摘要：随着汉服文化的复兴和市场需求的增长,西安市汉服行业迅速发展,但随之而来的版权问题日益凸显。通过实地调研和案例分析发现,汉服设计抄袭现象普遍存在,严重阻碍了行业的健康发展。文章从西安市汉服行业版权保护的现状出发,分析存在的问题,并提出相应的保护策略。旨在传承中华优秀传统文化,保护原创汉服设计,推动西安市汉服行业的高质量发展。

摘要：在全球气候变化背景下,森林火灾对环境和公共安全的威胁日益增加。针对无人机火灾预警技术在长距离航拍视角下存在的多尺度及多形变目标的误检和漏检问题,提出一种改进YOLOv8n的火灾检测算法,该算法旨在提高对火灾中火焰和烟雾目标的检测精度。首先,对YOLOv8主干网络中的C2f模块进行重构,设计可变形自注意力残差块(CSP-DAM),以提高主干网络对多尺度、多形变信息的捕获能力。其次,在Neck部分设计小目标检测层,并融合CSP-GSC(CSP-GSConv),通过增加下采样时输出的特征通道数,在降低参数量的同时增强通道间的特征融合,提高小尺度目标的检测精度。最后,融合带有辅助边界框回归机制的Auxiliary-CIOU作为损失函数,以更有效的梯度流动加速收敛过程。在M4SFWD数据集实验中,改进后算法的mAP@0.5达到88.7%,比基线提高1.6%。与其他算法相比,本算法具有更少的参数量、更低的漏检率和更高的检测精度,能够有效提高无人机航拍视角下的火灾巡检效率。

摘要：考察了摇瓶发酵培养中碳源、氮源、无机盐等因素对榆耳发酵生物量和发酵液抑菌活性的影响,通过均匀设计实验对培养基进行了优化。结果表明,在接种量为10%(v/v)、28℃、160 r/min培养8 d的条件下,当培养基组成为蔗糖0.1%、玉米淀粉5.0%、麸皮2.3%、脱脂蛋白粉3.4%、KH_2PO_4 0.35%、MgSO_4 0.23%、V_(B1)微量时,摇瓶发酵生物量可达16.1 g/L;当培养基组成为蔗糖4.5%、玉米淀粉5.0%、麸皮0.1%、脱脂蛋白粉0.1%、KH_2PO_4 0.35%、MgSO_4 0.23%、V_(B1)微量时,发酵液抑菌活性最强,分别相当干490 u/mL青霉素钾、3%苯甲酸钠的抑菌效果。

摘要：针对遥感目标检测中,目标分布不均匀、排列杂乱、大长宽比和尺寸变化剧烈等导致目标定位困难的问题,提出了一种融合卷积通道注意力的旋转目标检测方法。基于k-means进行改进,设计了在最优解下增加聚类簇之间距离的锚框设计方法;基于YOLOv5进行改进,设计融合卷积通道注意力的网络模型,增强主干网络传达给特征金字塔顶层和底层的语义和定位特征;设计包含覆盖面积、中心点距离、宽高比和角度损失四种要素的目标框损失函数;优化YOLOv5的目标框宽高回归函数,自适应生成回归预测范围。实验在两个遥感公共数据集UCAS-AOD和HRSC2016上分别与5种具有代表性的方法进行比较,在UCAS-AOD数据集上,平均精度mAP达到了95.9%,相比于CSL方法,mAP提升了0.8个百分点;在HRSC2016数据集上,平均精度mAP达到了96.3%,速度FPS达到了77.5,相比于R3Det方法,mAP提升了0.3个百分点,FPS提升了5.46倍。实验结果表明,方法的整体性能超过了近年来一些代表性的方法,在两个遥感数据集中验证了方法的有效性。

摘要：介绍一种机动车新型前轮悬架,由主、副螺旋弹簧并联组合的两级刚度复式弹簧和主、副减振器组成。空载或轻载时仅主簧起作用,当载荷增大一定程度后,主、副簧共同工作。同时,在主减振器与副减振器间存在较小夹角,随载荷不同而发生变化,有利于改善阻力系数。这种结构能适应不同载荷的要求,并能提高驾驶舒适性,特别适合在单前轮机动车上使用。

摘要：文章介绍汽车关键结构件从整车输入到整车应用的开发流程,涉及整车输入、结构设计、空间动态分析,冲压成形,强度、模态分析,以及试制、验证等方案、方法,采用此方法有效地缩短开发周期、节约成本,提高产品开发效率。

摘要：本文分析麦弗逊式悬架前轮外倾角主要影响因素(前滑柱与前制动器安装面夹角)以及影响这种因素的尺寸公差链,结合相应的工装设计,实现提升产品精度和车轮外倾角的一致性。

摘要：介绍一种机动车前轮减震器,它由主减震部件、副减震部件以及减震弹簧组成,减震弹簧采用三个螺旋弹簧并联组成,在承受不同载荷时,减震部件上的弹簧刚度值随之变化,在副减震部件上安装副减震弹簧,有利于在主减震部件与副减震部件间产生夹角,改善了阻尼系数.这种结构能够提高驾驶时的舒适性.

摘要：基于电动汽车特点及某SUV整车平台的开发需求,提出一种乘用车电驱动后桥底盘架构模型,基于该架构模型,研究了电驱动后桥悬架结构选型原则、后桥模块布置原则与模块化设计原则,且完成了具有较高平台拓展性的模块化电驱动后桥概念设计。

摘要：目前用于生成X射线图像的方法中存在主体过拟合和背景欠拟合等问题,针对此类问题,基于去噪扩散概率模型DDPM(Denoising Diffusion Probability Model)提出了一种新型图像生成模型MDDPM(Masked DDPM),设计一种无监督图像分割方法对X射线图像进行分割,将分割后得到的二值图像作为遮罩加权到损失函数,增强扩散模型;设计一种含有增强型SE注意力块的卷积块ESE Block(Enhanced Squeeze-and-Excitation Block),结合注意力机制和上、下采样模块等搭建U-Net结构的神经网络,进一步提高网络的学习、表征和泛化能力。使用MDDPM在OPIXray数据集上验证了对X射线违禁品图像进行增广的可行性,针对五个类别的违禁品,实验结果表明,相比于DDPM,MDDPM的生成图像质量分布差异指标FID分别提升了18.3%、24.82%、32.85%、29.12%和33.62%。将使用本模型生成的图像与原始图像进行混合,与只使用原始图像进行图像分类实验相比,分类精确度提高了3.2%,此结果表明,生成的图像不仅保留了原始数据的特征,而且提高了数据高维特征的多样性。