小麦籽粒中痕量稀土元素的背景含量及分布特征

通过ＩＣＰ－ＭＳ方法,测定了采自种子库的６０个不同品种小麦籽粒样品中１５种痕量稀土元素的背景含量。观察了小麦籽粒中ＲＥＥ含量的分布模式,并与土壤中ＲＥＥ平均含量进行了对比,同时与有关文献中的测定结果进行了对照。     

基于改进编解码网络的钢箱梁疲劳裂纹分割

针对基于图像的疲劳裂纹检测方法精度受焊缝、涂层等复杂背景因素影响较大的问题,提出了一种基于深度学习的空洞金字塔注意力网络(APA-Net)模型用于疲劳裂纹分割．在传统编解码网络的基础上引入预训练ResNet34模型、密集空洞卷积(DAC)模块、尺度感知金字塔融合(SAPF)模块和注意力门控(AG)机制,极大地提升了模型提取多尺度上下文信息的能力．通过图像裁剪制作了包含多种干扰因素的钢箱梁疲劳裂纹分割数据集,然后利用该数据集对APA-Net,FCN,U-Net,Attention U-Net,U-Net++和CE-Net等经典网络进行测试,结果表明：所提出的APA-Net在复杂背景干扰下对钢箱梁表面图像中的疲劳裂纹提取能力最佳,分割结果的平均交并比达72.2%,比其他经典网络中表现最优的CE-Net的平均交并比提高了约4%．最后通过消融实验讨论了所提模块对裂纹分割精度的影响．     

因素空间理论下银行信用卡违约预测

为扩大因素空间理论下因果分析法应用领域,基于因素空间理论下逆向逻辑归纳的思想,用背景分布计算各因果句的概率分布描述推理规则的强弱,提出逆向因果分析逻辑算法,并将其应用于银行卡的信用分析,提出基于因素空间理论的银行信用卡违约预测模型.该方法以信用卡实测数据为背景样本,提取推理规则,并用其他样本数据对预测推理规则进行验证....     

江苏省持续性空气污染时空特征及一次典型事件环流形势分析

分析了2013年12月2日-2018年12月31日江苏省持续性大气污染事件的总天数和主要污染物平均质量浓度的逐月和年际变化特征及空气质量指数的时空分布特征,分析了 2018年1月17-20 日发生的一次典型持续性污染事件期间的大气环流特征.结果表明,江苏省冬季大气污染最严重,PM2.5为主要污染物;夏季污染程度较低,O...     

基于团块分析法的车辆检测与计数

为解决传统车辆检测和计数方法局限性的问题,设计一种基于人机交互界面的车辆检测与计数方法.利用灰度世界算法进行图像预处理,去除灰度突变;利用改进混合高斯法建立背景模型,并选取像素信息进行背景自适应更新;利用五帧差分法提取前景目标,提高检测的准确性;划定感兴趣区域并设置虚拟绊线使检测更有针对性;利用目标团块分析法进行目标跟...     

谁催生了“野鸡大学”

7月16日,美国《华尔街日报》报道,＂从7月初开始,假文凭事件在中国广受热议,一位微软公司在华前高管被指文凭作假,由此引发了关于中国学术背景造假现象的争论。＂《华尔街日报》所提及的,正是国内沸腾一时的＂唐骏假文凭事件＂。     

设计创新 人才培养

<正>长期以来,我国许多工业设计理论家和教育家等相关人士大力呼吁国家各级政府机构在新的社会经济背景下转变对于工业设计的认识,重视其对于国家经济发展和社会问题     

驻马店市集中式污染治理设施普查与分析

根据2007年第一次全国污染源普查中驻马店市集中式污染治理设施的区域分布、建设类型与运营情况的统计数据,分析了该市集中式污染治理设施的实际处理能力以及目前运营存在的问题和原因,并结合2008年该市全市污水处理厂的管网建设、运营情况、污泥成分分析以及2010年该市减排任务,有针对性地提出了对策建议.     

反思我国欲建立行政法院的理论模式

行政法院的建立被认为是行政审判体制改革的最终目标,但是,针对具体的国情而言,是否建立行政法院制度还是值得讨论的问题,尤其是在行政诉讼制度尚不完备的我国,本文试从法国行政法院建立的历史背景等各方面与我国进行比较,审查行政法院制度在我国是否具有理论上真实的可行性。     

The Grid Algorithm of the Development Coefficient and the Combination Coefficient of Background Value in GM（1,1） Model

This article gives the algorithm of the sector in which the development coefficient is, and the steps to simultaneously calculate the development coefficient and combination coefficient of background value. Unifying the development coefficient and the background value＇s coefficient of combination to optimize the model together, avoiding the malpractice to separate the two in traditional method, and avoiding the error brought out by matrix multiplication because of matrix＇s illness and so on in the traditional way, therefore increases the precision of the model.