絮凝过滤在石化废水深度处理中的应用研究

通过小试实验,比较分析无机、有机及复合絮凝剂对某石化企业污水处理厂出水的絮凝效果,通过处理效果和成本分析,筛选得到了聚合氯化铝-聚二甲基二烯丙基氯化铵复合絮凝剂(PAC-PDMDAAC).该絮凝剂在投加量为50 mg.L-1时,浊度最大去除率为72.4%;在实验投加量范围内,CODC r去除率均在40%以上;投加量为40 mg.L-1时,最大去除率达59.3%.在小试的基础上,将该絮凝剂应用于中试实验,分析监测不同构筑物对CODC r的去除效果等参数,确定了合理的投药量、排泥量、反冲洗时间、沉淀时间、处理水量等指标.     

CRTSⅡ型板式无砟轨道精调施工技术

随着国家高速铁路建设的快速发展,CRTSⅡ型板式无砟轨道得到了广泛应用,是直接关系到工程质量和运行寿命的关键技术。通过对现场的实践摸索和提炼,使轨道板在准备、粗铺、精调与人机结合效率方面有了显著提高,为以后的施工积累了经验。     

HTTP网络应用特征串的自动提取

网络应用特征串的提取是网络流量分类中深度包检测(DPI)系统至关重要的一环.文中提出一种自动提取不同的HTrP网络应用(如网络视频、网络游戏、SNS等)的特征串的方法.该方法先对HTrP网络应用的全报文数据进行组流分析,然后通过一个基于Hash表的算法提取出频繁出现的字符串,最后通过建立HTTP应用共性特征库,对频繁串...     

时变流动性深度模型

使用超高频数据,并利用流动性深度指标,研究流动性的动态特征、影响因素以及检验市场微观结构理论.结果支持基于信息不对称下的市场微观结构理论.研究还表明耐心交易可以降低交易成本.     

一种基于IBDP-GRU模型的热带果树寒冻害预警技术

针对热带果树寒冻害预警中涉及的气象数据不平衡问题,提出一种结合不平衡数据处理和门控循环单元的热带果树寒冻害预警模型(IBDP-GRU)。按照设定的低温阈值,将数据样本按其最低气温分为高于阈值(通常为多数)和低于阈值(通常为少数)2类;利用提出的欠抽样算法对多数类样本进行欠抽样,并为不同类的训练样本赋予不同的权重;将训练样本和权重输入到GRU模型中训练;结合未来一天的最低气温预测值和相关热带果树的寒冻害指标判断这些果树在未来一天是否会受害。实验结果表明,IBDP-GRU能在不显著影响多数类样本预测的同时更加注重少数类样本的预测;在预测果树一天是否会受害时,IBDP-GRU对香蕉寒冻害预警的正报率分别比GRU、LSTM、CNN-GRU和BP模型的高16.4%、19.3%、20.3%、31.3%,对莲雾寒冻害预警的正报率分别比上述模型高18.7%、18.6%、20.5%、32.2%。     

基于特征自干扰与像素注意力机制的道路分割网络

主流网络在提取图片特征过程中易受其他目标干扰导致特征鲁棒性降低,而现有的基于噪声抗干扰机制有着伪特征与真实特征相似度不高这一劣势;注意力机制的运用可以提升道路场景特征的空间上下文关系从而增强特征的抗干扰能力,但现有的注意力机制缺乏像素级的特征筛选。针对上述问题提出了基于图像特征自干扰与像素注意力机制的道路分割网络,该网络分为主干分割网络和特征自干扰网络两部分,主干的分割网络包含像素注意力模块,可实现真实特征的提取和像素级的增强;自干扰网络输入原始图像随机裁剪和插值放大后得到的局部图生成伪特征,此外提出了融合模块用于实现伪特征与真实特征的融合并对主分割网络中间特征进行干扰。在KITTI和Cityscapes道路数据库上的实验表明：基于图像特征自干扰与像素注意力机制的分割方法与DeepLab V3分割方法相比,在KITTI数据集上的分割精度由88.02%提升至90.55%,在Cityscapes数据集上的分割精度由87.15%提升至90.16%。     

基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism, HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。     

感知特征增强学习的低分辨率人脸识别

针对低分辨率人脸图像信息严重缺失而导致的人脸识别能力受限问题,提出了一种感知特征增强学习的低分辨率人脸识别网络.设计的整体网络包含两个通道,其中一个通道为低分辨率人脸识别子网络,顺序执行对输入的低分辨率人脸的超分辨率重构、深度特征提取与识别;另一通道为高分辨率人脸识别子网络,顺序对输入的高分辨率人脸进行深度特征提取与识...     

“四个面向”战略下高校产学研深度融合的实践路向

“十四五”时期,加快推动产学研深度融合已成为完善科技创新体制机制系列部署中的关键环节,是深化企业、高校、科研院所协同创新,推动国家经济科技战略实现的重要举措。“四个面向”战略下的产学研深度融合将进一步增强高校科技创新驱动力、增强高校科技成果转化吸引力、增强产学研用协同创新支撑力、增强产学研用服务社会贡献力。当前高校产学研在主体职责边界、合作体制机制、法律政策体系、支撑载体资源等方面仍面临诸多问题。新时期,应以“四个面向”战略为指引,革新组织方式、再造评价体系、构建整合机制、优化制度环境,加快推进创新驱动发展战略和科技强国的建设。     

基于改进GoogLeNet的锌渣识别算法

针对目前热镀锌工艺中捞渣机器人工作效率低、缺乏选择性等问题,提出一种基于深度学习的锌渣识别算法,以提高捞渣生产线无人化水平.首先,在GoogLeNet网络基础上进行改进,并搭建了适用于实际生产环境的锌渣识别模型;其次,利用经验丰富的工作人员所标注的薄渣和厚渣这两类锌渣图片来建立数据库,完成锌渣分类模型的训练;最后,将工...