面向智慧驾驶的道路基础设施功能设计

随着单车智能成本提高以及道路环境复杂性加大，智慧驾驶车辆的发展越来越依靠智慧道路基础设施的进步。目前国内外不同的道路工程建设项目对道路基础设施的智慧化均提出了各具特色的设计思路和功能模块，但是相关研究主要集中在单一的道路功能或特定技术上，尚未系统性地给出智慧道路基础设施的设计理论和应用体系。同时，智慧道路基础设施建设要求路旁设备、路面材料和外部感知设备等全方位朝着信息化、数字化和智能化方向发展。本研究在系统综述国内外智慧公路项目典型案例的基础上，提出了未来智慧道路设施的四大关键技术。     

老虎pk狮子

中国人认为老虎是百兽之王．而狮子也无法与其争锋。至多只能在大门两侧看家护院。然而不少国家的人们却认为，狮子才是真正的百兽之王。在他们的文化中，狮子承担着更重要的角色，比老虎更多地进入他们的童话或神话故事。孩子们也对狮子更熟悉。由国外引入我国的儿童玩具“斗兽棋”，就规定了游戏中狮子可以吃掉老虎。     

N维酉空间上的正规变换的性质探讨

本文给出了n维酉空间上的正规变换的几个充要条件和几个重要性质。并进行了证明，对进一步研究正规变换具有重要的意义．     

心里有篇安全“三字经”——华泰重工制造有限公司安全发展纪略

这是华泰重工制造有限公司每个员工心里常念的一篇安全“歌诀”。华泰重工是一家以散装物料输送设备、港口自动化设备和海关检测设备等的设计、研发、制造、销售和服务的公司。重工制造不仅劳动强度大，而且危险性大，极易发生各种安全生产和人身伤害事故。华泰重工坚持“安全第一，预防为主，综合治理”的方针，努力改善安全生产条件，强化现场安全管理，狠抓安全隐患的排查和整改，严肃查处“三违”行为，安全生产事故得到有效遏制，杜绝了重伤、死亡、急性中毒、火灾爆炸以及重大安全事故，确保了公司的安全生产。     

芽苗蔬菜增产剂

杭州大学生命科学院以天然绿色植物为主要原料,从中提取出无污染、无残毒、能促使芽苗蔬菜快速生长、增重的增产剂,经试验证明,实验组豌豆苗在生长初期及时喷洒芽苗蔬菜增产剂后,在20℃左右的温室中弱光下培养一个星期,其嫩芽粗壮、幼根小,长度和芽苗鲜重、干重分别比只喷洒清水的对照组增长24.8%,增重22.6%和26.5%.按目前豌豆苗市场价格计算,使用常规方法培育的豆亩,每盘售价为10元,喷洒增产剂的豆亩因其芽株粗壮,长大挺拔,品质好,价格可提高到12元以上,而喷洒增产剂的成本不到0.1元,投入产出比达1:20,效益相当可观.     

基于三维激光路面轮廓调查系统及应用

路面轮廓包含道路质量评定的多种信息,其中路面车辙是衡量路面状况的重要指标。现行人工检测和目前基于点激光或线激光测量设备存在局限性。基于三维激光设备,研究并开发了一种路面轮廓调查系统。设计了一种全新的车载设备布置架构,采用高精度三维数据生成路面轮廓信息并连续计算路面车辙。采用边缘算法对车道区域外数据进行剔除,通过对横断面数据预处理提高数据稳定性,基于移动参考线逼近的方法提取车辙深度信息。将高精度数据进行可视化处理,直观展示路面数据信息。 通过静态实验验证激光精度,测量误差基本小于±0.3 mm。系统在自然行驶的条件下获取路面轮廓数据,以车辙数据为例,并将数据与人工测量数据进行对比。实验表明,测量车辙最大深度与人工检测结果相关系数为0.97,不同车速下系统表现出极高的鲁棒性,产生准确的路面轮廓数据,可作为高速真实三维路面测量工具。     

地方高校数学类考研教学的理论与实践

提出了考研教学的概念，探讨了地方高校数学类考研教学的理论与实践，包括专业思想教育、考研经验交流、考研信息指导、考研专题讲座、考研学习方法的指导、考研专业课的教学与辅导、报考与调剂、考研老带新计划的实施、考研互助协会的活动等．对地方高校数学类考研的教学模式作了分析．     

[Zn(bim)2]·(H)2O)1.67: 具有方钠石拓扑结构的金属-有机敞开骨架

用液相扩散法合成了新颖的配位聚合物[Zn(bim)₂]· (H₂O)_1.67 (Hbim=苯并咪唑, bim=脱氢苯并咪唑), X射线单晶结构分析表明: 配合物以四连接、四面体型的[Zn(bim)₄]^2-为单元构筑成具有方钠石4²6⁴拓扑结构的三维网络. 其中每个方钠石的笼共有24个顶点, 为锌原子占据, 而每个笼内共有10个客体水分子(体积占有率约为18%).     

基于LM-BP神经网络模式的酸性染料分类方法

提出用Levenberg-Marquardt Backpropagation Neural Network(LM-BP)网络对酸性偶氮染料进行分类，网络结构为4-6-5。优化了隐含层神经元数和网络训练次数，表明隐含层神经元数应比输出层神经元数多一个。考察了训练集样本的选择对结果的影响，测试集的样本参数大小要处于训练集样本之间。本网络把其中22种染料作为训练集，把另外18种染料作为测试集，与采用GCEDM逐次分类法比较，测试集识别率为83％。