基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.     

基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

基于Mesh网的矿工心电信号无线监测系统研究

在矿难事故发生后实时监测被困矿工的生命体征,能够给营救工作提供重要的信息参考,因此设计了一款基于Mesh网的矿工心电信号无线监测系统.通过ADS1292心电检测模块对矿工的实时心电信息进行监测,然后将心电数据经过STM32F103单片机处理后通过OLED屏显示出来.同时,处理后的数据还可以通过无线组网模块发送至上位机进行显示,从而实现对井下采煤工人生命体征进行远程监测的目的.测试结果表明:该系统可以准确获取矿工心电信号波形,实测心率误差不超过4％,具有良好的应用前景和实用价值.     

北京地区科技查新服务发展现状与对策研究

采用网络调查、电话咨询、实地访谈和文献计量等方法,系统梳理了北京地区主要科技查新机构的基本情况,从管理制度与规范、信息资源建设、收费标准与时间、查新业务与拓展服务、信息化建设与协同、人才队伍等方面对查新服务现状进行了全面调查,并对科技查新理论研究情况进行了解读,指出了北京地区科技查新工作存在的主要问题,并提出了相关对策建议,旨在推动该地区科技查新服务的可持续发展,更好地支撑北京国际科技创新中心的建设.     

抗坏血酸/谷氨酸Maillard反应体系中间产物和褐变程度的研究

用磷酸缓冲溶液配制一系列不同质量分数的抗坏血酸/谷氨酸混合溶液pH8.0并在130℃下加热发生Maillard反应,对反应后体系的中间产物(A294nm)、褐变程度(A420nm)以及反应过程中抗坏血酸和谷氨酸的含量进行检测分析.结果显示,抗坏血酸通过热解产物与氨基酸发生Maillard反应,抗坏血酸质量分数的增大能促进反应体系的褐变,谷氨酸质量分数对反应体系褐变程度的影响不大.任意增大一种反应物的质量分数均可对无色中间产物的生成起促进作用,且抗坏血酸对中间产物生成的影响大于谷氨酸.     

青少年攀岩运动员赛前紧张因素分析与对策——以武汉市攀岩运动员为例

通过对武汉市50名9-16岁攀岩运动员进行调查与分析,认为对高度的恐惧心理、对比赛岩壁和线路的陌生感、对保护员的不适应、取胜动机过高等是青少年攀岩运动员赛前紧张的主要因素。并提出训练中可以采用"系统脱敏法"、"在不同场地、线路、保护员的条件下训练"、"降低取胜动机、加强心理辅导、开展模拟比赛"等训练方法来消除青少年攀岩运动员赛前紧张。     

氧化还原介体催化强化污染物厌氧降解研究进展

 由于厌氧生物处理技术具有产生剩余污泥少、可回收能源等优点而被广泛用于处理各种有机污染物，尤其在有毒、有害、难降解污染物的去除方面取得了良好的效果。然而，厌氧生物法的处理速率通常比较低，而氧化还原介体可通过自身不断的氧化和还原来传递电子，提高电子在氧化还原反应过程中的传递速率，从而促进污染物高效厌氧降解。醌类物质和腐殖酸是应用较多的氧化还原介体，在催化难降解污染物降解方面取得了一定效果。讨论了氧化还原介体的特点、作用机制，并总结了其对偶氮染料厌氧脱色、反硝化和多氯联苯厌氧降解的强化作用，提出了氧化还原介体未来的研究方向。     

基于回波预处理和相参积累的C&I干扰抑制算法

C&I(chopping and interleaving)干扰是一种针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达的典型干扰样式, 干扰子信号调频斜率与雷达发射信号相同, 利用信号处理工具分离真实回波与干扰信号难度较大。针对该问题, 以LFM相参雷达抗自卫式C&I干扰为背景, 提出基于回波预处理和相参积累的干扰抑制算法。根据估计的回波时延, 设置距离窗截取受干扰回波段, 在此基础上, 通过对回波预处理, 改变不同重复周期内假目标的快时间位置分布, 通过相参积累实现干扰抑制。仿真试验表明, 所提算法能够有效抑制强干扰背景下的C&I干扰, 干扰抑制后真实目标检测概率大幅提高, 虚假目标数量明显减少。