基于路标的智能车辆定位

为解决智能车辆在城市环境中的定位问题,使用激光雷达检测和提取圆柱形路标的中心位置,并与已知地图进行数据关联;以CyberC3智能车辆为移动平台,建立了车辆运动模型和传感器测量模型,使用扩展卡尔曼滤波算法对激光雷达和编码器数据进行融合,计算车辆的全局位姿.实验结果证明该方法可以获得较高的定位精度,解决了车辆自主导航的关键问题,并可推广应用到基于自然特征的全局定位.     

XAGE-1b腺病毒表达载体的构建及其功能研究

XAGE是通过生物信息学方法发现的新一类睾丸-肿瘤抗原(cancer/testis antigen,CT抗原)基因,XAGE-1是其主要成员.当前已获得了XAGE-1在多种肿瘤组织中较为详细的表达谱,并初步揭示了XAGE-1与病理进程及肿瘤亚型的关系,但关于其功能及表达调控机制的研究尚刚刚起步.构建了高效表达XAGE-1b的重组腺病毒载体Adv-1b;在细胞增殖、集落形成实验中,感染Adv-1b后的细胞增殖能力更强(P<0.01,student t检验),形成的单克隆集落更大;软琼脂集落形成实验中,感染Adv-1b后的细胞集落形成率更高(P<0.01,卡方检验).研究结果初步证实:XAGE-1b对涎腺腺样囊性癌细胞的增殖及转移能力有一定的促进作用,为进一步深入研究XAGE-1b的功能和致癌机制打下了良好基础.     

三氟化硼-苯甲醚络合物的解离方法研究

对三氟化硼-苯甲醚络合物体系的解离条件进行了研究,考宽了温度、压力和助剂DCM对络合物解离的影响.随着温度的升高,络合物的络合度逐渐降低;压力升高,络合物的解离温度、杂质含量也相应升高.助剂DCM的加入可以破坏原有络合平衡,降低解离所需温度,并有效减少苯酚等杂质的生成.     

信息技术与数值分析课程的整合

利用Blackboard教学平台将现代的信息技术与大学的数值分析课程进行整合,建立以学生为主体、教师为主导、师生共同参与的互动式教学模式.该模式采取多媒体课堂授课,对数值分析的建模过程和算法设计等步骤进行讲解,然后通过安排实验课让学生上机进行实践,教学过程中以Blackboard教学平台为协作环境进行数值分析课程的教学.在实际教学中,新的教学模式可以充分发挥学生的主动性、积极性和创造性.     

现代化学的炼丹者——记武汉大学化学与分子科学学院无机化学研究所所长彭天右

原始人类即能辨别自然界存在的物质的性质而加以利用．后来偶然发现自然物质能变化成性质不同的新物质,于是加以仿效．这就是古代化学工艺的开始;进而,古老的炼丹术成为化学科学的先驱。随着科技的进步,化学研究早已成熟并成规模化．对人类科技发展与社会进步都有着不可估量的带动作用。近几年我国无机化学在国家自然科学基金及其他基础研究项目的支持下取得了突出进展,成果累累,一批中青年专家从实验室脱颖而出。武汉大学化学与分子科学学院无机化学研究所所长彭天右就是其中一位。     

用于煤气废水深度处理的脱酚菌的特性

从哈尔滨某气化厂生化处理系统的活性污泥中筛选出2株高效脱酚菌.经过生理生化鉴定和16SrDNA测序,鉴定2株菌分别属于芽孢杆菌属(Bacillus)和假单胞菌属(Pseudomonas).研究了温度、pH对单一高效脱酚菌和混合菌脱酚能力的影响及其菌胶团形成能力.结果表明:混合菌脱酚能力和菌胶团形成能力高于单一菌种,对温度、pH的适应性也比单一菌种强,更适合作为实施生物增强的菌剂.将混合菌固定在活性炭上,形成固定化生物活性炭(IBAC)处理煤气废水,对COD和总酚的去除率可以分别达到80%和70%以上.     

湘江采矿污染区流段贝类重金属含量与健康风险评估

选取受采矿污染较严重的典型区域湖南省湘江长沙段作为研究区域，采集优势贝类物种大沼螺和河蚌，研究不同贝类对痕量金属的富集特性。采用电感耦合等离子体质谱仪分析贝类中Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、As和Cd的含量，通过Pearson相关分析研究了重金属的相关性。通过对贝类可食用和非食用部分痕量金属的质量浓度和金属污染指数(MPI)进行比较，探索贝类不同部位中痕量金属的分布特点。同时探究了大沼螺和河蚌中痕量金属随时空的分布特征，评估了食用这两种贝类引起的人体健康风险。结果表明：不同贝类中的痕量金属浓度存在差异，河蚌中Cr、Fe、Co、Ni、Cu、Zn和As的浓度高于大沼螺，而Mn和Cd低于大沼螺；大沼螺和河蚌的可食用和非食用部分均具有相似的相关性，但是两种贝类之间对痕量金属的生物蓄积性不同；MPI结果表明两种贝类的可食用和非食用部分对痕量金属有不同的累积能力，但是两种贝类食用部分对痕量金属累积能力相似；大沼螺和河蚌的可食用部分的HI值分别为7.58和3.05,大于可接受阈值1,表明存在慢性健康风险，且大沼螺的食用风险更大，应对贝类的食用健康风险加以关注。     

基于分布式光纤传感系统的有载变压器故障检测技术研究

提出基于分布式光纤传感技术的人工神经网络有载变压器故障检测预报模型，通过人工模拟变压器的故障状态及正常运行状态，并通过k-means SMOTE数据扩充方法，可以有限扩充少量故障数据集，使故障数据量可以和正常数据量达到一致，将扩充后的故障数据与正常运行的数据一起送入长短期记忆卷积神经网络(convolutional neural networks long short term memory, CNN-LSTM)识别模型，最终可以将故障的识别率提升到100%,这对采用分布式光纤传感技术在有载变压器故障识别系统上的发展具有重要意义。     

基于生成对抗网络的有载调压开关故障检测研究

实际应用中电力变压器故障数据获取困难，导致在处理变压器故障数据时会由于存在不平衡数据对深入分析结果产生很大的影响。为了解决上述问题，结合对抗神经网络和人工神经网络对不平衡数据进行处理与判断，利用基于超弱光纤布拉格光栅的分布式声波传感技术对实验室搭建的变压器的模拟现场进行数据采集与分析，并在采集到的变压器故障模拟数据的检测上取得很好的效果。这种方法对基于对抗生成网络的有载变压器小样本故障识别系统具有重要的借鉴意义。     

社交媒体位置数据支持下的城市功能区识别——以上海市为例

基于社交媒体位置数据，采用K-means聚类方法，通过分析在500 m×500 m网格尺度上，城市不同时间的腾讯用户密度热力值变化规律，识别上海城市功能区，将不同区域按功能区类型划分为产业园区、城市居住区、郊区居住区、城市综合功能区、农村村落地区、农田、滩涂及未利用地分布区.通过将识别结果与高分辨率卫星影像和兴趣点（POI）数据的对比分析，证明了使用社交媒体位置数据进行城市功能区识别的可行性.本方法获取数据成本低，运用简便，为对其他地区主体功能区的划分提供了一种新的思路与方法.