技术研发与人才培养深度融合的研究与实践

结合河海大学所建企业研究生工作站的实践,分析了产学研平台建设驱动力,提出了企业研究生工作站运行机制的设计与优化,指出人才培养和技术研发并重的互利共赢合作机制既是平衡校企双方权益的基础,也是平台内生驱动力可持续发展的保障.     

步进电机细分驱动中绕组电流的修正

在步进电机细分驱动系统中，由于步进电机绕组电流与磁场幅值之间的非线性关系，以及步进电机转子的磁滞效应等因素，细分后得不到均匀的步距角，因此必须对细分电流的大小进行修正，讨论了修正的方法，并给出了修正后的实验数据。     

基于潜在半径优化策略的数字图像抠图算法

针对目标图像利用导向滤波算法进行图像抠图时参数需要根据不同图像进行人为设定的问题,提出了一种利用隐藏的支持向量机LSVM(latent support vector machine)自动设定参数的潜在半径优化的数字图像抠图算法.该方法首先是应用LSVM潜在性的思想,利用已知数据库模板训练输入目标图像的样本集,再利用样本集将导向图像和二值图像以不同半径进行分块并进行判定,确定半径值,从而能够自动产生合理参数.最后利用导向滤波器对图像进行抠图,从而优化抠图算法,最终实现抠图算法的智能化和灵活化.     

哺乳动物基因功能研究正引发国际生命科学和生物医药产业的新一轮竞争

人具有46条染色体,包含了约2.4万个编码不同蛋白质的基因以及大量miRNA和基因调控序列。这些基因蕴含的遗传信息不仅决定了人的体貌、代谢、寿命等生理特征,而且对疾病的发生发展具有重要作用。现代生物医学研究表明,基因突变和基因功能异常不仅可以直接导致肿瘤、心脏病等     

Ti对Ag-Cu系活性钎料微观组织及性能的影响

研究了Ti对Ag-Cu系活性钎料的润湿性、力学性能及微观组织的影响.结果表明,随着含Ti量(6～12wt％)增加,Ag-Cu-Ti系活性钎料对被焊基体c-BN的润湿性提高,而钎料显微硬度升高脆性增加,钎焊接头强度降低.Ag-Cu-Ti系活性钎料是由α-Ag固溶体、α'一Cu固溶体、Ag-Cu共晶和Ag-Ti、CuTi3等化合物组成.随含Ti量增加,α-Ag固溶体、脆性化合物增加,共晶组织减少,由于脆性化合物增加,钎料铸态组织中有微裂纹形成.当含Ti量为10wt％时,钎焊c-BN接头界面结合致密,形成化合物型界面,实现Ag-Cu-Ti系活性钎料与c-BN的界面冶金结合.     

高温加热条件下钢坯氧化特性分析

对高温加热条件下的试验钢坯氧化特性进行分析,测定钢坯在不同加热方式、加热温度和加热时间下的氧化烧损率,用扫描电镜观察其氧化层结构。结果表明,空气条件下加热,试样氧化烧损率达16.39kg/m2;加入石墨条件下,氧化烧损率为7.23kg/m2;真空条件下,氧化烧损率极低,未出现熔融现象。低温阶段,试样氧化层呈疏松、多孔结构,850℃左右开始氧化,至1100℃左右氧化速率急剧增大,1380℃,液相熔渣从表面流淌不断裸露出新表面,氧化烧损率随加热时间延长呈线性增大。     

Platoon模式下车载自组织网络性能分析与研究

Platoon的性能可以通过车载自组织网络和协同自适应巡航控制系统得到进一步的提升.提出了一种适用于大规模platoon与自由车辆协同运动的管理协议和管理策略.通过设计适用于platoon的车辆移动模型,并应用于SUMO交通仿真软件中,对车辆场景进行了仿真.同时设计适用于大规模platoon和自由运动车辆的通信分簇协议,利用网络仿真软件NS2对通信性能进行分析,结果证明platoon改善和提升了道路性能和通信性能.     

基于BBR的NDN拥塞控制算法

随着网络传输带宽以及用户对实时应用需求的增加,如何在充分利用瓶颈带宽的同时降低缓存占用率以及传输时延,成为传输控制的一个新问题.提出了一种基于瓶颈带宽以及往返时延(round-trip time,RTT)的命名数据网络(named data networking,NDN)拥塞控制算法.该算法不使用传统的基于丢包的拥塞感知与调节方法,而是主动控制注入网络的流量,使其匹配链路的传输能力.通过在接收端对一定时间范围内反馈的即时带宽和往返时延进行统计,估计传输链路的瓶颈带宽以及物理链路延迟的值,配合由状态决定的增益来控制Interest包的发送速率以及窗口的大小.在ndnSIM模拟器中实现了该算法,并与ICP(interest control protocol)拥塞控制算法进行对比,证明了在充分利用瓶颈带宽的同时,该算法能够实现更低的传输时延以及更快的收敛速度.     

应用于行人检测的HLBP与CHLBP纹理特征

根据CSLBP (center-symmetric local binary pattern)和Uniform LBP (local binary pattern)特征描述行人局部纹理互补性的特点, 提出将二者级联的组合特征用于行人检测: 基于灰度图像的纹理特征(hybrid local binary pattern, HLBP)和基于颜色空间的纹理特征(color based hybrid local binary pattern, CHLBP)。实验结果表明, 当FPPW=10^–4时, HLBP特征的检测率为93.96%, 与Uniform LBP和CSLBP特征相比分别提高3.46%和9.68%, 基于颜色空间L′C′C′与HIKSVM分类器结合时的检测率高达98.58%。与传统的纹理特征检测方法相比, 该特征提高了行人检测精度, 降低了误检率, 检测性能得到较大幅度的提升。     

智能生态网络:知识驱动的未来价值互联网基础设施

未来互联网内容知识化、知识价值化、价值网络化、网络生态化、生态智能化的发展趋势已经越来越显著.针对传统IP互联网架构僵化、内容感知能力弱、多构架/多网络融合能力差、控制调度灵活性低、内生安全与信任维护机制缺失、服务质量模式单一、评价指标及方法落后等不足，创新性地提出智能生态网络（intelligent eco networking，IEN）.IEN基于虚拟化、可编程设备、软硬结合的技术路线，改进信息中心网络构架构，综合分布式人工智能分析决策与区块链共识计算技术，考量存储、计算与带宽网络资源成本/效益指标，构建层次化、智能化、语义化的新型智联网络构架.IEN向后兼容IP协议，向前演进面向跨域、边缘重点场景的命名（或标识）与IP融合异质计算寻址的多模态网络协议，叠加内容、身份鉴授权与多方可信激励机制，增强网络资源分配模型和优化评价体系.通过内容语义检测与身份可信鉴授权，IEN能坚持安全可控与开放包容并重，旨在形成一个高扩展、动态适应、多目标优化的网络基础设施，砥砺探索新一代产业化、经济化、生态化未来互联网，奠定一个开放与共享、协同互惠的智能生态网络.