基于全息光学的虚拟现实与增强现实技术进展

 介绍了VR/AR产业发展的现状及未来趋势,从显示技术的角度阐述了目前主流VR/AR产品使用的技术方案,并比较了双目视觉、光场显示和全息显示3种VR/AR方案的优缺点。针对当前VR/AR主流方案存在的问题,提出了全息光学技术在VR/AR产品中的优势和在产业中的作用,特别是,归纳了全息光学技术在近眼显示领域的进展及其对VR/AR产业发展的意义。分析了全息光学和VR/AR产业在结合过程中所面临的挑战,并对基于全息光学的VR/AR产业发展进行了展望。     

新型热电SnSe半导体晶体研究进展

SnSe晶体是一种新型Ⅳ-Ⅵ族化合物半导体热电材料,具有极低的本征热导率和超高的热电优值ZT,因兼具有高性能、环境友好以及成本低廉等综合优势,近些年正成为国际上争相研究的热点。然而SnSe晶体属于层状结构材料且热膨胀性复杂,导致晶体在生长过程中极易出现解理和开裂,难以获得大尺寸晶体。本文对当前国内外几种主流SnSe晶体生长方法进行了归纳,包括水平气相法、垂直布里奇曼法、垂直温度梯度法等,综合评价了各种方法的优缺点。重点介绍了本团队在水平布里奇曼法生长SnSe晶体方面的研究结果,该方法有望成为未来制备高质量、大尺寸SnSe晶体的一种主流技术。此外,还将不同SnSe晶体的热电优值ZT进行了比较,并对其性能波动进行了初步分析。本综述论文将有助于加深人们对SnSe晶体生长特性的认识,并为未来该晶体材料制备和性能研究提供参考。     

山区土地利用项目存在的问题与改良措施

本文以某一山区土地利用项目为研究对象,首先介绍了该区域土壤类型和土壤环境质量,然后分析了开发利用中存在的土壤问题、农田灌溉问题及农业生产问题,最后,根据黄底灰泥田综合利用改良区,灰黄泥田综合改良培肥区,灰泥田综合利用区,新增耕地土壤改良综合配套区四个不同的地块区域类型,针对不同的土壤类型提出相应的土壤改良配套措施和实施内容。     

基于Matlab的凝结水回收装置压力模糊控制器设计

在供热系统冷凝水回收装置中,集水器压力控制是整个回收系统的关键。采用模糊控制思路,借助Matlab/Simulink仿真技术,设计集水器内部压力模糊控制器。利用对集水器内部的压力的模糊控制,控制排汽电动阀门的开启度,使集水器内部压力稳定在某范围,有效控制集水器内部压力,从而控制集水器内部水蒸汽含量,防止水泵汽蚀,使装置在多路公网,恒压、衡液位、高温情况下全自动、安全可靠运行。     

图像拼接技术在通信勘察中的应用

为提高无线基站勘察效率,本文给出了一种改进的图像拼接方法,并将其应用到无线基站勘察中进行验证。首先提取无线基站勘察图像的SIFT特征点,然后计算其64维向量描述子;采用最近邻与次近邻之比进行双向匹配,消除匹配错误;采用加权平均融合法进行图像融合,最后将此方法结合无线基站勘察进行实际应用。实验结果证明,本文方法能够精准快速进行勘察图像拼接,有较好鲁棒性,能够明显提高了勘察人员的工作效率,具有一定的实际应用价值。     

巨型牵引式滑坡灾变与稳定性分析及防治技术研究

受持续强降雨的影响,龙怀高速公路K112+210～+520右侧高边坡发生近200万m³的巨型滑坡﹒为进行滑坡处治设计,本文结合滑坡现场的工程地质条件、周边环境及工程建设活动特点,分析了该滑坡产生的机理及稳定性,提出了“卸载+预应力抗滑桩+钢花管注浆+排水”的综合处治措施,并采用有限元软件Midas-GTS建立典型断面模型分析处治方案的可行性﹒结果表明：处治后的坡体稳定系数满足规范要求,处治方案较为可靠﹒     

聚焦车联网位置隐私保护

<正>随着新一代信息通信技术快速发展,车联网成为连接“人-车-路-网”的重要纽带。车联网行业常用匿名证书来保护用户位置隐私,但数据中包含的一些准标识符集,可将离散的位置数据组合成完整位置路线,继而暴露位置隐私、威胁用户安全。而基于K-匿名算法提出的车联网位置隐私保护方法能弥补车联网匿名证书的不足,保证用户位置隐私安全,有助于推动车联网数据安全发展。     

零价铁修复沉积物中菲的正交实验研究

多环芳烃(PAHs)是一种致癌、致畸、致突变且难生物降解的持久性有机污染物。选择PAHs典型代表——菲作为研究对象,利用零价铁还原修复表层沉积物中的菲,并通过正交实验研究不同条件下温度、零价铁的粒径与添加量对修复效果的影响。实验结果表明:当温度为25℃、零价铁的粒径为0.15 mm、零价铁的添加量为2 g的条件下,修复效果最好,去除效率可达77.43%。     

基于数据增强技术与CNN-BiLSTM-Attention的油田注水流量预测及效果

准确识别地层注水情况是油田开发的重要前提,对制定合理的注水发展规划也具有重要的指导意义。为准确预测注水,提出一种结合卷积神经网络、双向长短期记忆网络与注意力机制的油田注水流量预测方法,该方法首先将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirection long short-term memory,BiLSTM)进行联合,用于捕获注水流量的复杂非线性时空关系,然后采用注意力机制来关注输入的重要特征。并针对油田历史数据匮乏问题,提出使用数据增强技术来增加一维时间序列的数据量。采用国内某油田注水井真实历史注水数据进行实验,研究结果表明,本研究中提出的CNN-BiLSTM-Attention预测模型的平均绝对误差(Mmean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean square errorRoot Mean Square Error, RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage errorMean Absolute Percentage Error,MAPE)和决定系数(Ccoefficient of Ddetermination,R2)MAE、RMSE、MAPE 和R2 分别为0.027、0.043、9.936和0.968,通过多种模型对比,表明该方法具有较高的预测精度,可以更准确地预测注水流量。此外,研究还证实,采用数据增强技术可以有效提高模型的预测精度。研究成果可为油田精细化注水提供调整方案与高质量数据,从而为油田智能化开发提供理论依据。     

赣东地区小型牵引式残坡积土质滑坡稳定性及破坏模式分析

通过野外调查,较全面地研究了赣东地区小型牵引式残坡积土质滑坡的区域地质环境和水文、工程地质条件,结合反演分析及折线滑动法计算滑坡稳定性系数等手段,对滑坡在两种工况下的稳定性进行了定量探讨,在此基础上分析了滑坡成因和可能的失稳破坏模式。针对小型牵引式残坡积土质滑坡失稳破坏模式分析得出:小型牵引式残坡积土质滑坡破坏模式经历三个阶段:前期蠕变—坡体蠕动阶段、中期变形—滑动面贯通阶段、后期破坏—滑坡破坏阶段。