摘要：为提高多物体抓取检测网络的抓取检测准确率,提出一种基于改进Cascade R-CNN模型的机械臂抓取检测算法.首先,引入ResNeXt结构能够在不加大网络设计难度的前提下提高了模型的准确率;引入带空洞卷积的空间金字塔池化模块以解决分辨率较低的问题;接着对抓取框回归分支和角度分类分支以分治方法进行优化.其次,针对多物体抓取数据集缺乏的问题,构建多目标抓取数据集(multi-object grasping dataset,MOGD),有效地扩充了多物体抓取检测数据集.最后,基于改进Cascade R-CNN模型设计抓取检测网络,实验结果表明,改进后的算法效率更高,PI-Cascade R-CNN实验准确率为93%,较Cascade R-CNN提升1.5个百分点.

摘要：展示空间设计中最重要的是空间安排的合理性,并且要正确认识到空间与展示设计的关系,这是现代展示空间设计的基础。在信息化社会,虚拟现实时代悄然来临,同时虚拟现实艺术作为一项独立的艺术门类出现在人们的生活中。新媒体时代的发展,开辟了虚拟现实技术发展的新机遇,其在现代展示空间设计中的应用,使我国设计行业的发展迈向了更高领域。针对虚拟现实艺术在现代展示空间设计中的应用进行详细分析与探讨,希望对我国设计行业的发展有所帮助。

摘要：从电磁阀检测系统的广义质量出发,基于综合设计法对系统进行了优化设计。对系统进行了功能优化设计;针对系统的可靠性和寿命进行了动态优化设计;系统压力控制部分采用智能控制策略进行了智能优化设计;基于LabVIEW和AMESim对系统的工作过程和控制过程进行了可视优化设计。通过实践证明了系统具有响应快,精度高,运行平稳等优点。

摘要：目前舰艇武器发射系统主控软件基本以特定软硬件平台为运行环境,平台移植性较差,不利于系统的二次开发和维护升级。文中以C++天然的跨平台特性为基础,利用Qt、POSIX和中间件等软件跨平台技术,提出了一种适用于舰艇武器发射系统主控软件开发的跨平台通用软件框架。该框架通过中间件技术消除产品接口差异,并采用虚拟化技术实现主控软件外围设备的数字化仿真。实际应用证明,该框架可大幅提升主控软件的平台迁移能力,降低了平台移植成本,同时缩短了整个发射系统的研发周期。

摘要：于右任的诗风在近代诗坛独具一格。溯源楚骚、兼宗唐宋的艺术渊源,炽烈而深沉的爱国情怀和民族精神,繁富而新变的艺术创作技法,豪迈超逸而清幽洒脱的艺术风格,建构了于右任诗歌的艺术特征。于右任一生郁结于心的怀乡思国的款款深情,凝结为《国殇》等诗篇,洵成千古遗唱。

摘要：种植技术是目前牙列缺失患者的首选方案,但对于种植体的力学性能研究仍缺少具体的研究。针对咀嚼过程中种植牙模型的应力分布情况,采用EDEM离散元软件与ANSYS Workbench有限元软件联合仿真的方法获得牙冠表面受力数据,通过质构仪压缩试验获取大豆破碎力,对仿真值进行修正,将修正值作为有限元输入条件分析种植牙的受力情况。研究结果表明,牙冠的应力最大值集中在牙尖处;种植体的应力分布集中在颈部区域;骨组织部分皮质骨比松质骨承受更大的应力。研究结果可以为种植体的结构设计提供参考。

摘要：详细介绍了自主开发的超临界水堆(SCWR)安全分析程序SCTRAN的数学模型、辅助方程及计算流程。运用圆管内超临界水的喷放实验数据和西屋公司SCWR大破口失水事故(LOCA)数据对SCTRAN程序的有效性进行验证。验证结果表明,SCTRAN计算结果与程序APROS基本一致,对西屋公司SCWR非能动冷却剂系统的事故分析结果同RELAP5-3D程序的结果基本一致,计算结果可靠性较高,具备对SCWR进行事故分析的能力。

摘要：以新历史主义为理论导向,致力于全新解读贝娄的杰作——《洪堡的礼物》。贝娄对大众迷恋物质的描绘以及他对艺术和现代艺术家命运的关注使他与新历史主义的"文本的历史性"不谋而合。这表明贝娄的文本一方面是特定的社会、文化和历史情境的产物,另一方面,作为历史话语的功能性组成部分,贝娄的文本还在建构现实,唤醒美国大众意识上起着作用。

摘要：为解决机械臂的单物体抓取检测问题,提出了一种基于注意力机制(CBAM)的SqueezeNet网络模型。首先,对深度视觉抓取系统进行阐述,完成了抓取系统的手眼标定。采用随机裁剪、翻转、调节对比度和增加噪声等方式有效扩充了物体抓取检测数据集。其次,引入轻量化SqueezeNet模型,采用五参数法表征二维抓取框,在不加大网络设计难度的前提下即可完成对目标的抓取。再次,引入“即插即用”的带有注意力机制的网络在通道维度上和空间维度上对传进来的特征图进行加权处理,对SqueezeNet模型抓取网络进行优化改进。最后,将改进后的CBAM-SqueezeNet算法在公开的数据集Cornell grasping dataset和Jacquard dataset上进行验证,抓取检测准确率分别为94.8%和96.4%,比SqueezeNet的准确率提升了2%。CBAM-SqueezeNet网络抓取方法的推理速度为15 ms,达到了抓取精度和运行速度的平衡。将本文方法在Kinova和新松手臂上进行了试验,网络抓取的成功率为93%,速度更快、效率更高。

摘要：在总结前人研究成果的基础上,概括出基于规则仿人智能控制的基本概念、基本思想和主要特点。以仿人智能控制的原型算法为例,分析其静态特性、动态特性和稳定性,并给出基于规则的仿人智能控制器的基本设计步骤。以工作在未知环境下的机器人系统为例,研究了仿人智能控制方法在机器人接触力控制中的应用。它是在数字PID控制算法的基础上,通过仿人智能控制的特征变量的取值符号,选择相应的控制策略实现的。实验结果表明,仿人智能控制方法可以大大提高控制精度。