Ni纳米孔洞模板的制备

使用纯度为99．5％的铝片,在空气中500℃退火5h,利用电化学阳极氧化手段将铝片制备成具有纳米级孔洞的氧化铝模板。用氧化铝模板作母板,在高真空下把甲基丙烯酸甲酯（MMA）注入到模板的柱形微孔内进行热聚合,制得聚甲基内烯酸甲酯（PMMA）纳米线阵列复合膜。把PMMA纳米线陈列复合膜浸入100g/L的NaOH溶液中,去掉氧化铝模板,得到PMMA纳米线陈列膜,利用化学自动催化方法将Ni沉积到PMMA纳米线阵列上,得到Ni纳米孔洞复合膜,最后用丙酮将PMMA溶解掉,得到具有纳米孔洞阵列的金属Ni模板。利用透射电子显微镜（TEM）,电子衍射等测试手段对所制备模板进行了研究。TEM结果显示Ni模板的孔径约为45nm,孔心距为63nm左右,电子衍射结果显示模板是多晶材料。     

C++对Generic程序设计技术的支持

介绍generic程序设计技术,探讨了generic程序设计在C 中的应用,说明了C 标准模板库的组成,并通过实例说明模板的应用。     

枪号识别系统设计

枪号识别系统是为某集团的枪支管理而专门设计的一个识别系统,主要实现了枪号的在线识别,以便于后期的管理工作。系统采用摄象头作为图象采集设备,采用框架滤波器进行滤波,并专门针对缺损字符采用了特殊的识别方法,同时采用动态模板匹配技术,取得较好的识别效果。     

变形介质的变形机理及物性特征研究

变形介质气藏在开发过程中,孔隙压力随流体的流出而下降,使储层内外压差增大,孔隙受到压缩而体积缩小,孔隙度和渗透率随之降低,极大地影响到此类气藏的开采。主要阐述了多孔介质发生变形的类型,并从多孔介质的微观物理特性(包括物质组成,单元体类型及它们之间的接触关系、排列方式和胶结方式)来分析对其发生变形的影响。还通过实验,分析了变形介质的孔隙体积、孔隙度和渗透率随压力而发生的变化规律。实验表明,随着净围压的升高,孔隙体积缩小,孔隙度和渗透率降低。与孔隙度相比较,渗透率受压力变化的影响更明显。因而,在变形介质气藏的开采过程中,保持气藏内部的原始压力对稳产、高产及延长气藏的开采时间有重要意义.     

以聚乙二醇为软模板制备微孔—介孔硅铝分子筛及其催化性能

以硅铝溶胶前驱体,与聚乙二醇软模板剂混合,水热处理后制备微孔-介孔硅铝分子筛.采用X射线衍射(XRD)、 Fourier变换红外光谱(FT-IR)、 N₂吸附-脱附、透射电镜(TEM)和氨气程序升温脱附(NH₃-TPD)表征微孔-介孔硅铝分子筛的理化性质.将所得微孔-介孔硅铝分子筛作为苯酚叔丁醇烷基化反应的催化剂,利用苯酚的转化率测试材料的催化性能.结果表明：聚乙二醇作为软模板产生介孔结构,且聚乙二醇加入量可影响硅铝分子筛的结晶度;当聚乙二醇的加入量不同时,苯酚的转化率受影响;当聚乙二醇用量为8 g时,苯酚转化率最高,可达95.5%.     

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。     

多孔阳极氧化铝模板制备金属/合金纳米管的研究进展

阳极氧化铝(AAO)模板具有纳米级的高密度孔阵列,孔直径、长度可调,在一维纳米材料的制备中得到广泛应用。本文介绍了利用AAO模板制备金属/合金纳米管的五种制备方法,并对其优缺点作了相应的概括和评价。     

蛇模型的综述

蛇模型 (snake)由卡斯 (Kass)等在 1987年首次提出后在数字图像分析和计算机视觉等领域正在得到越来越广泛的应用。本文从蛇模型的原理、发展及应用情况来进行阐述 ,并举例说明了蛇模型的使用     

基于模板匹配的图像配准算法

在研究传统图像匹配方法和分色理论的基础上，提出了基于模板匹配的图像配准算法．在将标准图像和待测图像分别分色的基础上，采用序贯相似性检测算法对各色灰度图像分别进行模板匹配，并根据匹配数据，对图像进行平移、缩放及旋转操作，使两幅图像能够在空间上配准．实验表明，算法的效率和精度与采集设备的分辨率、模板选取以及匹配区域大小等因素有关，与传统图像配准算法相比，效率和精度分别提高了30％和35％以上，不仅满足了彩色精密印刷品质量检测的要求，而且还可应用于其他图像快速配准的过程中．     

Joint segmentation and motion estimation of left ventricle with an anisotropic biomechanical model

Accurate estimation of shape and motion variability of the heart has important clinical implications for heart disease diagnosis. In this paper, we describe a framework which performs simultaneous segmentation and motion analysis of the left ventricle from 3D cardiac images. The left ventricle is formulated as an anisotropic linear elastic body represented by a set of tetrahedrons constructed from sampling nodes. The elastic body is evolved by both internal force and external force, and the external force imposed on each node is an integration of edginess measure, shape coherence measure, prior distributions of the myocardial tissues and temporal driven measure. The displacement field and the segmentation result are simultaneously solved at the equilibrium state between the internal energy and the external energy. The experiment with 3D canine MR images illustrated its abilities and benefits.