Shape recovery using high dynamic range images

An effective method for object shape recovery using HDRIs (high dynamic range images) is proposed. The radiance values of each point on the reference sphere and target object are firstly calculated, thus the set of candidate normals of each target point are found by comparing its radiance to that of each reference sphere point. In single-image shape recovery, a smoothness operation is applied to the target normals to obtain a stable and reasonable result; while in photometric stereo, radiance vectors of reference and target objects formed due to illuminations under different light source directions are directly compared to get the most suitable target normals. Finally, the height values can be recovered from the resulting normal field. Because diffuse and specular reflection are handled in an unified framework with radiance, our approach eliminates the limitation presented in most recovery strategies, i.e., only Lambertian model can be used. The experiment results from the real and synthesized images show the performance of our approach.     

吐哈盆地早侏罗世八道湾组古环境与聚煤作用分析

对吐哈盆地以粗碎屑岩含煤为特征的八道湾组进行了沉积环境和聚煤作用分析,编制了各种单因素图件及占地理图。识别出盆地内来自北侧和南侧物源区的多个三角洲朵体,其中在台北凹陷西部发育的吐鲁番-七泉湖三角洲是一个典型的来自南部物源区的大型三角洲,它控制了台北凹陷西部的相带及煤层展布。盆地内煤层主要形成于三角洲间湾和下三角洲平原以及冲积平原岸后的沼泽环境,这里一般有中等的沉降幅度并且陆源碎屑供给受到限制。     

数字经济时代融合式创新模式及技术成果转化路径

传统科技创新研究关注于技术创新或商业模式创新,随着数字经济占GDP份额不断提升,科技创新的跨界融合特征不断凸显,突出表现为技术创新与商业模式创新的融合式创新。从融合式创新的含义与特征出发,参考IBM和哈佛商学院的模式分类,将融合式创新分为盈利创新模式、组织创新模式、业态创新模式和市场反馈创新模式4种模式,考察了不同融合式创新模式对技术交易等成果转化方式和路径带来的影响和变化。为迎合数字经济时代跨界创新加剧的趋势,提出加强协同创新、紧抓市场需求、改善创新环境等举措推进融合式创新及其成果转化。     

SYBASE大型数据库性能优化方法

大型数据库性能调优是系统管理员面临的一个主要问题，它直接影响到整个数据库系统的有效运行。以实际应用的商业系统为背景，从调优工具、数据库服务器、数据库结构设计、数据库应用及数据库运行环境等几个方面讨论SYBASE数据库性能调优的基础、原理和方法；从实际应用的角度分析了可以采用的有效调优方法，并做了优化前后的性能对比。从中得出结论：数据库性能调优是高效率使用数据库的前提和基础。     

基于卷积神经网络的新奇检测技术在结构损伤识别中的应用

针对新奇检测难以同时识别结构损伤时刻和损伤位置的问题,提出在新奇检测中引入卷积神经网络以实现损伤时刻和损伤位置的一次性确定。首先,采用小波包技术处理结构响应得到小波包能量,并将相邻测点对应频带的能量比作为新奇检测模型的特征向量;然后,以结构健康时的特征向量作为训练数据,建立健康模式下的基于卷积神经网络的新奇检测模型;接着,将结构实时输出的特征向量输入到新奇检测模型,所得输出与健康状态的输出进行对比,并将输出和输入的欧氏距离作为新奇指标;最后,根据新奇指标的变化识别结构损伤时刻和损伤位置。数值模拟和实验室试验验证了该方法的有效性。     

融合特征通道重要性与相似性的深度YOLO网络压缩方法

基于深度YOLO网络的目标检测方法网络结构复杂、冗余参数过多、计算量大,极大影响模型检测性能。针对此问题,从降低网络中低效通道和冗余通道的影响出发,提出了一种融合特征通道重要性与相似性的深度YOLO网络压缩方法,基于深度网络压缩中的网络剪枝思路,采用2次剪枝剪去低效及冗余特征通道。构建通道重要性计算方法,将稀疏因子作为通道效能计算指标,结合剪枝率剪去低效通道;根据通道间存在的线性关系计算其相似度,对相似度较高的通道进行替代,剪去相似度较大的通道;微调模型参数,恢复剪枝前的检测精度。仿真实验表明,同当前性能较优的深度网络压缩方案相比,提出的方法在保证目标检测精度的同时极大减小了模型尺寸、提升了检测速度,方法可行、有效。     

非线性ABS系统全局滑模控制律设计

传统的ABS系统等速趋近律滑模控制器存在滑移率抖振和鲁棒性差的问题,本研究提出了一种改进的指数趋近律,即通过增加自然对数函数项,使系统的滑模运动在制动过程开始时即位于滑模面或贴近滑模面。应用Lyapunov稳定性判据证明了新设计控制器的稳定性。仿真验证结果表明,所提出的非线性全局滑模控制方案,其车轮滑移率保持在理想值附近,消除了抖振现象,提高了控制系统的鲁棒性和车辆的制动性能。     

基于改进粒子滤波算法的车速估计

针对基于粒子滤波算法设计的车速估计器因提议分布与实际分布不一致导致粒子退化使估计误差变大的问题,提出了一种通过修正提议分布减弱粒子退化影响的改进粒子滤波车速估计器。首先,基于车辆运动学模型和传感器特性建立系统的状态转移方程和观测方程。然后,利用传感器测量值与粒子状态值的差值设计提议分布修正项对状态转移方程进行修正,并对过程噪声做自适应处理。最后,利用CarSim-Simulink联合仿真平台在双移线工况和正弦转角输入工况下进行仿真验证。与自适应粒子滤波器相比,双移线工况下改进粒子滤波估计器产生的纵向速度估计值和侧向速度估计值的平均绝对误差分别减小了40.25%和55.71%;正弦转角输入工况下,改进粒子滤波估计器产生的纵向速度估计值和侧向速度估计值的平均绝对误差分别减小了47.00%和41.21%。     

添加剂极性对电镀镍形貌及阻氢性能的影响

在电镀镍过程中,添加电解液添加剂是解决镀层沉积不均匀等问题的有效策略,其中有机添加剂的应用广泛且效果显著。在基础电解液中引入了一系列具有不同烷基链长度的有机添加剂来平滑镍镀层（基于主链中碳原子的数量,分别命名为C1、C4、C8、C12、C16）。结果表明,随着烷基链长度的增加（C1、C4、C8）,即极性增强,镍层变得更加光滑,这是由于添加剂吸附在阴极表面,减缓了Ni²⁺的迁移速率,获得了均匀的镀层。值得注意的是,在C8作用下沉积的镍层具有最小的氢渗透电流密度。但随其长度的进一步增加（C12、 C16）,极性增强导致吸附性过强,引起了严重的电极极化,最终获得的镍层表面形貌粗糙。