频域信号的影响。基于频域信号建立的CNN模型能够自动提取降采样后频域信号的故障特征,并完成对轴承故障的识别分类。实验结果表明,在强噪声环境和多工况条件下,与目前常用模型相比, Ds-CNN具有更高的识别准确率。     

强化型硫铁矿自养反硝化工艺深度处理城市二沉尾水研究

为实现硫铁矿自养反硝化工艺快速启动,提高出水稳定性,将以硫铁矿为填料的硫自养反硝化生物滤池反应器(1号反应器)作为对照组,分别构建了以硫铁矿/石灰石和硫铁矿/硫黄为填料的强化型硫铁矿生物滤池反应器(2号、3号反应器)处理城市污水处理厂二沉尾水,从去除效果、出水水质的角度来评价强化工艺的可行性,并通过微生物群落分析来探究强化工艺的强化机理.结果表明：当反应温度为31～33℃,水力停留时间(HRT)为2.2 h时,3个生物滤池反应器总氮(TN)去除率分别为91.3%(1号反应器)、84.5%(2号反应器)、100%(3号反应器),出水TN浓度均小于5 mg/L;总磷(TP)去除率分别为91.4%(1号反应器)、85.0%(2号反应器)和100%(3号反应器),TP去除效果随TN去除效果的提升而提升;出水pH基本均能维持在6.8～7.6,体系内硫酸根生成量较低,维持在4.99～5.91 mg(每mg NO^-₃-N).Thiobacillus作为硫铁矿自养反硝化工艺的核心功能菌属在3号反应器内占据优势地位.以硫铁矿/硫黄为填料的生物滤池反应器不仅可以...     

基于孪生网络的苹果外观品质分级方法

针对人工和机械在苹果分级中存在低效、易损、准确率低等问题,提出一种基于孪生网络的苹果外观品质分级方法。该方法首先人工采集包含真实背景和不同等级的苹果图像数据集,并进行预处理操作,包括删除无关背景、0-1缩放和数据增强等;其次以卷积层、池化层和批归一化层为基础模块,搭建神经网络模型,提取苹果图像特征;最后用全连接层训练一个分类器,完成对苹果图像特征的分类,从而得到苹果外观品质对应的等级,其中模型的损失函数为对比损失。实验结果表明,构建的孪生网络模型在苹果外观品质分级中,平均分类准确率达到了97.71%,具有较好的稳定性,其用于苹果外观品质的自动分级是可行的,并为其他农产品的外观分级提供思路和参考。     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。     

机制砂掺量对自密实轻骨料混凝土碳化性能的影响机理

为探究机制砂掺量对自密实轻骨料混凝土碳化性能的影响及其变化规律,采用固定砂石体积法和改进的全计算法配制了5组机制砂掺量(0、30%、60%、80%、100%)的自密实轻骨料混凝土,并与2组机制砂掺量(0、100%)的自密实混凝土对比,测试了各龄期下混凝土的碳化深度,并通过扫描电子显微镜(scanning electron microscope, SEM)对比研究了自密实轻骨料混凝土和机制砂自密实轻骨料混凝土碳化前后的微观结构。结果表明：随着龄期的增长,混凝土碳化深度不断增加,但碳化速率前期较大,后期较小;机制砂的掺入能够细化孔结构,提高硬化浆体和骨料过渡界面区的密实度,轻骨料特有的内养护机制能够改善骨料水泥石过渡区界面结构,均可提高混凝土的碳化性能。最后,得到了关于机制砂掺量的自密实轻骨料混凝土碳化深度预测模型,可为机制砂自密实轻骨料混凝土耐久性预测提供参考。     

基于轻量化深度学习网络的数字仪表识别

数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域（ROI）的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。     

深度神经网络模型数字水印技术研究进展综述

近年来,深度神经网络模型在各种应用领域都取得了巨大的成功,训练先进的深度神经网络模型仍需要大规模的数据集、高昂的算力成本和优异的算法思想,生成的深度神经网络模型成为一种宝贵的资源,也是完成人工智能应用领域某项特定任务的核心算法。因此,深度神经网络模型的安全则变得极其重要,利用数字水印版权保护技术保障模型的安全已经成为人工智能安全领域一个重要的研究方向。为了综述深度神经网络模型数字水印版权保护技术的最新研究进展,首先介绍了深度神经网络模型数字水印技术分类;其次介绍了深度神经网络模型数字水印版权保护技术基础概况;再次归纳总结了深度神经网络模型数字水印版权保护技术的研究方法;最后总结并展望了深度神经网络模型数字水印版权保护领域的研究重点和发展方向。     

郑州市不同埋藏深度地下水水化学特征及成因分析

以郑州市浅层、中深层、深层、超深层地下水为研究对象,利用描述性统计分析对研究区不同埋藏深度地下水的主要化学成分进行识别,基于Piper图和舒卡列夫分类法划分研究区地下水水化学类型,结合相关系数法、离子比例系数法、Gibbs图和氯碱指数法对研究区地下水的主要化学成分来源进行分析,并对研究区的水质进行了评价。结果表明：浅层水和中深层水主要阳离子含量Ca2+>Na+>Mg2+>K+;深层水和超深层水的主要阳离子含量Na+>Ca2+>Mg2+>K+;不同埋藏深度的地下水主要阴离子含量均为HCO3->SO42->Cl->NO3->F-,浅层水和中深层水主要水化学成分及其含量最为相似。随埋藏深度的增加,Na+含量逐渐增加,并成为超深层地下水中的绝对优势阳离子,而Ca2+含量逐渐减少,由浅层地下水中的主要阳离子变为超深层地下水中的次要阳离子;HCO3-含量随埋藏深度变化幅度较小,始终是地下水中的绝对优势阴离子。研究区地下水的化学组分主要受溶滤作用、阳离子交换作用、反阳离子交换作用、混合作用以及人类活动的影响。水质评价结果表明：中深层和深层地下水的水质优于浅层和超深层地下水,除浅层水有11.4%的水样点为Ⅴ类外,其余地下水水质均为Ⅲ类或Ⅳ类。