摘要：针对复杂背景下红外弱小目标难以准确快速检测的问题,提出了一种红外弱小目标轻量化实时检测网络模型YOLO-IDSTD。首先,为提高检测速度,重新设计了特征提取部分的网络结构,并在输入层后使用Focus模块以减少推理时间;其次,为增强检测能力,特征融合部分采用路径聚合网络,添加了改进的感受野增强模块;最后,目标检测部分增加至四尺度检测。在红外弱小目标数据集上进行的对比实验表明,相较于经典轻量化模型YOLOv3-tiny,文中提出的模型召回率提升了7.57%,平均检测精度提高了1.92%,CPU推理速度提升了36.1%,可较好地兼顾精度和速度,计算量与参数量明显减少,模型尺寸压缩至7.27 MB,减少了对硬件平台运算能力的依赖,实现了红外弱小目标准确又快速的检测。

摘要：指出绕组端部振动故障模式是汽轮发电机故障事故发生率最多的。指出定子绕组端部的设计及端部电动力的准确计算、优化和精确的预测,是预防事故发生的重要措施。介绍端部的非线性电磁特性、端部磁场的数学模型与物理模型的建立,以及取得的端部电动力的精确计算结果。介绍了分析方法、计算结果和开发经验。

摘要：红外弱小目标检测是安防监控、侦察探测、精确制导等领域的关键技术。为了提高复杂背景条件下红外弱小目标检测的准确性和实时性,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标检测算法YOLO-FCSP。根据红外图像中弱小目标的特点,在YOLO检测框架的基础上,通过减少下采样次数,结合跨阶段局部模块、Focus结构和空间金字塔池化结构设计了特征提取网络。借鉴多路径聚合的思路优化特征融合网络,同时调整检测输出层数量,通过信息复用提高特征利用效率。实验结果表明,本文提出的算法在检测红外弱小目标时具有较高的准确率和检测速度,精度和召回率分别为91.9%和94.6%,平均准确率(AP)值达到92.6%,检测速度达到170 f/s,满足实际应用中实时检测的需求。

摘要：配音是俄语学习者掌握俄语听、说、读、写、译的有效手段,也是了解俄罗斯国情的平台媒介。因此,配音不仅是课堂教学的必要补充,也是检测俄语水平的标准之一。随着智能手机的发展,手机应用软件拓宽了工作、娱乐和学习的渠道。设计针对不同程度用户,提供多类别素材的俄语配音软件将丰富学生自主学习的内容,有益于学生更高效地利用自主学习时间。

摘要：ＡＤＳＰ２１ｘｘ系列串行口的硬件结构。

摘要：目的对3例Rett综合征患者进行MECP2基因变异分析,明确其致病原因。方法采集3例患者及其父母外周血提取DNA,设计特异性引物覆盖基因全外显子及其侧翼序列,通过PCR及Sanger测序法和多重连接探针扩增技术(multiplex ligation-dependent probe amplification,MLPA)检出患者MECP2基因的变异。结果3个家系的先证者MECP2基因的Sanger测序及MLPA结果分别为,家系1发生c.965C>G杂合变异,家系2发生c.1157_1197del41杂合缺失变异;家系3发生第4外显子部分缺失杂合变异。3个家系先证者的父母均未携带相应的变异,均为新发变异。其中MECP2基因c.965C>G和c.1157_1197del41变异为未报道的新变异。结论根据美国医学遗传学与基因组学学会指南并结合临床表现对上述变异进行分析后推测3个变异均为可能致病性变异,是这3个Rett综合征家系的致病原因。本研究结果丰富了MECP2基因的变异谱,为家系遗传咨询和产前诊断提供了依据。