荆州市蛋鸭产业跨越式发展探究

荆州水资源极为丰富,水禽养殖历史悠久,水禽生产条件十分优越,发展蛋鸭产业具有显著优势。一、现状与优势2011年荆州市饲养蛋鸭1466.97万只,鸭蛋产量10万吨,分别占全省的11.56%、16.5%,分别比2009年增加520万只、6.3万吨,蛋鸭产业产值21.06亿元,占畜牧业产值的23.5%。其产值比重快速上升,产业地位快速提升,成为全市畜牧业经济新的增长点和潜力产业。加快发展蛋鸭产业,具有四个方面独特优势。     

基于大数据背景下的智慧校园建设

为实现我国教育的现代化,并适应互联网大数据时代的发展,基于大数据背景下的智慧校园成为我国校园建设的发展方向。本文对智慧校园的特点以及建设目的、发展方向等问题加以分析,并对智慧校园的架构建设进行了探讨。     

关于加快生态文明建设的对策研究

本文分析了目前我国生态文明建设形势,提出了五项加快生态文明建设促进可持续发展的对策措施．即建立资源节约型生产消费模式,加大生态环境保护和建设力度,抓好主要污染物的节能减排工作,积极应对气候变化等全球性环境问题。健全完善可持续发展的体制机制。     

Ⅰ型骨质疏松山羊骨髓基质细胞体外成脂、成骨分化的研究

观察体外定向诱导Ⅰ型骨质疏松山羊骨髓基质细胞（BMSCs）分化为脂肪细胞和成骨细胞.建立去卵巢骨质疏松山羊动物模型,全骨髓法分离培养其骨髓基质细胞.第二代细胞分别成脂、成骨诱导培养,油红O染色、碱性磷酸酶染色、茜素红染色判定其分化结果.成脂诱导21 d,油红O染色有脂滴形成;成骨诱导14 d,碱性磷酸酶染色阳性;连续诱导35 d,茜素红染色证实有钙化结节形成.Ⅰ型骨质疏松山羊骨髓基质细胞在体外可以定向诱导分化为脂肪细胞和成骨细胞.     

机械系统动态优化设计的混合遗传基因方法

融合复合形法和基因算法提出一种可以有效地解决机械系统动态优化设计问题的随机优化算法－混合遗传基因法。该法以遗传基因方法实现代间进化，以复合形法改进代间较差个体以加速进化。数值分析结果表明，该方法结构正确，算法简洁。     

协议一致性测试研究进展

协议一致性测试是协议测试中最为关键的测试,是其他协议测试类型的基础。已经有大量的研究与实践对协议一致性测试做了深入探讨,到目前为止,仍然缺乏系统、有效而实用的协议一致性测试方法。从协议一致性测试的协议形式化描述技术人手,分别对协议一致性测试过程中的描述、测试序列生成、测试实现与执行进行了综合研究,阐述了其中存在的问题并给出了基本解决思路。     

单神经元自适应PID在阳极化电源中的应用研究

以阳极化电源为研究背景,并针对阳极化电镀要求恒流、抗干扰能力强、超调小且工况变化剧烈等特点,对单神经元PID算法进行了多方面的优化和改进.仿真及实验结果表明,改进后的算法响应速度快,超调量小,抗干扰能力强,对于模型参数的变化具有良好的自适应能力,且可提高系统的稳定性及生产效率.     

200 km/h电力机车气动性能风洞试验与数值模拟

采用模型风洞试验和数值计算方法研究了200 km/h机车外形的气动性能.试验风洞为FD-09单回流低速风洞,模型缩尺比为1:8.873.数值计算采用流体动力学软件FLUENT,数学模型为三维粘性不可压缩流体雷诺时均方程和κ-ε双方程湍流模型.数值模拟结果与模型风洞试验结果基本吻合.在此基础上对多个外形的设计参数进行了优化,并对优化后的模型流场作了数值计算,得出了一些有益的结论.     

基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法

动作识别是近年来时序数据挖掘领域的研究热点,具有广泛的应用前景。但是现阶段基于深度学习的动作识别算法需要大量的标记训练数据集,存在泛化性差、实时性差、场景受限的问题。为解决这些问题,本研究设计一种基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法。该算法基于YOLOv5算法构建轻量化的人体检测器HYOLOv5。基于轻量化二维姿态估计模型Lite-HRNet设计人体姿态特征描述算子,有效地去除背景对人体动作特征的干扰。为有效度量时序人体姿态特征描述算子间的相似度,本研究提出基于动态时间规整的人体姿态特征距离度量,并在此基础上设计基于类别中心选择的动作模板匹配算法。该算法通过少量的动作视频构建动作特征模板库,利用动作模板匹配算法可实现多类动作视频的精准识别。为验证算法,本研究在COCO 2017的Humans数据集上对HYOLOv5进行测试,人体检测识别精度mAP@0.5∶0.95可达50.7%。基于10种动作视频数据进行测试,结果表明,本研究所提算法可有效地识别视频序列中的姿态,在每个动作仅包含4个训练数据的情况下,动作识别准确率均可达到91.8%。