摘要：根据国家相关规范和规定,提出了分体式空气调节器室外机设置时的要求和注意事项。

摘要：针对直接处理点云数据的深度神经网络PointNet++无法充分学习点云形状信息的问题,提出一种融合空间感知模块和特征增强模块(spatial awareness and feature enhancement,SAFE)的三维点云分类与分割方法(SAFE-PointNet++)。首先,设计了空间感知(spatial awareness,SA)模块,使特征提取网络在特征升维时融合了包含空间结构的权重信息,增强了特征在空间上的表现力。其次,设计了特征增强(feature enhancement,FE)模块,通过把增强后的几何信息和附加信息拆分并分别进行编码,达到充分利用点云附加信息的目的。实验结果表明,在ModelNet40和S3DIS数据集上,SAFE-PointNet++与其他10种经典网络相比具有更高的分类和分割精度。

摘要：针对基于深度学习的激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云三维(3D)目标检测对小目标的检测精度较低和噪声干扰问题,提出一种基于交叉自注意力机制的3D点云目标检测方法CSA-RCNN(cross self-attention region convolutional neural network)。利用交叉自注意力(cross self-attention,CSA)同时学习点云的坐标和特征,并设计多尺度融合(multi-scale fusion,MF)模块自适应捕捉各层级多尺度特征。此外,还设计重叠采样策略对感兴趣目标区域选择性地重采样以获得更多前景点,有效降低了噪声采样。在广泛使用的KITTI数据集上进行算法性能测试,结果表明,本文方法对行人等小目标的检测精度有较大提升,平均精度均值相比PointRCNN等4种经典算法均获得提升,显著提高3D点云目标的检测性能。

摘要：针对基于Transformer架构的目标跟踪算法在特征增强过程中应用多头自注意力产生的计算复杂度高的问题,提出一种稀疏自注意力方法以实现线性计算复杂度的目标跟踪算法(E-TransT)。在特征提取网络中加入金字塔切分注意力模块并且调整网络输出结构,使提取的特征具有不同尺度的上下文信息。设计了一个通过稀疏自注意力方法实现改进的自注意增强模块,有效减少了在注意力计算过程中的参数量,在降低计算复杂度的同时保持了捕捉像素级细节的能力。采用LaSOT、TrackingNet等5种测试集进行算法性能评测实验,结果表明所提算法的跟踪成功率、精度等主要评价指标较TransT、SiamR-CNN等11种经典算法均获得提升。

摘要：肯定户式燃气热水供暖炉为供暖方式之一 ,同时指出由于认识上的盲目性导致在实际使用中出现若干问题 ,如供暖费用高、炉子的容量偏大、燃烧调节方式不合理、水泵不匹配、排烟及环境影响等 。

摘要：文章采用CASS工艺处理某城市大学城校区及周边生活污水,并对整个工艺过程进行详细介绍。经过几年的实际运行,结果表明了该工艺设计合理,运行稳定可靠,总排放口出水水质能稳定达到设计时所要求的城镇污水处理厂污染物排放标准GB 18918—2002的一级B标准。

摘要：简单介绍了诱导通风系统的原理、构造及特点。根据地下车库的通风、排烟设计原则,并结合工程实例对诱导通风系统和传统风管通风系统进行了分析比较,认为在传统方式布置有困难的场合,可以采用诱导式系统解决出现的矛盾。诱导通风系统优势明显,值得大力推广。最后指出了在诱导通风设计中应注意的一些问题。

摘要：管廊基坑开挖宽度与深度比值较小,为典型的狭长形基坑。上海市地方标准DG/TJ08-61—2018《基坑工程技术标准》在坑底土体圆弧滑动抗隆起稳定性验算时,无法考虑基坑宽度的影响,未利用狭长形基坑的空间效应,从而造成较大的浪费。针对管廊基坑的特点,将其分为普通基坑、狭长形基坑和极狭长形基坑3类,同时基于上海标准中的计算公式,考虑基坑开挖宽度的连续变化,推导出适用不同宽度基坑的圆弧滑动稳定性验算公式,并探讨基坑开挖宽度对圆弧滑动稳定性系数的影响规律,可为工程设计提供参考。

摘要：随着机器学习特别是深度学习理论和算法的不断发展和视频数据的大量积累,采用无标签视频信息的无监督学习算法取得了长足进步。提出了一种融合光流信息的双流无监督学习视频目标分割网络。首先,将视频序列中的随机帧和与之对应的由光流网络生成的光流图分别输入到残差神经(residual networks,ResNet)主干网络,形成帧特征图和对应的帧间光流特征图。其次,为克服共同移动的背景信息对分割精度的影响,设计了目标位置信息融合模块(position information fusion,PIF),将输入视频帧和光流进行位置信息融合,在得到主要目标位置的同时,降低了背景噪声信号对分割的影响。最后,设计空间通道上下文信息融合注意力机制模块(spatial channel context information fusion,SCCF),将帧特征和光流特征的上下文信息与经典的空间通道注意力机制进行了融合。在DAVIS-16数据集上的实验表明,文中网络的平均区域相似性指标可达89.6,平均边界精度指标可达87.0,两项指标均达到该领域的最高水平。

摘要：针对巷道除尘的难题,人工冲洗除尘不仅难以满足巨大的工作量,对于除尘的效果也难以保障,传统的机械喷雾除尘车并不能完全解决这些问题。结合当今机器人的高速发展趋势,设计了一种巷道冲尘机器人,由履带式行走机构、五轴机械臂和喷水机构组成。该冲尘机器人具有承载能力大、行驶稳定、精确冲洗除尘的优势,能够适应井下巷道管线多的环境和复杂的地形;五轴机械臂结构简单,工作空间大,能对井下巷道管线和设备进行精确冲洗;控制系统采用了上位机与下位机实时通讯,使用超声波测距传感器和粉尘监测器配合云摄像头,将工作状态和信号反馈传输至操控台,操控人员也能进行同步调整。在地面通过远程遥控的方式实现井下除尘无人化,同时机身自带的电源和水箱,使机器人具有便捷性和灵活性。