ICP-AES法测定录音带磁粉中七种痕量元素

用顺序ICP光谱仪测定录音带磁粉中Ca、Mg、Cr、Co、Mn、Zn和Ti等痕量元素。样品用H_2SO_4/H_3PO_4/HNO_3混合酸分解。利用仪器的扫描程序,确定被测元素的分析线及背景校正点波长,并求干扰元素校正系数。估计了七个元素的检出限。测得平均回收率在90～104%之间。     

一种防空C~3I系统的效能分析方法

本文讨论了一种评定C~3I系统效能的方法。这种方法是根据系统完成使命的能力和系统的内部结构两方面的分析来完成的。通过对IFFN系统的评定,对本方法进行了举例说明。     

Selective protection of cells against X-irradiation. Isoproterenol protects only those cells that possesβ-adrenoreceptors

Summary In mixed culture of Chinese hamster fibroblatst, clone 431, and transformed murine L fibroblasts, clone B-82, isoproterenol was found to protect only 431 cells against ionizing radiation. It was shown that 431 cells, in contrast to B-82 cells, possess-adrenoreceptors, and the radioprotective effect of isoproterenol can be realized only if this agent interacts with-adrenoreceptors coupled with the cAMP system. Since malignization often causes the disappearance of-adrenergic and other hormone receptors, the combined culturing and irradiation of the cells studied can be regarded as a model of the growth of malignant cells (B-82) among normal tissue cells (431 cells) under conditions of radiation therapy. A possibility of selective protection against radiation damage of normal tissue cells, with retention of the former radiosensitivity of tumor cells, is discussed.     

涂层对热电偶热电性能及大气中寿命的影响

在难熔金属热电偶表而施加涂层的目的,旨在使原仅限和真空、中性及还原气氛中测量的热电偶能在大气中使用.本文讨论涂层对难熔金属热电偶在氧化气氛的"热电势—温度","热电势—时间"的关系及其寿命的影响.具有涂层的W/M.热电偶在氧化气氛(常压下1500℃取得263小时±1%t的最高记录,而W-Re热电偶存1500℃试验的前70小时偏差也在1%t内.而没有涂层的热电偶仅支持数分钟便破坏.     

细支纱摩擦纺初探——尘笼胆结构及其安装角α对纺纱的影响

本文以细支纱摩擦纺为研究对象,利用实验测试手段研究了尘笼胆结构对吸口轴向负压和尘笼胆安装角α对加捻区轴向负压和流速分布的影响。最后,基于类似于控制论中的“黑箱”原理,采用二次正交回归设计在实验室自制单头机上进行了32支纱的纺纱试验,建立了加捻辊加稔效率、纱线品质指标及CV值与尘笼胆几何尺寸、尘笼胆安装角α、摩擦辊转速及纺纱速度间的关系,并作了分析,由此得到选取α=0°、S=6毫米左右较好的结果。     

Earthshaker: A mobile rescue robot for emergencies and disasters through teleoperation and autonomous navigation

To deal with emergencies and disasters without rescue workers being exposed to dangerous environments, this paper presents a mobile rescue robot, Earthshaker. As a combination of a tracked chassis and a six-degree-of-freedom robotic arm, as well as miscellaneous sensors and controllers, Earthshaker is capable of traversing diverse terrains and fulfilling dexterous manipulation. Specifically, Earthshaker has a unique swing arm—dozer blade structure that can help clear up cumbersome obstacles and stabilize the robot on stairs, a multimodal teleoperation system that can adapt to different transmission conditions, a depth camera-aided robotic arm and gripper that can realize semiautonomous manipulation and a LiDAR aided base that can achieve autonomous navigation in unknown areas. It was these special systems that supported Earthshaker to win the first Advanced Technology & Engineering Challenge (A-TEC) championships, standing out of 40 robots from the world and showing the efficacy of system integration and the advanced control philosophy behind it.     

组合桥面板疲劳荷载后剩余承载力试验研究

为了研究高性能混凝土组合桥面板经历疲劳荷载后的剩余承载力,设计制作了两个足尺的正交异性高性能混凝土组合桥面板,通过疲劳和静力加载试验测试了正交异性组合桥面板的静力承载能力、破坏形态与疲劳后剩余极限承载力。试验结果表明：正交异性高性能混凝土组合桥面板经历疲劳荷载后的静力破坏形态为受弯破坏,试件达到极限状态时中支点截面U肋屈曲,受拉钢筋屈服,负弯矩区混凝土板开裂严重,组合桥面板的受力性能发生退化。经过疲劳加载后的桥面板的剩余极限承载力较没有经过疲劳加载的桥面板承载力下降了约11.6%。基于钢筋混凝土黏结滑移理论推导了适用于疲劳荷载作用后的高性能混凝土组合桥面板平均裂缝间距计算公式。对比试验结果,所提出的平均裂缝间距计算公式具有良好的精度,可为实际工程应用提供理论参考。     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

基于自注意力机制的新生儿胆道闭锁识别

新生儿胆道闭锁是新生儿常见的致命疾病之一,并且该病在亚洲的发病率高于世界其他地区.新生儿胆道闭锁需要及时发现及时治疗,然而由于缺少专业的儿科医生和辅助诊疗手段,新生儿父母往往不能及时发现而错过了最佳治疗时间.因此,本文开发了一个具有实际应用价值的预诊算法,通过新生儿粪便图片预测新生儿是否患有新生儿胆道闭锁,并提醒新生儿父母及时就诊.为了让算法在应用场景下识别率更高,本文的算法基于一个真实场景下拍摄的新生儿粪图片数据集开发.首先我们设计了一个自注意力网络模型BANet(Biliary Atresia Network),将图片的浅层特征和深层特征相结合,可以得到更好的分类效果.由于拍摄自应用场景下的图片存在过暗和过曝等问题.通过分析数据集的亮度分布,我们设计了一个自动亮度调节算法解决.此外,图片中的阴影也会对识别结果造成干扰,因此我们在训练阶段增加了一种阴影数据增强方式来缓解这一问题.为验证本文提出算法的有效性,本文设计了一个和医生的对比试验.结果证明BANet在四分类的识别率、二分类的识别率、特异性和敏感性等客观评价指标上占有明显优势.本文提出的BANet能够有效利用图片中的颜色、异常点...     

基于轻量化深度学习网络的数字仪表识别

数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域（ROI）的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。