探讨钢筋混凝土框架施工工艺

文章分析了钢筋混凝土框架结构施工中的工艺流程、质量控制工作，对工艺中存在的质量问题提出了相应的控制措施，以供工程技术人员参考。     

QGrid:一种空间移动对象并行索引结构

为提高空间移动对象数据更新效率和查询准确率,提出了一种空间移动对象并行索引结构.利用主索引和辅助索引支持对空间对象进行基于范围的查询和基于对象标识的查询,还通过查询索引将更新操作和可能受其影响的查询操作相连接,在满足并行操作时间片语义的同时,避免了传统方法进行范围查询时对查询范围内相关对象及相关索引结构全部进行锁定的需求.实验结果表明:高负载环境下,该索引结构不但能保证查询准确率,其处理能力也明显优于传统索引结构.该索引通过提高系统并行度,使同一范围内的更新和查询操作可以并行执行,提升了系统整体运行效率.     

基于高提升滤波与àtrous小波分解的遥感图像融合算法

针对àtrous小波分解过程中的细节损失以及融合结果边缘模糊等问题,提出一种基于高提升滤波和àtrous小波分解的遥感图像融合算法.首先,利用àtrous小波变换得到第一层小波面,然后将获取的小波面作为非锐化模板进行高提升滤波,最后将滤波后的影像作为高频分量参与àtrous小波重构得到融合图像.基于北京地区的高分一号影像进行了算法验证,结果表明本算法优于传统小波域中的图像融合算法,对于城镇等建筑密度比较高的地区,融合后的影像保留了更多的细节信息,可以更好地支持城市变化检测和城市土地利用分析等方面的应用研究.     

饱和大骨料混凝土动态双轴受压力学性能试验研究

分别通过试验研究了饱和与干燥大骨料混凝土试件在动态双轴受压状态下的强度特征.试验采用大型混凝土静、动态三轴液压伺服试验系统,设定了4个数量级的应变率(10-5、10-4、10-3、10-2 s-1)和5种应力比(0∶1、0.25∶1、0.50∶1、0.75∶1、1∶1).根据试验结果,分析了孔隙水对大骨料混凝土动态双轴极限抗压强度的影响,并提出了饱和大骨料混凝土动态受压破坏准则.研究表明,饱和大骨料试件在动态条件下的强度与干燥混凝土试件相比提高明显,而在准静态条件下有所降低.在相同应变率下,与单轴相比,双轴极限抗压强度在应力比为0.50∶1时最大.     

基于改进LGDF模型的超声图像自动分割方法

基于局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型的图像分割方法,对初始轮廓选取及参数选择较敏感.如果初始轮廓手动选取不当会由于陷入局部极小值而导致分割失败,且分割速度较慢.针对以上不足,提出了一种改进的LGDF模型的超声图像自动分割方法.该方法的正则化项由具有双极值点的势函数构成,在水平集函数进化过程中,可以避免由单极值点势函数造成的水平集函数震荡和扭曲,从而加快了收敛;另外,将局部熵阈值分割的结果作为LGDF模型的初始轮廓,接近真实轮廓,可以克服手动选取初始轮廓的影响.实验结果表明,该方法能自动获取合适的超声图像初始轮廓,并得到较好的分割结果,同时大大提高了分割速度.     

一种动态校正的AGMM-GPR多模型软测量建模方法

工业过程常常是强非线性的,并有多个工况,传统的软测量方法存在预测能力差,不能有效利用误差信息等缺点.为了有效解决这些问题,提出一种基于自适应高斯混合模型-高斯过程回归(AGMM-GPR)的多模型动态校正软测量建模方法.首先,通过贝叶斯信息准则构建自适应高斯混合模型(AGMM),得到优化的子模型个数;然后,利用GPR方法建立各局部模型,当新的数据到来时,将其隶属于各局部模型的后验概率和预测值融合得到多模型输出;最后,为了进一步提高模型的精度,构建自回归积分滑动平均(ARIMA)模型对多模型输出进行动态反馈校正.通过数值仿真和硫回收装置(SRU)中H2S浓度的估计,验证了所提方法具有良好的预测精度和泛化性能.     

上海鳞毛蕨属植物分布新记录

报道了上海分布新记录的四种鳞毛蕨属植物,即假红盖鳞毛蕨、桃花岛鳞毛蕨、轴鳞鳞毛蕨和高鳞毛蕨,并附有新记录种的特征照片;对新记录种及其近缘种的分类特征进行了描述,对新记录种的地理分布进行了补充.凭证标本保存于中国科学院南京地质古生物研究所标本馆(NPA).     

高氮奥氏体不锈钢层片结构热处理调整

以0Cr21Mn17Mo2NbN高氮奥氏体不锈钢为实验材料,经1 140℃和10h固溶处理后,在750、850、950℃下进行不同保温时间时效处理,然后经1 020℃分别保温2、4h后水淬。实验结果表明,相同的保温时效时间内,850℃下析出最为明显。同一时效温度下,随保温时间延长,胞状析出物由晶界向晶内生长,形状呈层片状、条状、短棒状及颗粒状;850℃时效8、16h后经1 020℃保温4h,析出物球化现象比较明显。随着保温时间延长,硬度不断降低。     

基于CAR动态调整的改进LRFU算法——CLRFU

目前,已有LRFU(Least Recently Frequently Used)方法结合了访问时间和访问次数来优化缓存,但却无法适用于操作系统、存储系统、web应用等复杂场景。为了解决LRFU算法中无法动态调整λ以及现有自适应调整算法无法兼顾多种访问模式的问题,本文提出了一种基于CAR(Clock with Adaptive Replacement)动态调整策略的改进LRFU算法——CLRFU,并将该算法与局部性定量分析模型相结合,能够在不同访问模式下动态调整λ。实验结果表明,CLRFU算法在线性、概率和强局部访问模式下都具有较好的适应性,提高了缓存整体命中率。     

基于累积运动能量图像的人体动作识别

指出了动作识别中的最大困难是难以提取有效的特征来准确描述人体的动作,动作模板是众多方法中的一种简单有效的方法,用来描述动作特征的经典动作模板是运动历史图像.由于受噪声的干扰,用运动历史图像描述复杂环境下的人体动作并不十分理想.为了得到比运动历史图像更加有效的动作模板,提出了将视频序列中的运动能量信息用一张图描述出来,称之为累积运动能量图像,提取其直方图特征来表征人体动作.经You Tube数据集上的实验表明:该累积运动能量图像的识别率比同类方法高.