摘要：中国的设计虽然起步比较晚,但正如火如荼地发展着。在如今追求又好又快的经济背景下,我们的设计就好似一个吃了速效成长药的小孩,虽然成长迅速,但副作用也日渐明显。只有更好地注重原创,赋予设计更多的生命力,摆好踏实的态度才能将我们的设计慢慢扭转回来,并立足本土,走向世界。

摘要：目的 现有的显著对象检测模型能够很好地定位显著对象,但是在获得完整均匀的对象和保留清晰边缘的任务上存在不足。为了得到整体均匀和边缘清晰的显著对象,本文提出了结合语义辅助和边缘特征的显著对象检测模型。方法 模型利用设计的语义辅助特征融合模块优化骨干网的侧向输出特征,每层特征通过语义辅助选择性融合相邻的低层特征,获得足够的结构信息并增强显著区域的特征强度,进而检测出整体均匀的显著对象。通过设计的边缘分支网络以及显著对象特征得到精确的边缘特征,将边缘特征融合到显著对象特征中,加强特征中显著对象边缘区域的可区分性,以便检测出清晰的边缘。同时,本文设计了一个双向多尺度模块来提取网络中的多尺度信息。结果 在4种常用的数据集ECSSD(extended complex scene saliency dataset)、DUT-O(Dalian University of Technology and OMRON Corporation)、HKU-IS和DUTS上与12种较流行的显著模型进行比较,本文模型的最大F值度量(max F-measure, MaxF)和平均绝对误差(mean absolution error, MAE)分别是0.940、0.795、0.929、0.870和0.041、0.057、0.034、0.043。从实验结果看,本文方法得到的显著图更接近真值图,在MaxF和MAE上取得最佳性能的次数多于其他12种方法。结论 本文提出的结合语义辅助和边缘特征的显著对象检测模型十分有效。语义辅助特征融合和边缘特征的引入使检测出的显著对象更为完整均匀,对象的边缘区分性也更强,多尺度特征提取进一步改善了显著对象的检测效果。

摘要：为了提高非机动车辆图像识别准确率,并为交通安全监督与管理提供技术支持,本文以改进的区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)模型为基础设计了非机动车检测程序。通过对模型的各层参数进行优化,实现了图像、视频实时采集两种输入情况下对不同种类的非机动车辆检测和识别。实验数据分析表明,本文所设计的程序预测结果准确度较高,程序目标识别速度能够达到实时检测的标准。

摘要：看了1＋2期杂志，你对这个栏目有感觉吗？哈，真好玩，用一幅幅儿童画，表现重大的历史事件，这个创意不错——也许你会这样说。喊，不咋地，这一二三件事情，哪能表现出历史的全貌呢，难免挂一漏万——也许你会这样说。不管怎么说，只要有话说，赶紧告诉我，惊喜悄悄的：

摘要：继电保护屏屏顶二次电压母线(又称小母线)的剪断或退出工作在现代电网运维过程中非常普遍。采用传统方法剪切小母线时存在安全隐患,如剪切不完全、误触短路、金属碎屑飞溅以及接地短路等,可能会影响整个变电站的安全运行。因此,为保证电力系统稳定运行,降低运维风险,针对小母线的剪切操作进行研究,设计一种液压驱动的专用剪切小母线的剪切工具。该工具采用平口一体式切刀,结合液压机构、回油转钮和手动压杆,能够在保证操作人员安全的同时,有效提高剪切效率,降低操作风险。通过合理的结构设计和材料选择,该装置能够减少误操作导致的短路事故,确保电力系统稳定运行。实践证明,设计的装置可以满足电力设备运行的各种要求,降低安全隐患,从而提高工作效率。

摘要：为了给风选设备的设计提供参考依据,提出一种基于CFD-DPM的风选设备参数仿真计算方法,以残膜和棉秆为研究对象进行试验验证。分别对悬浮试验台气流场和验证试验台气流场中的残膜和秸秆进行运动分析,推导等效运动颗粒仿真参数计算公式并求其具体数值。构建CFD-DPM耦合模型,对等效颗粒在验证试验台中的运动进行数值模拟计算,求解验证实验台在不同参数下进行残膜和秸秆分离所需的离心风机临界转速。对仿真获得的离心风机转速进行相同条件台架试验验证,仿真值与实测值误差小于10%,仿真结果具有较高准确性,证明研究方法可行。