新型自动站温湿度分采集器故障分析

新型自动站采用“主/分采集器”结构方式，具有CAN总线接口，温湿度分采集器通过CAN 总线接入主采集器，与CAWS600的温湿度传感器的接入方式不同，结合实际工作实践总结温湿度分采集器故障的判断和分析方法。     

低算力深度学习下的图像卡通风格化研究

在深入研究图像风格迁移的基础上，提出了一种适用于图形处理器性能受限情况下，卡通（cartoon）图像风格迁移训练的生成式对抗网络(generative adversarial networks，GAN)．利用视觉几何组（visual geometry group，VGG）网络提取图片先验信息，实现学习过程的加速；裁剪cartoonGAN模型，在保证效果的基础上，使得低性能计算条件下的网络收敛成为可能；设计合理的损失函数，保证整体风格化效果．基于tensorflow 2.0构建试验平台，通过对试验结果分析可发现，该方法的迁移效果好，稳定性强，且收敛时间短．对算法的参数和初始化方法给出了相关讨论，并提出了进一步的解决方案．      

基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

2019年微纳米力学热点回眸

 微纳米尺度下材料的力学性能与样品的尺寸和表界面等物理量密切相关，因此纳米材料的力学性能可以在很大范围内进行高效的调节，使得纳米材料能够拥有超轻、超硬、以及高断裂强度和高韧性等卓越的力学性能。从尺度缺陷效应和生长机理、屈曲机理分析和应用、界面力学性能和应用、生物和软物质力学性能、软体机器人、机器学习等方面盘点了微纳米力学2019年取得的研究成果。     

基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选装置

为提高玉米分选自动化水平,针对传统方法特征建模过程繁琐、现有卷积神经网络部署要求高的问题,设计了一种基于电磁振动与卷积神经网络的玉米品质精选分级装置,主要包括玉米粒群落料单元、电磁给料单元、控制单元、分选收集单元和恒定光强视觉单元,可实现玉米粒群自动分离、籽粒自动识别与分选.模型、样机试验结果表明:模型大小仅5.83 MB,对计算机硬件要求低;模型平均检测准确率mAP为88.03%,模型总体分类检测性能良好;模型对优良玉米籽粒的识别能力强,准确率P、召回率R、误报率FPR、加权调和平均值F_1分别为98.75%,94.84%,3.78%,96.85%;样机将玉米籽粒的实际检测准确率提升至96.50%,实际有效分选率为97.51%.     

防幼儿跌落窗户开口自动调节装置设计

近十年来,儿童爬上窗户坠楼造成伤害的事件在全国各地时有发生,为此分析市面上的智能窗户,发现目前并无专门防范儿童坠落的窗户装置。结合防护安全知识,分析2～8岁儿童的身高和步速,根据光电检测原理,设计能够根据身高检测传感器判断有无儿童经过以相应调节窗户开口大小的装置;进而对装置主要构成部分的动力输出、丝杠传动做详细的分析,并对运动箱结构进行精心的设计;运动箱利用椭圆长短轴之差和开合螺母的特性实现运动控制。研究结果可为专门防儿童爬窗坠落机构设计提供参考。     

科技查新工作发展的问题与提升路径研究

科技查新工作在服务科技创新和支撑科技发展方面起到了正面作用。在以创新引领发展的新时代，传统常规的科技查新工作明显滞后于国家科技创新发展步伐，在满足国内群体性技术革命创新的发展需求方面略显不足。本文在梳理科技查新工作发展的基础上，分析了科技查新工作存在的问题，探讨了新形势下科技查新工作的提升路径。从人员结构、服务模式机制与内容深度、服务资源与专业知识储备等方面提出了建议和意见，以期为科技查新工作发展提供借鉴。     

苏里格气田召30区块高分辨率层序地层旋回划分与对比方法

针对苏里格气田召30区块河流相储层标志层缺乏、砂体叠置、掘蚀严重、难以精细等时对比的难点,从高分辨率层序地层学基准面变化原理出发,在剖析关键取芯井的基础上,通过测井数据最大熵谱分析、小波分析和多曲线融合方法,对研究区进行了单砂体级别的层序识别与对比。结果表明:测井数据最大熵谱分析及小波变换分析的综合运用能够实现不同级次基准面旋回结构类型和叠加样式的识别与对比,据此,将研究区山_1段(S_1)—盒_1段(H_1)地层划分为3个长期基准面旋回层序、10个中期基准面旋回层序。其中,气层段(S_1-H_(8S)段)可识别出3个中期旋回和16个短期基准面旋回。在旋回识别与对比的基础上,结合多曲线融合技术提取标志层,实现了单砂体级别的地层对比,在一定程度上解决了河流相储层砂体空间变换复杂、短期旋回对比困难的问题,提高了等时对比的可靠性。     

论自动驾驶汽车交通事故致人损害的民事责任

自动驾驶系统虽然在现阶段尚不具有民事主体资格,但其特殊性决定了自动驾驶汽车交通事故致人损害的民事责任不完全等同于传统机动车交通事故侵权责任。根据自动驾驶系统是否存在缺陷,此种责任可分别成立机动车交通事故侵权责任和产品责任。就前者而言,自动化程度的不同决定了责任主体也有所不同,其或者是人类驾驶员,或者是人类驾驶员与生产者,或者是所涉各方当事人。就后者而言,其责任主体不仅包括自动驾驶汽车的生产者和销售者,还包括编程者、设计者等人员。由于自动驾驶系统的智能性,上述责任在责任构成和免责事由等方面也具有一定的特殊性。