摘要：空射弹道式高超声速导弹是目前最接近实用的高超声速飞行器,为研究该导弹的性能采用多学科优化设计(Multidisciplinary Design Optimization,MDO)技术,对该导弹设计中所涉及的学科进行集成,构建了该导弹的MDO框架,并基于此框架对导弹开展优化设计。优化结果显示了该导弹的潜在性能,同时为该导弹的改进和发展提供了依据。

摘要：针对癫痫发作前期脑电信号中含有运动伪迹影响癫痫预测的问题,提出一种变分模态分解-自适应熵阈值(VMD-AET)的运动伪迹去除方法。设计了实验室环境下8种模拟运动状态,分析不同运动状态下脑电信号的变化规律;利用VMD方法获得脑电信号各频带的变分模态分量,对分量进行能量熵求解和排序;采用不同的熵阈值进行运动状态下伪迹分量的去除,比较得到能量熵的最优阈值,得到不含运动伪迹的脑电信号;采用Matlab软件使用VMD-AET方法实现了脑电信号中运动伪迹的有效去除。实验结果表明:每种运动状态均能达到去伪迹效果,在跑步时伪迹去除率和信噪比提升最高;对癫痫病人发作前期脑电信号的伪迹去除率为5.54%,信噪比提升达到10.35 dB;与常用的独立成分分析和经验模式分解的阈值法进行对比,所提VMD-AET方法的伪迹去除率和信噪比提升了1.47%和3.36 dB,可满足对移动脑电运动干扰的预处理要求。

摘要：目前,以深度学习为代表的人工智能算法凭借超大规模数据集以及强大的计算资源,在图像分类、生物特征识别、医疗辅助诊断等领域取得了优秀的成果并成功落地.然而,在许多实际的应用场景中,因诸多限制,研究人员无法获取到大量样本或者获取样本的代价过高,因此研究图像分类任务在小样本情形下的学习算法成为了推动智能化进程的核心动力,同时也成为了当下的研究热点.小样本学习指在监督信息数量有限的情况下进行学习并解决问题的算法.首先,从机器学习理论的角度描述了小样本学习困难的原因;其次,根据小样本学习算法的设计动机将现有算法归为表征学习、数据扩充、学习策略三大类,并分析其优缺点;然后,总结了常用的小样本学习评价方法以及现有模型在公用数据集上的表现;最后,讨论了小样本图像分类技术的难点及未来的研究趋势,为今后的研究提供参考.

摘要：本文以某型号移动式筛分站为研究对象,利用动力学仿真软件ADAMS建立其筛分机的虚拟样机,对其不同的工作角度进行运动仿真,获得振动位移曲线。结果表明,该方法求出的结果与实际振动情况基本一致,并得到了激振器位置的选择对筛分机振动状态的影响等数据,为筛分站的设计提供了数据参考依据。

摘要：结合城市高架桥的特点分析常见城市桥梁病害成因,提出预防治理措施,期望为改良城市高架桥设计提供借鉴。

摘要：随着新一代信息技术广泛应用,通信行业迎来新的发展机遇,5G专网需求及规模急剧上升。5G专网通过灵活的组网以及5G MEC、网络切片等关键技术,为行业客户提供定制化的5G服务,满足行业客户差异化需求。首先介绍了5G专网概况及5G标准化进展,对5G专网关键技术进行详细分析,包括网络切片、MEC边缘计算、5G LAN、5G TSN等,并给出独立专网、混合专网和虚拟专网3种组网架构及应用场景。最后,基于差异化的场景化应用需求给出5G专网设计及部署建议。

摘要：目的:计算机辅助下个性化诊疗颌骨肿瘤,提高诊断的准确性、手术的精确性,缩短了手术时间。方法:颌骨肿瘤病例40例,分为两组,每组20例。A组在计算机辅助下个性化诊疗,B组经三维重建得到的立体模型,按以往经验,术中切除肿瘤,常规取骨或重建板重建下颌骨。对比两组病例术前、术后三维CT重建效果,从冠状面、矢状面、横断面对比各个标记点较术前移位情况,手术时间,肿瘤复发率。结果:所有患者均顺利完成手术,术后三维CT重建显示A组重建的颌骨外形良好,与术前设计基本一致,颌骨标记点较术前平均移位(1.53±0.17)mm,随访2年均无复发。B组大部分颌骨外形良好,颌骨标记点较术前平均移位(3.53±0.57)mm,随访2年有2例复发。结论:计算机辅助下个性化诊疗颌骨肿瘤,可提高诊断的准确性及修复效果,缩短了手术时间。