甘肃省建筑施工企业专利信息利用研究

以甘肃省61家建筑施工企业为样本数据,统计并分析了甘肃省样本企业专利信息利用现状,通过数据资料及图表形式给出具体调查情况,在此基础上讨论了甘肃省建筑施工企业专利信息利用过程中存在的困难及问题,究其原因并在充分分析调研数据的基础上,有针对性地提出甘肃省建筑施工企业专利信息利用的实施策略,最后结合《中国知识产权指数报告2017》进行分析,以期为甘肃省建筑施工企业运用专利信息提供参考。     

公路建设项目环境影响的多级模糊综合评价

为了判断公路建设对区域环境的总体影响,按照客观性、科学性、完整性等原则选取了公路建设项目环境影响评价指标。将公路建设对各环境因子的影响分为负面影响很大、负面影响小、基本无影响、正面影响小、正面影响大5种不同的影响程度,引入了改进的层次分析法(IAHP)确定权重,采用模糊数学方法进行综合评价,并以安康-毛坝高速公路为例进行评价分析。结果表明,模糊综合评价是一种科学合理、简单可行的公路建设项目环境影响评价方法。     

顾客具有不耐烦时间的M/G/1K-重休假排队

为研究更一般的休假排队,在单重休假和多重休假排队基础上研究带有不耐烦顾客的M/G/1 K-重休假排队,其中顾客的不耐烦时间服从定长分布;利用母函数法和Laplace-Stieltjes变换的方法,得出该系统平均休假期长度和平均忙期长度解析式,进一步计算得出忙期开始时系统平均顾客数的解析表达式以及服务完成时刻系统中平均顾客数的母函数等性能指标的解析表达式,并对性能指标进行了分析.     

子长分输站管线焊接电弧偏吹原因分析及克服措施

分析了管线焊接时电弧偏吹的产生原因,电弧偏吹的危害,现场分析确定施工中产生的电弧偏吹种类,并根据电弧偏吹产生原理,制定了克服措施,保证了焊接施工顺利进行,并提高了焊接合格率。     

色氨酸在聚茜素红膜修饰电极上的电化学行为

为建立色氨酸的高灵敏电化学检测方法, 研究了聚茜素红(PAR)膜修饰电极的电化学制备,优化了聚合条件.采用循环伏安法和线扫伏安法研究了色氨酸(Try)在该修饰电极上的电化学行为,优化了富集时间、富集电位、测定pH等实验条件.结果表明,该膜修饰电极对色氨酸有良好的富集作用,其氧化峰峰电流明显大于裸玻碳电极.在最佳条件下,氧化峰电流与色氨酸浓度在9.0×10-8～9.0×10-7 mol/L、1.0×10-6 ～1.0×10-5 mol/L之间呈线性关系,相关系数为0.998 7、0.997 6, 检出限为8.0×10-8 mol/L.将此法用于口服液中色氨酸的测定,结果令人满意.     

社区生活圈视角下城市公园绿地暴露水平测度

【目的】社区生活圈是居民日常生活接触最密切的空间单元。评估生活圈内公园绿地的暴露水平，能够精准刻画居民与公共绿色资源日常交互场景，识别公园绿地服务盲点。【方法】选取南京市中心城区为实证案例，首先通过Isochrone应用程序编程接口(API)计算居住小区15 min步行等时圈，以此作为社区生活圈的划定依据；其次构建了一个涵盖数量、面积、距离和质量的系统性暴露水平测度体系来评估圈内公园绿地暴露度；最后，采用区位熵指数和Getis-Ord G_i^*指数分析公园绿地暴露度和人口之间的供需空间匹配度，以及公园绿地暴露冷点-热点居住小区的空间聚类分布。【结果】(1)南京城区居住小区的公园绿地暴露度存在空间分布不均衡性，城区内近一半的居住小区分布在公园绿地暴露的盲点(20.12%)和冷点(25.63%)区域；(2)区位熵指数表明研究区域内公园绿地暴露度与人口之间的空间匹配度失衡；(3)公园绿地暴露度呈现了显著的“圈层”结构聚类状态。【结论】研究成果可为细化城市绿地系统规划、促进公园绿地科学合理的配置提供理论和实践支撑。     

一种频率与温度无关的片内RC振荡器设计

文章基于SMIC 0.18μm互补金属氧化物半导体(complementary metal oxide semiconductor, CMOS)工艺，设计了一种频率与温度无关的片内电流模RC振荡器，该振荡器采用1.8 V电源供电，输出频率为100 MHz,振荡器主要由温度补偿电流源、开关电容充放电回路、反相器比较延时单元以及时钟输出单元组成。通过Cadence Spectre仿真验证表明：在-40～125℃范围内，TT工艺角条件下，振荡器的输出频率范围为100.06～100.16 MHz,频率随温度变化为0.10%,用温度系数表示为6.06×10^-6℃^-1;SS工艺角条件下，振荡器的输出频率范围为99.90～100.23 MHz,频率随温度变化为0.33%,用温度系数表示为20.00×10^-6℃^-1;FF工艺角条件下，振荡器的输出频率范围为99.96～100.07 MHz,频率随温度变化为0.11%,用温度系数表示为6.67×10^-6℃^-1。     

基于改进Cascade R-CNN模型的机器人抓取检测研究

为提高多物体抓取检测网络的抓取检测准确率，提出一种基于改进Cascade R-CNN模型的机械臂抓取检测算法.首先，引入ResNeXt结构能够在不加大网络设计难度的前提下提高了模型的准确率；引入带空洞卷积的空间金字塔池化模块以解决分辨率较低的问题；接着对抓取框回归分支和角度分类分支以分治方法进行优化.其次，针对多物体抓取数据集缺乏的问题，构建多目标抓取数据集(multi-object grasping dataset, MOGD),有效地扩充了多物体抓取检测数据集.最后，基于改进Cascade R-CNN模型设计抓取检测网络，实验结果表明，改进后的算法效率更高，PI-Cascade R-CNN实验准确率为93%,较Cascade R-CNN提升1.5个百分点.     

基于广义近似消息传递的快速DOA估计方法

针对稀疏恢复类波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法中计算复杂度高的问题, 提出了一种基于广义近似消息传递(generalized approximate message passing, GAMP)方法的稀疏贝叶斯学习算法。该算法在现有双基地无源雷达系统模型基础上, 构建了多快拍下的GAMP信号统计模型, 将高维联合后验概率密度的计算简化为标量运算, 提高了算法的计算效率。对于离网目标, 利用梯度下降方法推导了角度空间网格更新策略, 进一步提高了角度估计的精度。仿真结果表明, 该算法在有限快拍、低信噪比情况下, 估计精度较高, 计算复杂度较低, 适用于实时性要求高的应用场景。     

基于门控多尺度匹配网络的小样本SAR目标识别

为了解决传统合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)目标识别方法在小样本条件下泛化能力差、识别准确率低的问题, 通过在匹配网络的基础上引入权重门控单元和多尺度特征提取模块, 提出了基于门控多尺度匹配网络的小样本SAR目标识别方法。在该方法中, 多尺度特征提取模块能够提取匹配网络不同卷积层的多尺度特征, 权重门控单元能够根据不同的识别任务赋予特征不同的权重大小, 实现根据具体任务选择最具代表性的目标特征, 从而以该特征为主导完成目标识别任务。在运动和静止目标获取与识别(the moving and stationary target acquisition and recognition, MSTAR)数据集上对提出的方法进行了验证, 实验结果表明，所提方法较其他3种小样本学习方法和两种小样本SAR目标识别方法表现出了一定的优越性, 而且所提方法经实验验证在噪声环境下表现出了一定的鲁棒性。