交直流两用串励电动机的损耗分析

通过对交直流两用串励电动机直流和交流供电损耗的分析，指出了两种供电损耗的不同之处，并通过在这两种供电下空载和负载运行的实验测量，说明了交流供电比直流供电损耗大．在有直流电源的情况下应采用直流供电．     

截断Pareto分布的Bayes分析

研究对于截断数据的Pareto分布的Bayes分析，在几种损失函数下，给出了未知参数的Bayes估计，并给出了一种新算法。     

星风物质损失率对大中质量转动恒星演化的影响

文章采用四个不同星风物质损失率公式,计算了5M⊙和15M⊙转动恒星的演化。通过对演化结果的比较发现：星风物质损失率的大小对大质量转动恒星演化的影响比对中质量恒星的影响要大;星风作用越大,恒星在HR图中的演化轨迹向低光度方向移动;而且较大的物质损失率降低了恒星内部CNO循环的反应速率,从而延长了恒星的演化寿命,并影响到恒星内部的密度和温度等各个物理量。     

基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法

针对光在水中传输时受到水的吸收作用、悬浮颗粒散射作用而产生严重的衰减,导致水下光学图像对比度低、颜色失真的问题,提出一种基于透射率优化和颜色修正的水下图像增强方法。根据水下光学成像模型,采用最小信息量损失原理估计透射率,结合导向滤波提高透射率的估计精度,通过逆求解水下成像模型得到清晰化的水下图像。利用直方图均衡化进一步提高图像对比度,使用白平衡方法修正颜色。实验结果表明,该方法能够有效去除由后向散射引起的模糊,提高图像对比度和清晰度,同时修正色彩不平衡。     

化肥与农药控失技术研发及产业化

针对我国肥料农药高施低效的关键问题,以天然黏土为基础材料,建立了基于纳米网捕的化肥农药迁移阻控方法,研制出控失化肥和控失农药***并实现产业化。迄今,技术累计推广约2亿亩,创造显著的经济、社会和生态效益,为我国肥料农药双减提供有效科技支撑,对于推进农业高质量发展和乡村振兴两大战略具有重要意义。     

利用卷积神经网络的显著性区域预测方法

针对神经网络的显著性区域预测存在数据采集代价大、处理繁琐等问题,提出2种卷积神经网络,即从头开始训练的浅层卷积神经网络,以及前三层源自另一个网络的深层卷积神经网络。其中,浅层网络结构简单,可避免过拟合问题;深层网络可以充分利用最底层的模型参数,收敛更快,效果更好。所提卷积神经网络应用于回归问题,均没有直接训练特征图的线性模型,而是在迁移层上训练了一堆新的卷积层。从端到端的角度解决显著性预测,将学习过程演化为损失函数的最小化问题。测试和训练在SALICON,SUN和MIT300数据集上进行,实验结果验证了所提方法的有效性。其中,深层网络和浅层网络在SALICON和SUN数据上的结果相似,深层网络在MIT300上的结果更优,与其他方法相比,所提方法具有不错的表现,而且具有跨数据集的鲁棒性。     

一种基于条件生成对抗网络的高感知图像压缩方法

针对如何获得符合人类视觉感知的压缩图像问题,提出了基于条件生成对抗网络的图像压缩模型(HPIC).在HPIC中,首先利用一个超先验概率模型对原始图像进行编码量化,将条件附加标签和残差模块相结合的生成器用于压缩图像的重建,基于深度卷积神经网络搭建的判别器则用于区分压缩后的图像和真实图像间的差异.损失函数是基于比特率-失真-感知优化理论来设计的,一方面选用基于预训练Inception网络特征值的感知失真指标来实现具有高感知质量的图像压缩重建,另一方面利用生成对抗网络损失来消除压缩伪影,提高压缩精度.实验结果表明,HPIC在比特率-失真-感知三重权衡中取得了较好的平衡,即使目前的常见算法使用两倍于本文算法的比特率,本文算法在所有的感知指标得分上均优于前者,HPIC仍能够实现具有高感知质量的压缩.     

未来食品:热点领域分析与展望

未来食品内涵深远、外延广阔,不但涵盖食物的生产、收获、贮藏、加工、包装、分销、消费等各个环节的理论与技术,而且与农业系统、生态资源、地球环境、动物福利、人类精神文明等密不可分。梳理了人类面临的食物供给不足、食物损失浪费严重、营养健康需求迫切等问题。分析和展望了未来食品热点研究领域和发展趋势:以无土栽培、单细胞培养、生物催化等为基础的植物工厂、细胞工厂、化学合成等新型食物生产方式成为传统食物生产系统的有力补充,加之对食物新资源的挖掘和利用,实现可持续的食物供给;通过完善食物收储运和数字化供应链体系,建立基于原料和产品的合理加工方式,开发食品新型绿色加工与智能包装技术,最大限度地减少食物损失;采用挤压剪切、3D打印、纳米组装等工程化食品加工技术和智慧型工业化餐饮模式,融合大数据和感知交互的个性化设计,制造满足消费者精准需求的未来食品。总结了未来食品的新理念、新资源、新技术,以期为未来食品产业的健康和可持续发展提供一些科学的参考。     

浅谈构建公众聚集场所消防管理新举措

本文针对建筑物公众聚集场所火灾伤亡严章的情况，分析了建筑物公众聚集场所火灾群死群伤的原因，提出了构建公众聚集场所消防安全认证等消防管理新举措。     

部分先验信息Γ下分布族参数的Γ－容许估计

讨论了在某一族先验分布族Γ或者一定的先验矩限制Γ下分布参数的Γ－容许估计，给出了相应的充分条件，分别推广了文献［１］和［２］的结果，并给出了若干例子．