摘要：由于实验条件的限制,实验的科学性、直观性、探索性和操作性的特点在教学中未能真正体现,使现有的实验不能完全地发挥其教学作用。因此,把现代信息教学技术应用于化学实验教学中,对以下几方面将有所突破:提高演示实验的可见度,增加演示实验的时效性,保障演示实验的安全性,加强学生实验操作的规范性,为学生创造进行实验设计的条件,丰富学生实验知识等。

摘要：为提高对叶片病害的识别性能和速度,针对传统手工设计特征识别能力有限的问题,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)深度特征融合的植物叶片病害检测方法。首先自动提取不同深度神经网络模型的深度特征,利用典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)进行特征融合,增加特征空间的丰富性和鲁棒性;然后与线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)降维算法相结合,利用LDA最大化类间距离,弥补CCA算法的弱点;最终得到精练良好的植物叶片特征表示。对最终得到的特征进行支持向量机(support vector machine,SVM)分类,在10类番茄叶片数据集上的分类准确率达98.7%,识别速度达30张/s。相比利用GoogleNet深度学习模型和深度特征级联融合分类,准确率分别提高了4%与1%;与使用CCA融合相比分类准确率下降了0.1%,但其识别速度远远高于CCA融合。对比实验表明,所提算法在去除特征冗余的同时较好地保留了相关特征信息,能快速而准确地对番茄叶片进行检测。

摘要：本文重点介绍 JBQ1型交流变频调速系统型谱的设计思想和方法。

摘要：针对当今大部分服装制造企业在包括衣物输送和折叠等后续加工工序上自动化程度较低的问题,以及日常生活中琐碎的收衣叠衣过程所带来的繁重劳动,结合市场需求和技术发展现状,设计了一种实用的自动收衣叠衣系统。利用同步带、导轨和多个连杆机构的协同工作,通过衣物输送装置、衣物折叠装置和伸缩式自动卸衣衣架3个机械子系统,以及基于DSP的电子控制系统,完成了从衣物输送到衣物和衣架的脱离,再到衣物折叠并储藏的一个工作流程;最后,对衣物的折叠效果和叠衣效率进行了实验测试。研究结果表明:该系统可以在30 s内完成包括衣物的运输、折叠和收集在内的运动循环。其中,折叠过程用时8 s;从衣物平整度来看,该装置处理的效果与人工处理的效果相同,工作效率明显优于人力劳动,是一种具有较高使用价值的衣物处理装置。