共享制造平台供需匹配与调度研究综述

共享制造在催生制造业运作模式变革的同时,也给生产运营管理理论和方法带来了新的机遇与挑战.国内外学者对共享制造所依赖的云制造技术以及参与企业的产能配置研究现状作了较全面的综述,但目前尚缺乏对共享制造平台运作管理研究进展的综述.本文首先分析共享制造应用案例,从共享经济和平台运营视角,总结归纳共享制造模式的主要特征和分类;在此基础上,聚焦于共享制造平台模式,系统梳理了相关供需匹配评价体系,重点评述了“订单选产能”和“订单与产能互选”两类供需匹配与生产调度问题、建模技术和求解算法;最后对比分析了与云计算和经典车间匹配调度问题的异同,并指出了未来研究中存在的热点问题与方向.     

改进YOLOv5的多车辆目标实时检测及跟踪算法

多车辆目标跟踪时间主要花费在车辆检测模块和对每个车辆表观特征提取模块，一般情况下，车辆检测和车辆表观特征提取是在不同的神经网络中进行的，且一张图中的车辆目标越多，对车辆表观特征提取耗费时间的也越多，推理时间也相应变长。针对这一问题，基于经典的Tracking-By-Detection模式，提出一种改进的YOLO模型：在YOLO网络中添加ReID特征识别模块，使YOLO在输出目标位置信息的同时输出目标特征信息，以提高算法的跟踪速度。针对车辆间彼此覆盖的情况，提出一种基于动态IOU阈值的非极大抑制算法，以提高算法的跟踪精度。最后将YOLO输出的信息进行数据匹配，从而实现多目标跟踪。在UA-DETRAC数据集上验证改进模型的有效性，实验结果表明，将YOLOv5网络进行改进后运用在目标跟踪算法中，相对于经典的YOLO+DeepSORT跟踪模型，在车辆密集的情景下平均推理时间减少了17%；在改进后的网络上添加动态IOU阈值非极大抑制，跟踪精度提高了3.9个百分点。改进后的模型有较好的实时性与跟踪准确率。     

一种苯并噻吩双膦的合成与表征

苯并噻吩及其衍生物在光电材料领域的应用受到广泛关注.本研究以苯并噻吩为原料，与NBS发生卤代反应得到2,3-二溴苯并噻吩，然后与正丁基锂、二苯基氯化膦反应生成苯并噻吩双膦配体2,3-二（二苯基膦基）苯并噻吩.用核磁共振谱(¹H、¹³C、³¹P NMR)、傅里叶变换红外光谱（FT-IR）、高分辨电喷雾质谱（HRMS-ESI）等对目标化合物进行表征，确证了结构，为后续合成苯并噻吩金属配合物发光材料提供一种新的配体.该化合物目前鲜见报道.     

LCOS芯片相位调制特性的研究

相位调制曲线是LCOS(硅基液晶)芯片研发测试环节中的一个非常重要的参数，它对芯片隔离度、衍射效率、相位抖动等相关测试有非常关键的作用，测试LCOS芯片的相位调制特性至关重要.本文中提出一种用1/4波片法测量LCOS芯片相位调制特性的全新方法每加载一次灰度图就调节检偏器的角度，使经LCOS芯片调制后的光透过检偏器后光强达到最小，记录每次检偏器调节的角度可以计算出LCOS芯片的相位调制深度，并得到相位调制曲线，实验测试相位深度为2.953 3π,相位调制曲线的线性度为0.999 8.该实验开创一种新的相位调制特性测量方法，对更好地使用液晶空间光调制器有重要意义.     

2003-2013 年高雄市霾日数变化规律与影响因素研究

利用2003-2013年高雄站的气象观测数据，统计分析了高雄地区日平均能见度低于5km、平均相对湿度低于80%的霾天气的长期变化。研究发现：近年来高雄市的霾日数在逐年减少；霾日在一年内各季节均有发生，霾日数在冬、秋、春、夏季依次减少。全年霾日一月份发生最多，七月最少，一天内 11:00 发生霾的可能性最大。在相对湿度小于 80%时，随着相对湿度的增大，霾发生的可能性增大；气温越低，越易出现霾日；当风速<3 m/s 时，霾发生的可能性最大，并且其主导风向为 NNW。霾与空气污染指数在年际变化和月变化上都有一定的相关性；PM2.5和 PM10的浓度越大时，对霾的形成越有利。
     

医务信息触摸屏查询系统的设计与实现

采用W1ndow NT作操作系统，IIS作Web服务器，SQL Server7．O作后台数据库，开发基于ASP技术医务信息触摸屏查询系统。查询系统采用Browser／Server构架，功能模块分为以医院为中心的查询、以收费项目为中心的查询和病人住院费用查询等三大部分。该系统投入实际应用后，运行稳定，用户反映良好。文中还给出触摸屏浏览器的关键技术。     

基于深度学习的城市区域短时交通拥堵预测算法

城市的交通拥堵已经成为了各个城市中的普遍现象，严重影响了城市日常交通以及人们的出行。针对城市区域交通流的研究与分析，本文为了准确的对城市交通状态进行预测，通过网格划分的方法，把城市区域划分为多个区域，根据城市交通数据流的时空特征，提出了一种基于深度学习的城市交通拥堵预测模型（CS-Transformer）。该模型通过使用卷积神经网络(CNN)提取基于网格划分的城市区域交通数据的空间特征，然后采用全连接神经网络增强模型的表达能力，再通过相似性位置编码机制(SPEM)把位置信息加入交通数据中，最后运用Transformer网络捕捉交通数据的时间依赖特征。用成都市出租车GPS数据对模型进行验证，结果表明该模型预测结果优于卷积神经网络（CNN）、Transformer和CNN-Transformer等模型，以均方误差（MSE）为评价指标，将测试集中交通路网的平均预测精度分别提高了 19.6%、26.3%和10%。     

基于HS-SPME-GC-MS与OAV对5种臭鳜鱼产品特征风味的分析

为了确定臭鳜鱼产品的特征风味，文章对市场上的5种臭鳜鱼产品进行研究，采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用仪(head space-solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry, HS-SPME-GC-MS)对臭鳜鱼样本中挥发性风味化合物进行测定，探究臭鳜鱼中的特征风味，并通过电子鼻对臭鳜鱼中的气味进行扫描验证。结果表明：5种产品的质构并无明显差异，风味有差别，臭鳜鱼中的挥发性风味化合物种类比较复杂，5种臭鳜鱼产品中共检测到86种物质，将其分成8类，分别为醇类、酸类、酯类、醛类、酮类、碳氢化合物、芳烃类以及其他类化合物(含硫、含氮类);5种产品中都包含的化合物有13种，分别为1-辛烯-3-醇、正丁醇、乙酸、肉豆蔻酸、丁酸、壬醛、苯乙烯、3,5,5-三甲基-2-己烯、十六烷、苯酚、吲哚、二甲基三硫化物和甲氧基苯肟。通过计算化合物的气味活度值(odor activity value, OAV),在13种共有化合物中分析筛选出了7种OAV均大于等于1的化合物，分别为1-辛烯-3-醇、乙酸、丁酸、壬醛、苯乙烯、...     

川西南部二叠系火山岩相地震预测及分布主控因素

为了刻画川西南部地区二叠系火山岩相展布、厘清其分布主控因素,基于已钻井火山岩地球物理响应特征分析,结合火山机构模型正演,明确不同火山岩相所对应的地震响应特征,进而采用多信息地震属性技术预测火山岩相展布;结合火山岩相、基底断裂、古地貌等信息研究火山岩相分布主控因素。研究结果表明,川西南部BMM地区发育规模性火山岩爆发相发育区,面积达500 km²,是四川盆地火山岩油气勘探区带拓展的有利区。火山岩相分布主要受基底断裂及火山喷发前古地貌控制。     

基于无人机多光谱影像的森林蓄积量估算研究

为了改进传统森林资源调查中通过大量人力实地抽样调查固定小班这种效率低下的森林蓄积量获取方法，通过对无人机多光谱影像的光谱信息进行分析，结合实地调查数据，采用多元线性回归模型，构建森林蓄积量估算模型对森林蓄积量进行更为准确的估算.结果表明，基于无人机多光谱影像构建的森林蓄积量估算模型整体预测精度符合预测要求，其修正后R²为0.708 1，该模型可以很好地估测森林蓄积量.该方法一定程度上优化了一类调查中在固定样地进行每木调查的工作效率，减少了劳动成本，可为未来森林蓄积量调查分析、模型研建提供参考.