基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。     

不饱和类卡宾H_2C＝CNaX(X=F,Cl,Br)的密度泛函理论研究

采用密度泛函理论方法,在B3LYP/6-311+G(d,p)水平上研究了不饱和类卡宾H2C=CNa X(X=F,Cl,Br)的结构.结果表明,不饱和类卡宾H2C=CNa X(X=F,Cl,Br)各有2种平衡构型,其中具有三元环结构的构型能量低,是其存在的主要构型.预言了最稳定构型的振动频率和红外强度.计算得到了最稳定构型分子内氢迁移反应的过渡态.讨论了卤原子对不饱和类卡宾H2C=CNa X的影响.     

结构主义视角下“吃播”观众心理探微

近年来,我国直播平台迅猛发展,直播领域由最初的游戏直播逐渐扩展到电商直播、泛娱乐直播,等等,其中吃饭直播,以其内容的特殊性,加之迅速扩大的主播群体和用户群体,成为一种值得深度思索的大众文化传播现象。以结构主义理论为基础,立足当下各种直播平台发展迅猛的现状,分析用户选择观看"吃播"这一现象的心理动机,通过对他们不同心理需求满足状况以及产生问题的考察,探析"吃播"这一现象折射出的当代人的精神状况,有着独特的意义。     

基于Modbus-RTU通讯方式在AI集群建筑中的设计与实现

为了实现多楼宇之间的集群化通讯控制,减少人工作业的强度。文中采用基于Modbus-RTU传统通讯方式,建立以楼宇为通讯单元和楼宇内多层集成化的新通讯模式。首先,实现被控楼宇内多层温控风机盘管的集中控制,然后实现多楼宇间群控功能。结果表明:新模式的使用比单层控制的传统通讯模式节约了遍历面板采集数据的时间。本研究对加快中国AI建筑的信息化转型以及进一步完善AI建筑集群化控制具有一定的参考价值。     

钩形弯交叉口信号协同控制优化方法研究

针对车辆在钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的整体运行特性，建立了各条车道的车辆平均延误计算模型。以各交叉口的周期时长和相位绿灯时间为约束，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的车辆平均延误最小为目标，建立了信号协同配时方案。以位于苏州市高新区内有轨电车沿线的两个相邻交叉口为例，采用实际数据验证所建立的方法，并设置钩形弯渠化方案。将设置的钩形弯交叉口与其相邻常规交叉口的信号协同作为改进方法，在VISSIM软件中对比分析改进方案与现状方案的车辆延误指标。实验结果表明，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口的信号协同优化方法可有效提高交叉口的通行能力，尤其是干道直行机动车的通行能力，可降低车辆的平均延误。     

一个包含Smarandache Ceil函数的对偶函数的方程

利用初等方法研究了一个包含Smarandache Ceil函数Sk(n)的对偶函数-Sk(n),给出了当k=6时方程-S6(1)+-S6(2)+…+-S6(n)=6Ω(n)的具体正整数解。     

(2+1)维KD方程组的一类非亚纯行波解

通过行波变换将(2+1)维KD方程组转变为复域中的常微分方程,给出复合的(2+1)维KD方程组2(wk-3l2+3ak2 C1)u=2k4 u″-k2 a2 u3+(6k2b-3kal)u2+C2,v=lku+C1的一类非亚纯解的结构.     

中国工程院院士、原华中科技大学校长李培根院士做客“昆仑名师讲坛”

应新疆师范大学"昆仑名师讲坛"工作委员会邀请,2014年11月13日下午,中国工程院院士、原华中科技大学校长李培根院士做客"昆仑名师讲坛",在文科楼音乐厅为全校师生作了题为《大学生与大学精神》的学术讲座。校长卫利·巴拉提教授为李培根院士颁发了"昆仑名师讲坛"纪念牌。副校长薛徽教授出席讲座,宣传部部长孙秀玲教授主持讲座。全校师生及新疆