水电站经济运行云自适应量子群居蜘蛛优化

针对水电站经济运行的复杂性和高维性,将云自适应量子群居蜘蛛优化算法与离线稳定最优表负荷分配模型相结合,实现了同时优化水电站机组组合和开机机组间的负荷分配.采取多种有效措施提高模型算法的收敛性能及运行效率:结合量子理论中量子比特和量子旋转门,实现机组开停机状态及其状态空间的搜索;结合传统智能算法更新理论改进群居蜘蛛优化算法的更新过程,降低算法在产生新一代蜘蛛群体时的盲目性;利用云模型理论解决算法运行前期及运行后期关键参数选择的不合理性,针对每个蜘蛛个体的适应度值实现参数的自适应选择.分析了所提算法在三峡水电站三种水头下经济运行实例中的运行结果,验证了其在工程实际中的可行性,以及各项改进措施的有效性.     

体外循环期间L-精氨酸对血小板超微结构的影响

目的：探讨心内直视手术体外循环期间L-精氨酸对血小板超微结构的影响及临床意义。方法：30例先天性房缺、室缺患者随机分为两组：L-精氨酸组（T组）（15例）于麻醉后切皮前将L-精氨酸200mg／kg加入5％葡萄糖注射液50ml中,经颈内静脉用微量注射泵以99ml／h的速度泵人体内。对照组（C组）（15例）中同时以相同的速度泵人等量5％葡萄糖注射液,但未加任何药物。在麻醉后切皮前（基线值t1）、CPB后30分钟（t2）、CPB结束时（t3）、手术结束时（t4）、术后24h（t5）检测两组病人血小板数（PLT）,电镜观察血小板形态及超微结构;记录术后24h胸腔引流量。结果：切皮前两组病人一般资料差异均无统计学意义;与t1相比,两组血小板数于t2～t4各时点均下降（P〈0．05）;T组血小板数的下降幅度较C组低（P〈O．05）。术后胸腔引流量较C组明显减少（P〈0．05）。C组血小板超微结构改变明显,T组血小板超微结构改变较C组明显减轻。结论：心内直视手术体外循环期间血小板超微结构异常改变,易致术后出血;L-精氨酸在CPB术中可以起到保护血小板、减少术后出血的作用。     

家族演化之理论(1)

一绪言 家族演化之概念在现代看来似乎已成为一个通俗的见解,一件极明显的事实,用不着再为解说。殊不知在一百年以前,这个概念还未发生。就是到了现在,这个概念内所包括的意义究是什么,学者意见尚不一致。我现在的奢望,就是想将这个概念在过去所发生的重要的理论,作一总的检阅与新的估价,并且我还想贡献一点新的意见,请求读者指教。 家族研究史之萌芽,可谓由来已久。在古希腊哲学家的著述内,如柏拉图的共和国或亚里士多德的政治学,亦均加难著家族的理论。然而成有系统的家族之研究,则开始於基督教的神学派。此派学者每以圣经上所述希伯的家…     

浅谈防止桥头跳车的技术措施

桥头跳车是一种普遍现象。分析出现桥头跳车的原因,并从三方面提出防止桥头跳车的技术措施。     

挤压及T5处理对Mg-Zn-Zr-Cu-Ca镁合金组织性能的影响

对新型Mg-6Zn-0.6Zr-0.5Cu-0.5Ca铸造镁合金进行挤压形变,研究了挤压及T5时效处理对合金组织性能的影响.采用扫描电镜、能谱仪、X射线衍射仪、维氏显微硬度计、电化学工作站表征分析了合金的组织形貌、物相组成、显微硬度及腐蚀速率.结果表明:热挤压使铸态镁合金发生了动态再结晶,晶粒破碎,析出相明显细化并呈弥散分布,主要物相为α-Mg、Mg Zn2、Mg Zn Cu、以及Mg2Ca相.T5时效处理使挤压态镁合金发生静态再结晶,随着时效时间的延长,析出相先细化后长大,当时效时间为12 h时组织最为致密均匀.铸态和原始挤压态试样的显微硬度值分别为72.94 HV0.1和76.4 HV0.1,随着T5时效处理的进行,合金显微硬度值呈先增后减的趋势,当时效时间为12 h时达到峰值(80.53 HV0.1).电化学测试结果表明,T5时效处理可有效降低镁合金的腐蚀速率,从而提高其耐蚀性.     

基于视觉加强注意力模型的植物病虫害检测

【目的】植物病虫害准确检测是病虫害精准化防治的关键，笔者构建准确高效的植物病虫害监测模型，为病虫害的早期诊断与预警提供重要依据。【方法】针对现有植物病虫害检测模型泛化能力弱、小目标漏检率高等问题，提出一种基于视觉加强注意力改进的植物病虫害检测模型——YOLOv 5-VE(vision enhancement)。为方便检测实验样本中的小目标采用Mosaic 9数据增强方法；设计出基于视觉注意力的特征加强模块CBAM(convolutional block attention module);为确定不同目标重叠在一起和被遮挡的定位损失引入边界框定位损失函数DIoU。【结果】YOLOv 5-VE模型在实验数据集上的识别精度和检测平均准确率达到65.87%和73.49%,比原模型提高了1.07%和8.25%,在型号为1 080 Ti的GPU上检测速度可达35帧/s。【结论】该方法可以在背景复杂的野外场景快速有效地检测和识别种类多样的病害和虫害，可以提高检测的鲁棒性能，提升模型对病虫害目标的特征提取能力，降低野外复杂场景对检测带来的干扰，表现出良好的应用潜力，可广泛运用于大规模的植物病虫害检测。