摘要：制革废水生物处理具有一定的特殊性,作者设计采用氧化沟技术处理该废水。在该工艺流程中将鞣制及含硫废水单独收集,分别进行预处理,一方面可回收Cr3+,降低成本,另一方面可使后续处理更加方便。为防止污水在调节池内沉淀,避免池中污水因缺氧而导致水质恶化,调节池内应设搅拌装置。仅采用氧化沟处理难以达到出水要求,需增加混凝沉淀工艺以保证出水水质。

摘要：在获取稀缺水下图像时图像生成技术至关重要,通常依赖有序配对数据.考虑到实际海洋环境中获取该类数据受限,引入CL-GAN(Contrastive Learning-Based Generative Adversarial Network),克服图像域双射条件的限制,但由于随机采样的负样本质量较低,模型难以从水下噪声图像中学习复杂内容特征.因此,文中提出基于硬负样本对比学习的特征级生成对抗网络(Hard Negative Sample Contrastive Learning-Based Feature Level Generative Adversa-rial Network,HCFGAN),用于水下图像生成.为了提高负样本质量,提出硬负样本采样模块(Hard Negative Sampling Module,HNS),挖掘样本间的特征相似性,将靠近锚点样本的硬负样本加入对比损失中,学习复杂特征.为了保证负样本的复杂性和全面性,构造负样本生成模块(Negative Sample Generation Module,NSG).通过NSG和HNS的对抗性训练,确保硬负样本的有效性.为了提高模型对水下模糊图像的特征提取能力及训练稳定性,设计上下文特征生成器和全局特征判别器,增强对细微内容特征和水下风格信息的感知能力.实验表明,HCFGAN生成的水下图像具有良好的真实性和丰富性,在水下图像生成实际应用中具有重要价值.