赵洋勇闯深海10909米

2020年秋冬之交,“奋斗者”探索一号科考船载着中国海洋科技弄潮儿勇闯地球最深极——太平洋马里亚纳海沟,实现了进入万米洋底的世界壮举,圆满完成了“奋斗者”号万米级载人深潜试验.中国科学院沈阳自动化所研究员、 “奋斗者”号副总设计师赵洋就是他们其中的一位.     

竹材漂白试验

本文论述了竹材漂白的机理,对用H_2O_2漂白竹材的工艺进行了探讨;用实验所示方法可获得白度高、色泽均匀稳定,机械强度好的竹材。     

管理运行机制在大学生科技创新活动中的应用

文章主要探讨信息类本科专业人才在创新能力上的培养模式,解决人才培养中存在的“重理论、轻实践”问题,提出提高学生创新精神和实践能力的有效途径,建立了一套适合培养学生创新和管理的运行机制。     

心灵废墟——师陀早期创作的精神特质喻晓薇

作为现代文学史上一位具有独特风格和追求的作家,师陀早期创作中废墟意象高度密集,而这正是师陀独特的精神气质———废墟心理的外化。这种心理来自于其幼年时代形成的创伤性体验。这种心理特质体现为对现实中废墟的批判、对文化废墟的检省、对生命废墟的咏叹。这种独有的废墟精神特质使师陀在现代文坛优秀作家中占有一席之地。     

基于Web的交通事故远程仿真系统

结合开发交通事故防范的数字化公共平台,根据基于Web的交通事故模拟分析系统的技术特征,设计了基于Web的交通事故模拟分析系统的框架.基于商业软件,提出适用于模拟法的交通事故场景自动生成技术,并初步建立了包括车辆、人体在内的全三维参数化仿真模型数据库.通过实现远程交通事故模拟与分析,为交通事故的快速分析和处理提供有力的支持.     

塔里木盆地塔中和满西地区石炭系层序地层

应用地震、钻井、测井、岩芯及分析化验资料,将塔里木盆地塔中和满西地区石炭系划分为3个地震地层层序与6个沉积层序,其中CⅠ与CⅡ层序为Ⅰ型层序,CⅢ～CⅥ层序为Ⅱ型层序.与标准的Ⅰ型层序比较,区内Ⅰ型层序低位体系域以河流沉积体系为特征,缺失盆底扇、斜坡进积复合体等深水沉积体系;Ⅱ型层序中陆架边缘体系域不发育,主要的沉积体系以浅水碳酸岩台地和海岸平原为特征.石炭系早期层序形成在起伏不平的剥蚀面之上,以填平补齐的充填沉积为主,中后期层序则发育在宽阔平坦的盆地内.这种层序格架明显不同于被动大陆边缘经典型的层序格架,反映了稳定地块内坳陷性盆地的层序特点.     

食物链算法及其在供应链计划中的应用

人工生命两个重要特征是突现和与环境进行动态交互作用，即人工生命个体间微观的相互作用将在整个生命系统中产生突现集群的现象；同时食物链也是生命系统中重要而有又广泛存在的重要现象。基于上述思想，提出一种新的基于人工生命的算法，称为食物链算法。并把它应用于供应链计划中企业联盟的企业伙伴挑选与生产能力分配问题。该算法模拟了在未来市场需求的刺激下，供应链的成员企业是如何不但调整自己的生产能力，以及供应链如何挑选成员企业组成企业联盟的。该算法较好的解决了既有企业联盟伙伴挑选又有生产能力分配，这一具有分布特征的问题。并可应用于供应链管理的其他的问题，比如选址．分配问题。     

气动光学效应退化图像循环迭代复原算法研究

为了从湍流序列退化图像中有效地去除模糊、抖动等气动光学效应，提出一种基于内外循环迭代的湍流退化图像复原新算法．该算法利用多帧湍流退化图像，建立了一个基于航天图像随机场概率模型的联合对数似然函数．通过极大化该对数似然函数，推导出了基于内外循环交替求解目标图像及各帧点扩展函数的迭代关系，据此可将目标图像和各帧点扩展函数同时估计出来．在微机上进行了复原实验，实验结果表明该算法能用多帧图像获取目标图像和点扩展函数的最佳联合估计，可有效地去除模糊、抖动等气动光学效应．     

抓好企业安全生产管理工作之我见

正企业是安全生产的责任主体,但安全意识不高、责任不落实、基础薄弱、专业人员缺乏、安全投入不足等仍是企业存在的普遍现象。如何做好企业安全生产管理工作?企业是安全生产的责任主体,法定代表人是安全生产的第一责任人,对安全生产负全面的领导责任,分管领导负具体的领导责任。抓好企业安全生产管理工作,首在强化责任落实。只有抓好了生产经营单位主要负责人和安全管理人员这个"领头羊",强化他们的安全意识,才能提升企业安全生产管理能力、隐患排查治     

多模态3D卷积神经网络脑部胶质瘤分割方法

由于大多数脑部胶质瘤边界有水肿且内部结构复杂,分割胶质瘤及瘤内结构难度较大。提出一种新的基于多模态MRI 3D卷积神经网络(CNN)脑部胶质瘤及瘤内各结构的自动分割算法。首先,标准化由T1、T1c、T2、FLAIR 4个MRI模态组成的输入图像。其次,构建10个卷积层,2个全连接层的3D CNN。卷积层采用3×3×3的3D卷积核;全连接层采用PRe Lu激励函数,并结合dropout技术防止过拟合。构建的3D CNN分割胶质瘤和瘤内各结构精度高,与专家手动分割的结果接近。实验结果表明,构建的多模态3D CNN能够准确地分割MRI多模态图像脑部胶质瘤及瘤内各结构,具有重要的临床意义。