VM—1邻频电视调制器电路原理分析

分析了一种射频处理邻频电视调制器的电路原理，阐述了为满足邻频电视信号传输要求而采取的带外寄生分量抑制技术及ＳＡＷＦ的应用。     

Bicuculline and picrotoxin block γ-aminobutryic acid-gated Cl− conductance by different mechanisms

Summary Using isolated, internally perfused bullfrog dorsal root ganglion cells we have studied the dose-response curves for -aminobutyric acid (GABA) in the presence of internally or externally applied GABA antagonists. With external application of antagonists the inhibition of the GABA current by bicuculline was competitive and that by picrotoxin was noncompetitive. Picrotoxin but not bicuculline blocked when internally perfused.To whom reprint requests should be addressed.Acknowledgments. We thank Drs S. Minakami and S. Yasui for helpful discussions and comments.     

敏感及抗性棉铃虫不同龄期幼虫神经细胞Na+通道电生理特性的比较研究

用膜片钳技术分析了棉铃虫三氟氯氰菊酯抗性品系(R)及其同源对照品系(S)不同龄期幼虫神经细胞电压门控Na^ 通道的电生理特性．结果表明，S幼虫神经细胞Na^ 通道的激活电压介于-50～-30mV，约70％细胞的Na^ 通道在-40mV左右激活．Na^ 通道电流(1Na)的峰值电压介于-30～0mV，约72％细胞的1Na在-20mV左右达峰值．R幼虫Na^ 通道的激活电压介于-50～-20mV，约60％细胞的Na^ 通道在-40mV左右激活，约30％的在-30～-20mV激活．2龄幼虫(R2)约76％细胞的1Na在-20mV左右达峰值．R3和R4均有60％以上细胞的INa在-10～OmV达峰值，即R3和R4多数细胞1Na的峰值电压向正电位方向移动．上述结果表明R幼虫神经细胞Na^ 通道功能发生了变异，同时也提示R幼虫在不同发育阶段其Na^ 通道的表达不同．     

数字电视8-VSB调制原理与硬件实现

数字电视信号的调制是用载波信号的某些离散状态来表征所传送的信息，在接收端只对载波信号的离散调制参量进行检测．以VSB调制为线索，着重介绍了数字电视(HDTV)系统中8-VSB的调制原理、频谱特性和硬件实现方法，并说明了其数据帧结构及传输特点。     

防汛指挥系统遥测站双通信信道的选用

根据近年来参加国家防汛指挥系统水情分中心建设的实践经验，论述了在现有的应用条件和应用环境下防汛指挥系统采用双信道通信的必要性，提出了根据现场条件选择系统主通信信道和备份通信信道的基本原则，对各种通信方式及其应用特点进行了分析对比，为国家防汛指挥系统水情、工情、旱情分中心系统的建设提供参考。     

基于注意力机制的GRU神经网络安全态势预测方法

传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性.针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit,GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将...     

基于时频域融合和ECA-1DCNN的航空串联故障电弧检测

为了快速准确地检测航空交流线路中出现的串联故障电弧,提出了一种基于时频域融合和加入高效注意力机制(efficient channel attention, ECA)的一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network, 1DCNN)的故障检测算法。首先,搭建航空交流电弧故障实验平台,负载选择多类型、多参数值进行电流信号的采集;其次,为了保留更多的故障信息,分析其特征频段,经过大量数据验证,航空串联电弧在发生时,1 000～4 000 Hz分量具有一定的占比,因此将原始信号与特征频段进行融合,融合后的一维数据作为模型输入;最后,搭建ECA-1DCNN检测模型,进行训练,并通过K折交叉验证模型的有效性,得到测试集平均准确率为97.96%。该方法网络层数较少,计算快速,避免了复杂时频域计算过程,较为智能,对航空串联电弧检测装置的研究提供了理论参考。     

基于YOLOv5s-FCS的钢材表面缺陷检测

针对传统钢材表面缺陷检测方法易出现误检、漏检和部分缺陷种类检测精度低等问题,本文设计了一种钢材表面缺陷网络YOLOv5s-FCS。首先本文引用了FReLU激活函数构建了卷积模块CBF,有效增强了网络的空间解析能力,优化了网络检测精度;其次,本文将坐标注意力机制嵌入到网络的neck部分来增强网络特征融合的能力,从而使网络能够提取更加丰富的特征信息;最后,将YOLOv5s的损失函数替换为SIoU loss,提高了预测框的回归精度。通过在NEU-DET数据集上进行消融实验、可视化对比实验,结果表明,YOLOv5s-FCS网络的mAP值达到了0.747,相较于原YOLOv5s网络提高了8.3%,相较于YOLOv3网络提高了11.8%,相较于YOLOXs网络提高了4.2%,相较于YOLOv6s提高了1.4%,验证了该方法的可行性、有效性。     

对系部学生工作实行目标管理的实践与思考

随着高等职业教育的快速发展,高职院校系部学生工作遇到了许多新的问题,面临着许多新的挑战。近几年来,通过在系部学生工作中实行目标管理,充分调动学生工作管理人员的积极性、创造性,使系部学生工作走上了科学化、规范化的轨道,系部学生工作成效显著,实践证明,在高职院校系部学生工作中实行目标管理是一种科学的、行之有效的管理方法。     

基于多尺度特征混合注意力的连续帧深度估计

目的 估计获取拍摄物体到相机之间距离的深度信息是单目视觉 SLAM 中获取深度信息的方法,针对无监督单目深度估计算法出现精度不足以及误差较大的问题,提出基于多尺度特征融合的混合注意力机制的连续帧深度估计网络。 方法 通过深度估计和位姿估计的两种编码器解码器结构分别得到深度信息和 6 自由度的位姿信息,深度信息和位姿信息进行图像重建与原图损失计算输出深度信息,深度估计解码器编码器结构构成 U 型网络,位姿估计网络和深度估计网络使用同一个编码器,通过位姿估计解码器输出位姿信息;在编码器中使用混合注意力机制 CBAM 网络结合 ResNet 网络提取四个不同尺度的特征图,为了提升估计的深度信息轮廓细节在提取的每个不同尺度的特征中再进行分配可学习权重系数提取局部和全局特征再和原始特征进行融合。 结果 在 KITTI 数据集上进行训练同时进行误差以及精度评估,最后还进行了测试,与经典的 monodepth2 单目方法相比误差评估指标相对误差、均方根误差和对数均方根误差分别降低 0. 034、0. 129 和 0. 002,自制测试图片证明了网络的泛化性。 结论使用混合注意力机制结合的 ResNet 网络提取多尺度特征,同时在提取的特征上进行多尺度特征融合提升了深度估计效果,改善了轮廓细节。