一种基于计算相关系数的成分相近金属材料的超声辨识方法

以3种成分相近金属材料作为试样,提取10 MHz的高频超声波脉冲在材料内部一定深度处传播时所产生的散射信号.截取相邻两段时域信号,经FFT变换后得到相应的幅度谱和衰减系数谱,再对不同材料的衰减系数谱进行相关计算.结果表明,文章提出的以计算相关系数为手段的方法,可以对成分相近的金属材料进行辨识.     

胆道系统幽门螺旋杆菌感染与胆囊结石相关性的研究

探讨了胆道系统幽门螺杆菌感染与胆囊结石的相关性。选取B超确诊为胆囊结石患者60例(实验组)及胆囊息肉患者20例(对照组),用幽门螺旋杆菌尿素酶抗体检测(胶体金法)及PCR方法检测其胆囊粘膜、胆汁、结石标本幽门螺旋杆菌感染情况,并对幽门螺旋杆菌感染情况作以分析。幽门螺杆菌尿素酶抗体检测实验组阳性率为53.33%;对照组阳性率为15%,两组比较差异有统计学意义(P﹤0.05)。PCR方法检测实验组胆囊粘膜、胆汁、结石幽门螺杆菌检测阳性率分别为38.33%、46.67%、31.67%;对照组胆囊粘膜、胆汁幽门螺杆菌检测阳性率分别为10%、15%;两组比较胆囊粘膜与胆汁幽门螺杆菌阳性率差异均有统计学意义(P﹤0.05)。胆囊结石患者胆道系统中存在幽门螺杆菌感染,幽门螺杆菌可能与胆囊结石的形成有关。     

阶梯形试样测量材料的声衰减系数

为了获得更精确的声衰减系数,考虑测试材料上下界面的声反射和声透射等影响因素,将传统测试试样改进为阶梯形试样,推导出了严格的声衰减系数表达式。将传统的一次测试回波改进为在阶梯型试样的薄端和厚端各测试一次回波,即可得出测试材料单纯的衰减前后的声压比,由此可得到更为精确的声衰减系数。结果显示:由于将声反射和声透射的衰减排除在外,本方法测量的声衰减系数相对于传统方法减小25%左右。     

血清微量元素铜、铁、锌与尤文氏肉瘤关系的研究

探讨尤文氏肉瘤患者血清中必需微量元素铜(Cu)、铁(Fe)、锌(Zn)的含量变化及临床意义。分别收集尤文氏肉瘤患者(实验组)及健康体检者(对照组)30例,采用化学比色法测定血清Cu、Fe和Zn数值,采用T检验比较两组之间的关系。与对照组对比,实验组患者血清中Cu升高(P0.01),Te降低(P〈0.01),Zn降低(P0.01),差异有统计学意义。尤文氏肉瘤患者血清中Cu、Fe、Zn三种微量元素的含量有变化,与尤文氏肉瘤的发生、发展密切相关,对于肿瘤的预防有重要意义;同时加强微量元素的测定,有助于对肿瘤的辅助诊断。     

金属材料的超声衰减特征及辨识的新方法

利用超声技术研究了辨识金属材料的方法.以成分相近、热处理温度相同和成分相同但热处理温度不同的多个金属材料为例,计算了金属材料对不同频率超声波的衰减系数,分析了同一频率下采样率对超声衰减谱稳定性的影响,研究了金属材料的微观组织对超声衰减的影响.结果表明,采样率越高,衰减谱的多次实验计算越趋于稳定;金属材料的超声衰减谱与其微观组织结构密切相关,其携带有金属材料的微观组织特征信息;利用金属间超声衰减谱相关系数可辨识金属材料,对贵重金属、金属文物等的防伪与辨识提供了一定的参考依据.     

雾霾天气车辆检测的改进YOLOv3算法

针对传统YOLOv3算法中存在检测框定位不精确的问题，提出了一种改进的YOLOv3算法用来重新估计检测框位置，提高智能汽车在雾霾交通环境下的定位精度。首先运用图像去雾算法对采集到的图片进行预处理，然后构造定位置信度替代分类置信度作为参考项来选择估计检测框位置，并改进非极大值抑制（NMS）算法，引入软化非极大值抑制（soft-NMS），最后使用加权平均的方式来更新坐标位置，以达到提高定位精度的目的。实验结果表明，先经过单尺度retinex去雾算法处理图片，再通过改进的YOLOv3算法进行车辆检测，与使用原始的YOLOv3算法进行检测相比平均精度均值mAP（mean average precision）提高了0.44%，在满足检测实时性的同时，能够检测到更多的目标，对检测车辆的定位也更加精确。     

试论我国的乡村旅游发展及对策

乡村旅游作为农村地区新兴的旅游形式,是农村发展与旅游活动的有机结合,是推动我国城乡一体化发展的重要力量,其发展加速了城乡一体化的进程,推动了城乡经济的有机结合;随着我国城乡二元结构的逐步消除,城乡一体化的不断推进,又为乡村旅游的发展开拓了广阔的空间,而乡村旅游因为具有良好的经济带动作用和社会效益,使其成为城乡统筹发展的重要途径和必要手段.可见,二者是互惠互利的关系.以此为出发点,对乡村旅游的发展进行分析,并对乡村旅游的发展对策予以探讨.     

超声背向散射衰减系数谱的金属防伪辨识

以3种性能相近的金属材料为例,提取10 MHz的高频超声波在材料内部的背向散射信号,平滑处理并截取材料一定深度处相邻两段间的时域信号,傅里叶变换后得到相应的幅度谱和材料的衰减系数谱,与事先留存的标准试样的衰减系数谱进行相关性计算.实验证明,利用不同材料衰减系数谱的相关系数可以进行材料辨识.     

面向路面附着估计的路面图像识别

为提升智能辅助驾驶系统对路面附着系数估计的准确性与实时性，研究了一种基于视觉信息的路面识别深度学习算法，实现路面附着系数的预估计。设计压缩卷积机制以降低网络运算参数，采用特征图全局平均替换全连接层以提升网络的拟合性能，并构建路面识别深度卷积神经网络DW-VGG。利用自建路面图像数据集对网络进行训练，测试结果表明，基于提出的多层知识蒸馏技术的DW-VGG网络识别精度较高，分类性能评估指标F₁得分为96.57%，并有效降低了网络的运算和内存成本，识别单张图像只需32.06 ms，预测模型只有5.63 M。