基于深度学习的公路路面病害检测算法

针对公路路面病害图像存在背景干扰多、病害信息弱、尺度差异大等问题,提出了一种基于深度学习的公路路面病害检测方法。以YOLOv4算法为基础,在检测网络中引入可变形卷积,并提出基于路径聚合网络(path aggregation network, PANet)的自适应空间特征融合结构,充分学习公路路面病害的细节特征,实现不同尺度特征信息的高效融合;采用平均准确率损失(average precision loss, AP-loss)函数作为分类损失函数,促使网络在训练过程中更加注重于正样本。实验表明,在公路路面病害检测中,改进YOLOv4算法的平均准确率达到了95.34%,每张图像的平均检测时间为0.071 s。与快速基于区域的卷积神经网络(faster region-based convolutional neural networks, Faster R-CNN)算法相比,所提出的算法在持有较高检测准确率的同时,减少了运算时间,可以满足公路路面病害检测的准确性与实时性需求。     

循环流化床锅炉返料器改造分析

本文介绍了循环流化床锅炉以及返料器存在的由于返料阀为高流率、低压头、小风量自平衡回灰阀,返料阀松动风采用一次冷风,使用过程中返料装置的配风管容易出现弯曲变形,返料不均匀造成堵塞的缺陷,返料装置的缺陷影响了锅炉的安全稳定运行,造成了一定的经济损失,为彻底解决此问题,通过对现有返料装置进行了改造,解决返料器堵塞的问题,为锅炉安全、稳定、长周期运行提供了基础保障。     

多孔β—磷酸三钙骨修复材料的制备

提出制备β－磷酸三钙陶瓷粉末的新工艺,解决β－磷酸三钙湿法制备中长期存在的沉淀物固液难以分离的难题,通过对β－磷酸三钙生物陶瓷的成型条件和烧结条件的研究,建立制备多孔β－磷酸三钙生物陶瓷的适宜工艺,制得适用于修复松质骨缺损的β－磷酸三钙生物陶瓷。     

基于2D Gabor小波和HSV空间的木材缺陷检测

提出了一种有效的木材缺陷自动检测方法,试图赋予计算机从木材图像数据中自动辨别出缺陷的能力,主要分析了木材缺陷的形态、走向和分布规律.首先将要识别的木材图像变换到HSV色彩空间,分别对H,S和V层进行区域分割和Gabor小波变换,得到各个子图像块的局部区域的基于不同频率和方向的特征向量,用于描述高维的木材图像.接着将提取出的纹理特征归一化后送入SVM分类器,检测过程采用二次循环搜索方式,利用特征向量间的相似度进行缺陷的定位和识别.模拟实验结果表明,该方法可有效识别出缺陷区域,识别效果较好.     

利用扫描电镜分析砍创性骨外伤的研究

在大型显微镜下,对锐器（单刃刀）和钝器（短柄斧）形成的骨外伤的微观形态进行了分析研究．结果表明：通过特征识别骨外伤的砍切痕迹,往往误差较大,某些肉眼看不见的三维特征通过微观分析可以清晰地识别．着重强调扫描电镜（SEM）在骨外伤鉴定中,具有重要的使用价值．     

深度学习源代码缺陷检测方法

针对由于传统的源代码缺陷分析技术依赖于分析人员的对安全问题的认识以及长期经验积累造成的缺陷检测误报率、漏报率较高的问题,提出了一种深度学习算法源代码缺陷检测方法.该方法根据深度学习算法,利用程序源代码的抽象语法树、数据流特征,通过训练源代码缺陷分类器完成源代码缺陷检测工作.其依据的关键理论是应用深度学习算法及自然语言处理中的词嵌套算法学习源代码抽象语法树和数据流中蕴含的深层次语义特征和语法特征,提出了应用于源代码缺陷检测的深度学习一般框架.使用公开数据集SARD对提出的方法进行验证,研究结果表明该方法在代码缺陷检测的准确率、召回率、误报率和漏报率方面均优于现有的检测方法.      

Regulation of BMP4 on the proliferation and differentiation in SVZa neural stem cells

The neural stem cells in the anterior subventricular zone (SVZa) mainly generate the progenitors that will differentiate into neurons, and along a highly circumscribed migratory access Rostral migratory stream (RMS), they migrate to the olfactory bulbs (OB). To understand the effects of BMPs on SVZa neural stem cells, in this study BMP4 at various concentrations was used to induce SVZa neural stem cells, and the living cell labeling using BMP4 promotor conjugated with red fluorescence protein showed the expression of BMP4 dynamically. The results demonstrated that low BMP4 doses (1-5 ng/mL) promoted while high doses (10-100 ng/mL) inhibited the proliferation of SVZa neural stem cells, and BMP4 promotedneuron differentiation in the early stage (1-3 d), howeverm, it inhibited the neuron commitment after 4 d. Noggin, the antagonist of BMP4, blocked the physiological effects of BMP4. In OB, BMP4 is mainly to accelerate the progenitors to withdraw from the cell cycle and trigger the differentiation, and in RMS, it promotes the proliferation of committed progenitors and not differentiation, further in SVZa, BMP4 enhances astrocyte commitment.     

低氧环境下去势大鼠骨质疏松模型的骨吸收标志物观察

观察低氧条件下去势大鼠骨质疏松模型的骨吸收相关生化指标变化,探讨其在低氧条件下骨质疏松症诊断和监测中的应用。选用纯种SD雌性大白鼠72只,随机分为A组(低氧去卵巢组)、B组(常氧去卵巢组)、C组(低氧对照组)和D组(常氧对照组)。术后分别在低氧模拟环境下和正常环境下饲养。并于术后4周、12周和24周测量大鼠的腰椎骨密度和相关生化指标,包括血浆抗酒石酸盐酸性磷酸酶、尿羟脯氨酸、尿脱氧吡啶酚。12周时,去卵巢大鼠骨密度下降较为显著(P0.05),且低氧去卵巢组骨密度明显低于常氧去卵巢组(P0.05),对照组均无显著变化(P0.05)。24周,除常氧对照组骨密度无显著变化,其它三组骨密度均有显著降低,且低氧去卵巢组骨密度明显低于其它组,差异具有统计学意义(P0.05)。骨吸收指标检测发现,12周时,所有组尿羟脯氨酸浓度无显著性差异(P0.05),24周时,低氧去卵巢组血尿羟脯氨酸浓度显著高于其它三组(P0.05)。12周时,去势大鼠的血浆抗酒石酸盐酸性磷酸酶和尿脱氧吡啶酚含量显著高于对照组,而饲养于低氧环境后,这种差异更加显著(P0.01)。低氧环境可引起骨代谢异常,骨吸收增加,应用骨吸收生化指标检测有助于高空、高原低氧环境人群骨质疏松症的早期诊断。     

柔性衬底/刚性薄膜应力褶皱有序结构形成的动态过程

对于柔性衬底/刚性薄膜系统,当应力超过临界值时,通常会产生无序皱褶.本文在PDMS衬底/Pt薄膜系统中,通过预制边界条件实现了皱褶图案的有序化排列,并针对其详细过程进行了系统研究.基于30°C降温至0°C的温差系统,实时观察褶皱有序结构形成与演化动态过程.根据力学原理分析,研究了褶皱起源和生长,缺陷形成和演化规律,以及褶皱波长和振幅随温度的变化情况.其结果对形成大面积高度有序的褶皱花样具有一定的指导意义.     

基于LS-SVM的超声导波管道缺陷二维重构

针对当前超声导波检测中的缺陷成像技术难点,提出了基于支持向量机的缺陷轮廓重构方法.通过实验和有限元仿真相结合的方式,获得不同大小缺陷的检测信号.采用最小二乘网络学习算法,选取缺陷回波数据作为支持向量机的输入,缺陷轮廓数据作为输出.建立了缺陷回波到缺陷二维轮廓的非线性映射,实现了缺陷轴向宽度和径向深度的二维轮廓重构,并与径向基神经网络重构效果进行了对比.实验结果表明,该方法速度快、精度高、泛化能力好,是管道超声导波定量化、可视化检测的一种可行方法.